Есть гипотеза, что число π — нормально (нормальность π пока не доказана), в его записи в любой системе счисления встречаются какие угодно наперед заданные последовательности чисел.
Убедитесь в этом сами. Введите дату своего рождения в формате ДДММГГ, а программа найдет в десятичной записи числа π место, где встречается последовательность из этих шести цифр.
https://nplus1.ru/material/2023/05/22/pi-calculator

Убегающие от быков люди указали на новый тип пешеходной динамики

Аргентинско-испанская коллаборация физиков разобралась с поведением толпы во время бычьих бегов в Испании. Они выяснили, что столь необычные экстремальные условия выводят пешеходную динамику на сильно нестационарный уровень, который ранее никогда не наблюдался учеными. В частности, оказалось, что скорость части пешеходов растет с ростом их плотности, ограничиваясь лишь физическим пределом бега в толпе. Исследование опубликовано в Proceedings of the National Academy of Sciences.
https://nplus1.ru/news/2021/12/06/bull-chasing
Еще на эту тему:
Физики разобрались с движением баранов сквозь ворота
https://nplus1.ru/news/2015/03/02/goats
Физики научились управлять толпой с помощью беспорядка
https://nplus1.ru/news/2016/03/09/order-disorder

О магическом числе "семь плюс-минус два"

«Маги́ческое число́ семь плюс-ми́нус два» («кошелёк Ми́ллера», «зако́н Ми́ллера») — закономерность, обнаруженная американским учёным-психологом Джорджем Миллером, согласно которой кратковременная человеческая память, как правило, не может запомнить и повторить более 7 ± 2 элементов. Аналогично, именно такое количество предметов мы способны оценить сразу с первого взгляда без использования счета...
Механизм этого явления был неизвестен ранее... Были лишь догадки. Теперь известно точно, в мозге есть специальные группы нейронов, которые реагируют на определенное малое число предметов, таким образом число предметов 7 ± 2 (для всех по разному) человек видит без счета.
https://www.uni-bonn.de/en/news/164-2023
https://www.nature.com/articles/s41562-023-01709-3
На русском https://www.nkj.ru/news/48756/

Используя искусственный интеллект, исследователи в Израильском технологическом институте разработали "генератор гипотез". Математики предложили новую идею: почему бы не использовать алгоритмы для поиска новых формул для фундаментальных математических констант?
"Генератор гипотез" использует модифицированный алгоритм градиентного спуска, а также метод асимптотической оптимизации "meet-in-the-middle" , который заключается в том, чтобы разделить задачу пополам, получить какие-то данные и сопоставить их друг с другом.
https://dzen.ru/a/YDDZMXVu6zHw9Aod

Датчик вкуса

Чувство вкуса - наиболее сложное для технической реализации.
Исследователи разработали упрощенную биомиметическую версию этого процесса из двумерных материалов толщиной от одного до нескольких атомов.
Искусственные вкусовые рецепторы состоят из крошечных электронных датчиков на основе графена, хемитранзисторов, которые обнаруживают газы или химические молекулы. В другой части схемы используются мемтранзисторы — транзисторы, запоминающие прошлые сигналы, изготовленные из дисульфида молибдена. Свойства двух разных 2D-материалов дополняют друг друга, образуя искусственную вкусовую систему. Например, обнаружив ионы натрия, система «почувствует» соленый вкус, говорят авторы исследования.
📷Схема работы системы распознавания вкуса у человека и ее имитация в искусственной системе. Изображение: Subir Ghosh et al., Nature Communications
Этот процесс универсален, чтобы его можно было применить ко всем пяти основным вкусовым профилям: сладкому, соленому, кислому, горькому и умами.
https://www.nature.com/articles/s41467-023-41046-7
На русском https://hightech.fm/2023/10/06/ai-tongue

Информационная вселенная Мелвина Вопсона

"Каждый ученый должен создать свою космологию (теорию всего)" (с)
Мы уже обсуждали модели мира Эда Фредкина и Стивена Вольфрама где вселенная - клеточный автомат.
Вот еще одна теория информационной вселенной - Новое исследование английского физика Мелвина Вопсона стало продолжением теории информационной массы, которую он начал развивать несколько лет назад. На этот раз он изучил последствия выведенного им нового закона информационной динамики для различных научных дисциплин. А заодно подтвердил спорную гипотезу о том, что наш мир — симуляция. Очевидным доказательством этого, по мнению Вопсона, является подавляющее господство симметрии во Вселенной.
Ссылки на русском языке:
https://hightech.plus/2023/10/10/zakon-infodinamiki-vopsona-podtverzhdaet-mi-zhivem-v-simulyacii
Британский физик Мелвин Вопсон уверен, что информация ничем не отличается от обычного вещества и на самом деле, ее нужно считать пятым состоянием вещества.
https://hightech.plus/2020/08/12/fizik-melvin-vopson-temnaya-materiya-mozhet-bit-informaciei
https://hightech.plus/2019/04/11/c-bolshoi-veroyatnostyu-mi-vse-zhivem-v-kompyuternoi-simulyacii

Несмотря на то, что стоит стабильно чудесная погода, гулять под тихие звуки взрывов где-то за горизонтом не очень уютно, да и "служба тыла" не рекомендует, поэтому большую часть времени сижу дома... написал бизнес-планы для десятка стартапов...
Задействовал ChatGPT по полной, оказалось, что достаточно дать ему тезисно вводные и он в состоянии сочинить вполне кошерный связный текст, нуждающийся после работы AI лишь в небольших правках...
Со злорадством констатирую победу в "споре физиков и лириков"... Болтать безмозглая машина научилась на пятерку... что не скажешь о знании ей законов реального мира...

Числом Мюнхгаузена называется натуральное число n, для которого сумма цифр, каждая из которых возведена в степень самой себя, равна n, например, 3435 = 3^3 + 4^4 + 3^3 + 5^5.
В десятичной системе счисления чисел Мюнхгаузена совсем мало - в пределах до 500 000 000 их всего 4, если считать ноль в нулевой степени равным нулю.
https://oeis.org/A046253

https://300.ya.ru/
Нейросеть кратко пересказывает содержание видео из ютуба на русском языке и создает список ссылок. Неплохой инструмент.

Международная команда ученых, включая специалистов из Университета Кембриджа, запустила исследовательский проект по созданию инструмента на базе ИИ для научных открытий. Этот инструмент будет основан на той же технологии, что и ChatGPT.
В то время как ChatGPT работает с текстом, новый ИИ будет обучаться на числовых данных и симуляциях физики из различных научных областей. Это поможет ученым в моделировании объектов от сверхгигантских звезд до климата Земли.
Проект получил название Polymathic AI и был представлен наряду с публикацией ряда связанных работ на репозитории открытого доступа arXiv ( 1 , 2 , 3 ). Ширли Хо, руководитель группы в Центре вычислительной астрофизики Института Флэтайрон, заявила: "Это полностью изменит, как люди используют ИИ и машинное обучение в науке."
Подробнее: https://www.securitylab.ru/news/542728.php

Гайд по написанию запросов для ChatGPT
https://journal.tinkoff.ru/ai-text-how-to-prompt/

6174 - постоянной Капрекара

Возьмём любое четырёхзначное число, которое больше 1000 и меньше 9999. Главное условие — нельзя, чтобы все цифры в числе были одинаковыми. Например, 5555 не подходит. А ещё оно должно быть в десятичной системе счисления.
Проделаем с числом следующие действия:

Расставим все цифры в числе по убыванию — от наибольшей к наименьшей.
Например, 5707 преобразуем в 7750. Так мы получим новое число A.
Теперь сделаем наоборот: расставим все цифры в числе по возрастанию — от наименьшей к наибольшей.
Например, 5707 преобразуем в 0577 или просто 577. Так мы получим новое число B.
Вычитаем из числа A число B.
В нашем примере: 7750 − 577 = 7173.
Повторяем все шаги с полученным результатом вычитания.

На первый взгляд может показаться, что можно просто бесконечно повторять эти действия. Но довольно быстро мы получим число 6174, а дальше внезапно упрёмся в невидимую стену. Ведь разность 7641 и 1467 будет равна тому же самому заколдованному числу 6174.

https://habr.com/ru/articles/767488/

Все попытки моделировать COVID-19 в свое время потерпели неудачу в том числе потому, что полной неожиданностью было появление новых штаммов вируса и их свойства...

Пандемия COVID-19 быстро превратилась в парад разных вариантов вируса SARS-CoV-2, каждый из которых «изобретал» всё новые инструменты уклоняться от иммунной системы. Эти метаморфозы продолжаются и по сей день: то и дело появляются новые подтипы штамма «омикрон». Обычно они быстро сходят на нет, но точных прогнозов о том, что будет дальше, не даст ни один эпидемиолог.
Ученые очень хотели бы иметь в своем распоряжении инструмент, который помогал бы прогнозировать появление новых вирусов.
Недавно такой инструмент предложили исследователи из Гарвардской медицинской школы и Оксфордского университета – систему EVEscape, основанную на искусственном интеллекте.
Эта система предсказывает появление новых вирусов за счет сочетания двух компонентов:
1. Подробная информация о структуре и биологии вируса.
2. Модель эволюционных последовательностей, предсказывающая изменения, которые могут произойти в структуре вируса.
Авторы научной работы, опубликованной 11 октября 2023 года в журнале Nature, утверждают: если бы система EVEscape появилась в начале пандемии COVID-19, то она помогла бы предсказывать появление новых вариантов вируса SARS-CoV-2. Также во время экспериментов удалось получить точные прогнозы по поводу изменений вируса гриппа и ВИЧ.
https://habr.com/ru/articles/767394/

9 октября 2023 года, Google Cloud — облачное подразделение Google, выпустило новую функцию поиска на основе искусственного интеллекта, которая может помочь медицинскому персоналу быстро извлекать точную клиническую информацию из различных типов медицинских записей.
https://dsmedia.pro/news/google-predstavljaet-funkcii-poiska-na-baze-iskusstvennogo-intellekta-dlja-sektora-zdravoohranenija

О природе времени

Исследование под названием «Emergence of Time from Quantum Interaction with the Environment» было опубликовано в журнале Physical Review Letters в 2023 году. Авторы статьи — Себастьян Гемсхайм и Ян Рост из Макс-Планковского института физики сложных систем в Дрездене, Германия. Они развивают идею, которая была предложена еще в 1983 году Дональдом Пейджем и Уильямом Вуттерсом. Пейдж и Вуттерс утверждали, что время возникает для наблюдателя, который отделяет себя от окружающей среды и рассматривает ее как часы. Таким образом, время становится относительным понятием, зависящим от состояния наблюдателя и среды.
Однако, Пейдж и Вуттерс не учитывали взаимодействие между наблюдателем и средой, которое неизбежно присутствует в реальных физических системах. Гемсхайм и Рост показали, что такое взаимодействие не разрушает концепцию времени как эмерджентного свойства (наличие у системы свойств, не присущих её компонентам по отдельности), а наоборот, делает ее более общей и универсальной. Они вывели уравнение Шредингера для наблюдателя из энергетического состояния глобальной системы, состоящей из наблюдателя, среды и их взаимодействия. Уравнение Шредингера описывает динамику квантовой системы во времени. Гемсхайм и Рост показали, что такое уравнение можно получить даже если глобальная система находится в стационарном состоянии, то есть не зависит от времени. В этом случае время появляется как параметр, который характеризует изменение состояния наблюдателя под влиянием среды.
https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.131.140202
На русском https://www.ixbt.com/live/offtopic/kak-kvantovaya-mehanika-sozdaet-vremya-iz-nichego-novaya-teoriya-kotoraya-dopolnyaet-nashe-ponimanie-realnosti.html

Аналогия между когерентностью волн и механической системой материальных точек

Аналогии между физическими системами упрощают жизнь ученых, даже если системы имеют разную природу и похожи только их математические описания.
Цянь Сяофэн (Xiao-Feng Qian) и Мигаш Изади (Misagh Izadi) из Технологического института Стивенса нашли количественное описание свойств электромагнитной волны через аналогию с механической системой материальных точек.
Авторы оперировали с тремя собственными значениями матрицы когерентности световой волны (матрицы 3×3, которая составлена из попарных скалярных произведений трех компонент волны друг на друга). Сначала через эти собственные значения исследователи выразили степень поляризации волны (число в диапазоне от 0 до 1, где 0 отвечает полностью неполяризованной волне, с равными и некоррелированными амплитудами по каждой координатной оси) и меру запутанности состояния волны (также число между 0 и 1, где 0 соответствует нулевой запутанности, то есть чистому состоянию). Выяснилось, что независимо от величины собственных значений сумма квадратов степени поляризации и меры запутанности равна единице.
Далее физики рассмотрели систему из трех материальных точек, которые размещены в вершинах правильного треугольника, вписанного в единичную окружность. Массы материальных точек ученые положили равными собственным значениям матрицы когерентности.
Авторы заметили, что длина отрезка, который соединяет эти центры, совпадает со степенью поляризации волны, а мера запутанности равна длине перпендикулярного отрезка, который соединяет центр масс с точкой на единичной окружности. Сумма квадратов этих величин по теореме Пифагора совпадает с радиусом окружности, а значит равна единице — то есть оптическое соотношение в механической аналогии выполняется тождественно, из геометрии.
Наконец, исследователи обнаружили, что аналогия не исчерпывается сопоставлением характеристик световой волны и длин отрезков. Оказалось, что поляризацию можно вычислять еще и как корень из разности моментов инерции механической системы относительно осей, проходящих через геометрический центр и центр масс перпендикулярно линии, которая соединяет эти центры — это справедливо благодаря теореме Гюйгенса — Штейнера.
Первоисточник https://journals.aps.org/prresearch/abstract/10.1103/PhysRevResearch.5.033110
На русском https://nplus1.ru/news/2023/09/04/opt-mech

Ускорение времени...

О Вселенной, как симуляции

Тут на досуге чат-бот поведал мне, что теория о том, что Вселенная - симуляция является чисто философской и не может быть никаких доказательств, как ее подтверждающих, так и опровергающих... Странно, по компьютерным играм такое не скажешь, каков бы не был мощности видеопроцессор все равно выползают баги прорисовки изображения...

"Вопрос о том, живем ли мы в симуляции, является чисто философским и не имеет однозначных доказательств. Он основан на идее, что реальность, как мы ее воспринимаем, может быть создана продвинутой цивилизацией или компьютерной сущностью. Эта идея часто называется "гипотезой симуляции". Несмотря на то, что нет прямых доказательств, есть некоторые аргументы и размышления, которые некоторые философы и ученые представили в поддержку этой идеи. Вот некоторые из них:

Прогресс в виртуальной реальности: Развитие виртуальной реальности и симуляционных технологий показывает, что мы способны создавать все более реалистичные и вовлекающие виртуальные миры. Это вызывает вопрос о том, какой уровень реализма мог бы быть достигнут в будущем, и может ли он стать столь высоким, что мы не сможем отличить виртуальность от реальности.
Параллели с компьютерными симуляциями: Когда мы рассматриваем наши собственные научные модели и симуляции, мы видим, что они могут создавать множество сложных систем и миры. Это может навести на мысль о том, что наш мир также может быть симуляцией, созданной более продвинутой цивилизацией или более высокой интеллектуальной сущностью.
Принцип антропической симуляции: Этот аргумент основывается на идее, что если бы симуляции были возможны, то количество симулированных миров может быть значительно больше, чем реальных миров. Поэтому вероятность того, что мы живем именно в симуляции, может быть выше, чем вероятность того, что мы живем в реальном мире.

Однако важно понимать, что все эти аргументы остаются теоретическими и не могут быть доказаны научно. Вопрос о природе реальности остается предметом философских дебатов и спекуляций, и он не имеет прямого влияния на нашу повседневную жизнь."

Доказательства виртуальности нашего мира

https://300.ya.ru/v_Sd4qYNXy

00:00:00 Введение
• Видео обсуждает гипотезу о том, что мы живем в симуляции, и представляет доказательства этой теории.

00:03:55 Квантовая механика и эксперимент с двумя щелями
• Эксперимент с двумя щелями показывает, что элементарные частицы могут вести себя как волны или частицы, в зависимости от того, наблюдают ли за ними.

• Это может быть объяснено тем, что наша реальность является симуляцией, и наблюдатель влияет на поведение частиц.

00:06:51 Другие интерпретации квантовой механики
• Копенгагенская и многомировая интерпретации пытаются объяснить странное поведение частиц в эксперименте с двумя щелями.

• Большинство физиков не верят в эти интерпретации, и споры о правильной интерпретации продолжаются.

00:10:49 Эксперимент с отложенным выбором
• Эксперимент показывает, что частицы ведут себя так, будто они вернулись в прошлое, когда наблюдатель решил открыть глаза.

• Это еще один намек на то, что мы живем в симуляции.

00:11:48 Максимальная скорость Вселенной
• Видео обсуждает максимальную скорость, которую может достичь объект во Вселенной.

• Скорость света является константой, и объекты не могут двигаться быстрее, чем фотоны в вакууме.

00:12:46 Замедление времени и квантовая запутанность
• Видео объясняет, что время замедляется с ростом скорости, и это связано с виртуальностью Вселенной.

• Квантовая запутанность доказывает, что мы живем в матрице, так как фотоны могут мгновенно передавать информацию друг другу.

00:19:37 Теория симуляции и ее значение
• Видео обсуждает теорию симуляции, которая может объяснить многие загадки Вселенной, такие как квантовая механика и большой взрыв.

• Теория симуляции может изменить наше представление о мире и привести к созданию новых технологий.

00:21:34 Заключение
• Видео призывает к более глубокому исследованию теории симуляции и ее возможных последствий.

• Нил Де Грасс Тайсон провел дебаты на тему симуляции Вселенной, и автор рекомендует посмотреть его видео на YouTube.

Дробный производные... Ясное введение в статье по по ссылке

Дробная производная - это обобщение классической производной, которая определена для функций с целыми степенями производных. Она находит применение в различных областях науки и инженерии, таких как физика, инженерия, биология, экономика и другие.
Дробные производные могут быть полезными для описания сложных явлений, таких как диффузия, реология материалов, фрактальные системы и другие процессы, которые не всегда могут быть хорошо описаны с использованием классической производной.
Дробные производные также привлекают внимание в контексте машинного обучения и искусственного интеллекта, где они могут использоваться для аппроксимации и анализа данных и создания более сложных моделей.
https://dzen.ru/a/YTJdcz34UnFdhf7R

Случайно ли выпадение орла и решки при бросании монеты?

Все мы уверены (и даже Chat GPT), что вероятность, с которой монета упадет на ту или иную сторону не зависит от начальных условий, если монету подбросить достаточно высоко и закручено...
Но вот есть люди, которые считают что это не так...
В 2007 году была выдвинута теория о том, что процесс подбрасывания монеты несколько предвзят, и когда люди подбрасывают обычную монету, она с вероятностью 51 процент приземлится той же стороной, которой она располагалась перед подбрасыванием https://statweb.stanford.edu/~cgates/PERSI/papers/dyn_coin_07.pdf
Франтишек Бартош (František Bartoš) с кафедры психологических методов Университета Амстердама и его коллеги провели самую обширную эмпирическую проверку этой теории... Оказалось, что монеты чаще падали той стороной, с которой стартовали — в 50,8 процента случаев, с доверительным интервалом 50,6-50,9 процентов. При этом у некоторых людей этот эффект был выражен сильнее, чем у других, что согласуется с предсказаниями теории.
https://arxiv.org/pdf/2310.04153.pdf
На русском https://nplus1.ru/news/2023/10/14/coin-flips