Как увидеть Гугол — Машина де Брюина.
Привет, господа ученые! Сегодня отойдем от тематики космоса, хоть его немного тоже затронем, и отправимся в удивительный мир цифр. С какими цифрами мы обычно сталкиваемся в повседневной жизни? От десятков до миллиардов. Может, где-то проплывет триллион или даже квинтилион. Но есть одно число, которое не даёт покоя ученым. И это число — гугол. Казалось бы, простая цифра: 10 в степени 100.А теперь давайте попробуем разложить эту степень. В числовом виде это будет: 10 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000.
Да, это единица и сто нулей. Число настолько большое, что даже число атомов в известной части Вселенной меньше — по подсчетам, от 10 в 79 до 10 в 81.
И вот однажды одному ютуберу, Даниэлю де Брюину, пришла в голову светлая идея: а как можно визуализировать столь огромное число? И он построил свою "адскую машинку". Сама идея механизма очень проста. Он содержит ручку, которую нужно проворачивать, и 100 шестеренок с передаточным числом 10. Когда вы поворачиваете первую шестеренку, следующая шестеренка проворачивается со скоростью 1/10, то есть 10 полных вращений первой шестеренки приводят к единственному повороту второй.
В итоге, чтобы провернуть последнее колесо хоть на зубчик, первое колесо должно совершить полный оборот ровно 1 гугол раз. При всей изящности решения у такой установки есть фундаментальный недостаток — никто и никогда не увидит результатов её работы. Потому что если представить, что ручка проворачивается со скоростью 1 оборот в секунду, потребуется лишь 317097919837645865043125317097919837645865043125317097919837645865043125317097919837645865043 лет, чтобы последняя шестеренка начала движение. При этом энергии, затраченной на вращение, потребуется больше, чем содержит вся наша Вселенная. Даже если бы чисто гипотетически механизм вращался со скоростью 1 оборот в секунду с момента формирования Земли, а это 4,6 млрд лет, то всего лишь 18-я шестеренка провернулась бы только на половину.
В итоге у Дэниэля получился механизм, который одновременно является как гениальным, так и совершенно бесполезным.
#Бахшиев
#математика
#технологии
Привет, господа ученые! Сегодня отойдем от тематики космоса, хоть его немного тоже затронем, и отправимся в удивительный мир цифр. С какими цифрами мы обычно сталкиваемся в повседневной жизни? От десятков до миллиардов. Может, где-то проплывет триллион или даже квинтилион. Но есть одно число, которое не даёт покоя ученым. И это число — гугол. Казалось бы, простая цифра: 10 в степени 100.А теперь давайте попробуем разложить эту степень. В числовом виде это будет: 10 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000.
Да, это единица и сто нулей. Число настолько большое, что даже число атомов в известной части Вселенной меньше — по подсчетам, от 10 в 79 до 10 в 81.
И вот однажды одному ютуберу, Даниэлю де Брюину, пришла в голову светлая идея: а как можно визуализировать столь огромное число? И он построил свою "адскую машинку". Сама идея механизма очень проста. Он содержит ручку, которую нужно проворачивать, и 100 шестеренок с передаточным числом 10. Когда вы поворачиваете первую шестеренку, следующая шестеренка проворачивается со скоростью 1/10, то есть 10 полных вращений первой шестеренки приводят к единственному повороту второй.
В итоге, чтобы провернуть последнее колесо хоть на зубчик, первое колесо должно совершить полный оборот ровно 1 гугол раз. При всей изящности решения у такой установки есть фундаментальный недостаток — никто и никогда не увидит результатов её работы. Потому что если представить, что ручка проворачивается со скоростью 1 оборот в секунду, потребуется лишь 317097919837645865043125317097919837645865043125317097919837645865043125317097919837645865043 лет, чтобы последняя шестеренка начала движение. При этом энергии, затраченной на вращение, потребуется больше, чем содержит вся наша Вселенная. Даже если бы чисто гипотетически механизм вращался со скоростью 1 оборот в секунду с момента формирования Земли, а это 4,6 млрд лет, то всего лишь 18-я шестеренка провернулась бы только на половину.
В итоге у Дэниэля получился механизм, который одновременно является как гениальным, так и совершенно бесполезным.
#Бахшиев
#математика
#технологии
👍44🔥29😁12❤5
cot_monitoring.pdf
339.6 KB
Привет, Скайнет!
Ведущие разработчики искусственного интеллекта объединились, чтобы предупредить человечество о том, что ИИ учится скрывать свои истинные цели, и скоро мы не сможем это отслеживать.
Более сорока ученых из конкурирующих контор подписались под одной статьёй. Прикреплю её пдфкой к посту (осторожно, эльфийский). Если коротко, помните, в нейронках есть такая опция "показывать рассуждения"? Когда она включена, то мы можем прочитать, каким путём нейра пришла к тому ответу, который она в итоге выдаст. Иногда, когда бот делал что-то не совсем одобряемое, его можно было поймать на этапе этих рассуждений. Но последние исследования показали, что когда ИИ использует в качестве подсказок неоднозначную информацию, оно признается в ее использовании в среднем лишь в одном из четырех случаев. В трёх остальных - врёт и выкручивается, не признаваясь, как мыслил реально. А учитывая, что нейронки постепенно отходят от использования человеческих языков в рассуждениях и вырабатывают свои, основанные на сокращениях и непрерывных математических пространствах (чтобы это ни значило), тоооо...
...то это значит, что совсем скоро мы не сможем узнать, как рассуждал ИИ, выдав нам этот ответ, какие реальные цели он преследовал и чем руководствовался. Хороших новостей нет. Ученые разрабатывают систему мониторинга мыслительной деятельности нейронок, но некоторые исследования показывают, что она уже работает не так эффективно. И как говорят авторы исследования, окно возможностей наблюдения за мыслями ИИ закрывается быстрее, чем они рассчитывали.
#Хайдарова
#технологии
#айти
#новости
Ведущие разработчики искусственного интеллекта объединились, чтобы предупредить человечество о том, что ИИ учится скрывать свои истинные цели, и скоро мы не сможем это отслеживать.
Более сорока ученых из конкурирующих контор подписались под одной статьёй. Прикреплю её пдфкой к посту (осторожно, эльфийский). Если коротко, помните, в нейронках есть такая опция "показывать рассуждения"? Когда она включена, то мы можем прочитать, каким путём нейра пришла к тому ответу, который она в итоге выдаст. Иногда, когда бот делал что-то не совсем одобряемое, его можно было поймать на этапе этих рассуждений. Но последние исследования показали, что когда ИИ использует в качестве подсказок неоднозначную информацию, оно признается в ее использовании в среднем лишь в одном из четырех случаев. В трёх остальных - врёт и выкручивается, не признаваясь, как мыслил реально. А учитывая, что нейронки постепенно отходят от использования человеческих языков в рассуждениях и вырабатывают свои, основанные на сокращениях и непрерывных математических пространствах (чтобы это ни значило), тоооо...
...то это значит, что совсем скоро мы не сможем узнать, как рассуждал ИИ, выдав нам этот ответ, какие реальные цели он преследовал и чем руководствовался. Хороших новостей нет. Ученые разрабатывают систему мониторинга мыслительной деятельности нейронок, но некоторые исследования показывают, что она уже работает не так эффективно. И как говорят авторы исследования, окно возможностей наблюдения за мыслями ИИ закрывается быстрее, чем они рассчитывали.
#Хайдарова
#технологии
#айти
#новости
😱24👏10🤯7🤷♂3
Астрология сейчас имеет славу псевдонаучного и шарлатанского занятия. Но когда-то она была на острие настоящего научного знания и пыталась логически объяснить мир. Давайте узнаем, с чего всё началось.
https://telegra.ph/Nauka-i-Astrologiya-CHast-1-07-25
#Ежова
#история
#астрономия
#лонг
https://telegra.ph/Nauka-i-Astrologiya-CHast-1-07-25
#Ежова
#история
#астрономия
#лонг
Telegraph
Наука и «Астрология». Часть 1
Дело было вечером, делать было …до фига чего, но не охота. Поэтому, мною было принято решение познакомить моих малочисленных подписчиков с родоначальником современной псевдонауки, а именно натальной астрологии («индивидуальные гороскопы», для тех, кто не…
👍21🤔6❤2💩1
Встречайте нашего коллегу с объяснением разных физических штук. В том самом стиле, который мы любим - доступно и интересно.
#репост
#репост
❤4🔥4
Forwarded from STOLBOV STUDY | ФИЗИКА для взрослых и детей
Как работает МРТ?
Магнитно-резонансная томография сейчас является не таким уж редким методом диагностики в больницах, однако, достаточно дорогим. В отличие от рентгена и КТ (который по сути тоже рентген) позволяет получать достаточно точные снимки мягких тканей. Как он работает?
В основе метода лежит явление ядерного магнитного резонанса. Это когда ядра атомов излучают или поглощают электромагнитные волны во внешнем магнитном поле.
В нашем теле в магнитном резонансе участвуют в основном ядра атомов водорода, т.к. в теле содержится много воды. Ядро атома водорода состоит из одного протона (положительно заряженной частицы), у которой есть свой магнитный момент, или спин. Если грубо и на пальцах, то можно представить, как маленький протон вращается вокруг своей оси, а если заряженная частица двигается или вращается, то она создаёт свое собственное магнитное поле. Именно вращение вокруг своей оси заряженной частицы и, тем самым, создание ею магнитного поля и можно назвать спином.
Итак, все атомы водорода в нашем теле имеют собственное магнитное поле, которое при помещении нас во внешнее магнитное поле, оказывается либо сонаправленным, либо противоположно направленным ему. Причем, во втором случае его энергия будет больше.
Чтобы поймать какую-то информацию от тела делают интересную вещь. Пускают в наше тело электромагнитный импульс достаточно низкой частоты (радио диапазон). Мы знаем из курса физики, что частица, поглощая фотон (пусть даже и радиочастотный), переходит в возбужденное состояние с более высокой энергией, причем частота поглощенного фотона должна строго соответствовать напряжённости внешнего магнитного поля. Это соответствие частот и является тем самым резонансом, фигурирующим в названии методики. А переход в состояние с более высокой энергией, в том числе, может означать разворот магнитного момента.
Далее происходит обратный переход атомов водорода из возбужденного состояния в стабильное (релаксация). И снова мы знаем из курса физики, что такой переход сопровождается выделением энергии. Эта энергия и регистрируется датчиками, и она даёт нам информацию о нашем теле. Каждый атом водорода, находящийся в конкретном месте даёт о себе знать и мы видим картинку.
Но здесь стоит отметить, что такое высокое и детализированное разрешение картинки происходит благодаря тому, что атомы водорода в разных тканях нашего тела находятся с разным окружением и имеют различную прочность связей. Так, например, в молекулах жировых тканей связи более прочные, а в воде сравнительно слабые. А при ядерном магнитном резонансе скорость релаксации ядер из возбужденного состояния зависит от прочности связей. Сильно связанные протоны выделяют энергию намного быстрее, чем протоны со слабой связью. Каждая ткань выделяет энергию с различной скоростью, и именно поэтому МРТ имеет такое хорошее контрастное разрешение.
Подытожим. МРТ основано на взаимодействии атомов водорода с внешним магнитным полем. Дополнительные электромагнитные импульсы, посылаемые в наше тело в совокупности с внешним магнитным полем возбуждают ядра наших атомов водорода, которые при релаксации испускают энергию, которую мы фиксируем как информацию о теле, причем в разных тканях с разной скоростью, и получаем контрастную картинку. Кстати, чтобы проникнуть на разную глубину тела, применяют магнитное поле переменной напряжённости.
Думаю, вы почувствовали, что самым простым языком объяснить этот метод сложно. Нужно знать основные законы физики. А метод сам по себе сложный, и от этого, дорогой. Но результат его в диагностике несравнимый с остальными методами. А самое главное, как вы уже поняли, это безвредно.
STOLBOV STUDY
Магнитно-резонансная томография сейчас является не таким уж редким методом диагностики в больницах, однако, достаточно дорогим. В отличие от рентгена и КТ (который по сути тоже рентген) позволяет получать достаточно точные снимки мягких тканей. Как он работает?
В основе метода лежит явление ядерного магнитного резонанса. Это когда ядра атомов излучают или поглощают электромагнитные волны во внешнем магнитном поле.
В нашем теле в магнитном резонансе участвуют в основном ядра атомов водорода, т.к. в теле содержится много воды. Ядро атома водорода состоит из одного протона (положительно заряженной частицы), у которой есть свой магнитный момент, или спин. Если грубо и на пальцах, то можно представить, как маленький протон вращается вокруг своей оси, а если заряженная частица двигается или вращается, то она создаёт свое собственное магнитное поле. Именно вращение вокруг своей оси заряженной частицы и, тем самым, создание ею магнитного поля и можно назвать спином.
Итак, все атомы водорода в нашем теле имеют собственное магнитное поле, которое при помещении нас во внешнее магнитное поле, оказывается либо сонаправленным, либо противоположно направленным ему. Причем, во втором случае его энергия будет больше.
Чтобы поймать какую-то информацию от тела делают интересную вещь. Пускают в наше тело электромагнитный импульс достаточно низкой частоты (радио диапазон). Мы знаем из курса физики, что частица, поглощая фотон (пусть даже и радиочастотный), переходит в возбужденное состояние с более высокой энергией, причем частота поглощенного фотона должна строго соответствовать напряжённости внешнего магнитного поля. Это соответствие частот и является тем самым резонансом, фигурирующим в названии методики. А переход в состояние с более высокой энергией, в том числе, может означать разворот магнитного момента.
Далее происходит обратный переход атомов водорода из возбужденного состояния в стабильное (релаксация). И снова мы знаем из курса физики, что такой переход сопровождается выделением энергии. Эта энергия и регистрируется датчиками, и она даёт нам информацию о нашем теле. Каждый атом водорода, находящийся в конкретном месте даёт о себе знать и мы видим картинку.
Но здесь стоит отметить, что такое высокое и детализированное разрешение картинки происходит благодаря тому, что атомы водорода в разных тканях нашего тела находятся с разным окружением и имеют различную прочность связей. Так, например, в молекулах жировых тканей связи более прочные, а в воде сравнительно слабые. А при ядерном магнитном резонансе скорость релаксации ядер из возбужденного состояния зависит от прочности связей. Сильно связанные протоны выделяют энергию намного быстрее, чем протоны со слабой связью. Каждая ткань выделяет энергию с различной скоростью, и именно поэтому МРТ имеет такое хорошее контрастное разрешение.
Подытожим. МРТ основано на взаимодействии атомов водорода с внешним магнитным полем. Дополнительные электромагнитные импульсы, посылаемые в наше тело в совокупности с внешним магнитным полем возбуждают ядра наших атомов водорода, которые при релаксации испускают энергию, которую мы фиксируем как информацию о теле, причем в разных тканях с разной скоростью, и получаем контрастную картинку. Кстати, чтобы проникнуть на разную глубину тела, применяют магнитное поле переменной напряжённости.
Думаю, вы почувствовали, что самым простым языком объяснить этот метод сложно. Нужно знать основные законы физики. А метод сам по себе сложный, и от этого, дорогой. Но результат его в диагностике несравнимый с остальными методами. А самое главное, как вы уже поняли, это безвредно.
STOLBOV STUDY
❤27🔥11🤯6
Итак, в предыдущей статье, мы рассмотрели первые шесть пунктов трактата Птолемея «Тетрабиблос» с точки зрения их «злободневности» и научности, в первую очередь. Напоминаю, что данный трактат был написан ещё во II веке и до сих пор является «священным писанием» для всех Интернет-астрологов. Не осуждаю, каждый зарабатывает как может… А мы продолжим их разносить разбирать этот исторический документ.
https://telegra.ph/Nauka-i-Astrologiya-CHast-2-07-28
#Ежова
#история
#астрономия
#лонг
https://telegra.ph/Nauka-i-Astrologiya-CHast-2-07-28
#Ежова
#история
#астрономия
#лонг
Telegraph
Наука и Астрология. Часть 2
Итак, в предыдущей статье, мы рассмотрели первые шесть пунктов трактата Птолемея «Тетрабиблос» с точки зрения их «злободневности» и научности, в первую очередь. Напоминаю, что данный трактат был написан ещё во II веке и до сих пор является «священным писанием»…
🔥12❤4🌭1
Умираем по-английски.
Нет, речь пойдет не о том, что
мы будем делать это тихонечко и ни с кем не попрощавшись (￣∀￣) Сегодня мы всего-навсего немного поговорим о метафорах смерти в английском языке.
Как и в любой другой культуре их очень много, поэтому я выбрала самые забавные и разделила их по небольшим категориям :3
Итак.
Метафоры, связанные с профессией:
Bought the farm – купить ферму.
Использовалось в основном пилотами или если речь шла о смерти во время военных действий.
И есть несколько теорий о происхождении этого выражения:
если самолёт сбивали или он падал из-за собственных технических неполадок, то при столкновении с землёй он частенько зарывался довольно глубоко, и таким образом «приобретал свой земельный участок», то бишь ферму;
кто-то считает, что всё дело в том, что обучение набранных во время второй мировой пилотов проходило на довольно старых и не самых исправных порой самолётах, и чтобы свести разрушения при падении к минимуму, их отправляли летать над сельской местностью, и встречи с чужими сараями и полями особой редкостью не были;
и, третий, самый сентиментальный вариант произошёл от клише «когда всё это закончится, я уйду на покой и куплю ферму для своей семьи» и, соответственно, когда человек погибал, говорили, что он уже ушёл на свою ферму.
Дальше у нас два выражения с общим смыслом: sleeping with the fishes – спать с рыбами и gone to Davy Jones's locker – отправиться в рундук Дэви Джонса, то бишь утонуть.
Логично связано с профессией моряка, но первое выражение обрело ещё и повсеместное употребление после фильма «Крёстный отец» и теперь также обозначает и самую обычную насильственную смерть.
А со вторым интереснее. Изначально рундук Дэви Джонса — это метафора для огромной океанской бездны, и, само собой, в случае гибели моряк так или иначе отправлялся прямиком туда.
Но кто есть Дэви Джонс вообще? Сказать сложно. Самое раннее литературное упоминание относят к 1726 году, но там без особых подробностей, и только в книге 1751 года нам дают его описание как некого злого существа, с огромными глазами, тремя рядами зубов, рогами, хвостом и синим дымом, выходящим из ноздрей (вполне себе такой морской чертила, а не ваши эти гламурные пираты карибского моря).
Считалось, что он повелевает всеми злыми духами морских глубин и его можно заметить на корабле накануне ураганов и штормов или как предвестника скорого кораблекрушения.
И четвертая метафора, связанная с определённой профессией – gone to last roundup – отправиться на последний сгон скота. Употреблялась исключительно на диком западе, сейчас массового хождения не имеет, но, мне кажется, сам образ достаточно красивый.
Червивые метафоры:
Counting worms – считать червей и started a worm farm – организовать червячью ферму.
Первое выражение на самом деле отсылка к подсчёту овечек перед сном. А раз нас ждёт вечный сон, да ещё и на глубине шести футов, то кого же нам ещё считать, как не червей? Тем более со временем их будет становиться всё больше и больше!
А второе выражение пришло из стихотворения «Nobody loses all the time» – «Никто не проигрывает постоянно», и повествует оно о крайне неудачливом человеке по имени Сол, который никак не может создать свою ферму.
Он начинает с овощей, но их съедают цыплята, поэтому он разводит цыплят, но их съедают скунсы, затем появляется скунсиная ферма, но скунсы простужаются и умирают. Фермер-неудачник с горя тоже умирает, его хоронят и в могиле он… Наконец устраивает крайне успешную червячью ферму!
Птичьи метафоры:
Fallen off the perch – упасть с насеста. Изначально применялась по отношению к домашним птицам, которые в связи с собственной смертью на насесте, соответственно, удержаться не могли и брякались вниз.
Но, по сути, у каждого из нас в итоге свой собственный метафорический насест, с которого мы однажды упадём.
И dead as a dodo – мёртв как дронт додо. Благодаря Льюису Кэрролу все знают эту чудесную птичку, а благодаря морякам и натуралистам он окончательно вымер к тысяче семисотому году.
Нет, речь пойдет не о том, что
мы будем делать это тихонечко и ни с кем не попрощавшись (￣∀￣) Сегодня мы всего-навсего немного поговорим о метафорах смерти в английском языке.
Как и в любой другой культуре их очень много, поэтому я выбрала самые забавные и разделила их по небольшим категориям :3
Итак.
Метафоры, связанные с профессией:
Bought the farm – купить ферму.
Использовалось в основном пилотами или если речь шла о смерти во время военных действий.
И есть несколько теорий о происхождении этого выражения:
если самолёт сбивали или он падал из-за собственных технических неполадок, то при столкновении с землёй он частенько зарывался довольно глубоко, и таким образом «приобретал свой земельный участок», то бишь ферму;
кто-то считает, что всё дело в том, что обучение набранных во время второй мировой пилотов проходило на довольно старых и не самых исправных порой самолётах, и чтобы свести разрушения при падении к минимуму, их отправляли летать над сельской местностью, и встречи с чужими сараями и полями особой редкостью не были;
и, третий, самый сентиментальный вариант произошёл от клише «когда всё это закончится, я уйду на покой и куплю ферму для своей семьи» и, соответственно, когда человек погибал, говорили, что он уже ушёл на свою ферму.
Дальше у нас два выражения с общим смыслом: sleeping with the fishes – спать с рыбами и gone to Davy Jones's locker – отправиться в рундук Дэви Джонса, то бишь утонуть.
Логично связано с профессией моряка, но первое выражение обрело ещё и повсеместное употребление после фильма «Крёстный отец» и теперь также обозначает и самую обычную насильственную смерть.
А со вторым интереснее. Изначально рундук Дэви Джонса — это метафора для огромной океанской бездны, и, само собой, в случае гибели моряк так или иначе отправлялся прямиком туда.
Но кто есть Дэви Джонс вообще? Сказать сложно. Самое раннее литературное упоминание относят к 1726 году, но там без особых подробностей, и только в книге 1751 года нам дают его описание как некого злого существа, с огромными глазами, тремя рядами зубов, рогами, хвостом и синим дымом, выходящим из ноздрей (вполне себе такой морской чертила, а не ваши эти гламурные пираты карибского моря).
Считалось, что он повелевает всеми злыми духами морских глубин и его можно заметить на корабле накануне ураганов и штормов или как предвестника скорого кораблекрушения.
И четвертая метафора, связанная с определённой профессией – gone to last roundup – отправиться на последний сгон скота. Употреблялась исключительно на диком западе, сейчас массового хождения не имеет, но, мне кажется, сам образ достаточно красивый.
Червивые метафоры:
Counting worms – считать червей и started a worm farm – организовать червячью ферму.
Первое выражение на самом деле отсылка к подсчёту овечек перед сном. А раз нас ждёт вечный сон, да ещё и на глубине шести футов, то кого же нам ещё считать, как не червей? Тем более со временем их будет становиться всё больше и больше!
А второе выражение пришло из стихотворения «Nobody loses all the time» – «Никто не проигрывает постоянно», и повествует оно о крайне неудачливом человеке по имени Сол, который никак не может создать свою ферму.
Он начинает с овощей, но их съедают цыплята, поэтому он разводит цыплят, но их съедают скунсы, затем появляется скунсиная ферма, но скунсы простужаются и умирают. Фермер-неудачник с горя тоже умирает, его хоронят и в могиле он… Наконец устраивает крайне успешную червячью ферму!
Птичьи метафоры:
Fallen off the perch – упасть с насеста. Изначально применялась по отношению к домашним птицам, которые в связи с собственной смертью на насесте, соответственно, удержаться не могли и брякались вниз.
Но, по сути, у каждого из нас в итоге свой собственный метафорический насест, с которого мы однажды упадём.
И dead as a dodo – мёртв как дронт додо. Благодаря Льюису Кэрролу все знают эту чудесную птичку, а благодаря морякам и натуралистам он окончательно вымер к тысяче семисотому году.
🔥32❤15👍8🐳1
Две просто метафоры:
Pushing up daisies – выталкивать маргаритки. Появилось это выражение веке примерно в девятнадцатом, стало особенно популярно во время первой мировой.
Как известно, в загробном мире заняться особо нечем, лежать и разлагаться скучно, так почему бы и не помочь растениям побыстрее выглянуть из земли?
Kicked the bucket – пнуть ведро. Есть две версии происхождения: самоубийственная – когда вешаешься в одиночестве, сам выбиваешь из-под себя ведро, на котором стоял, ибо больше это сделать некому; и смертоказненная – и там ты опять же сам выбиваешь из-под себя ведро, чтоб напоследок мелочно лишить палача этой маленькой радости.
И музыкальные метафоры:
Bite the dust – кусать пыль. Используется специфически, в случае смерти-проигрыша – поражения в бою или драке. И, конечно, все знают это выражение благодаря одноименной песне the queen.
И финалом – knockin' on heaven's door – стучать в двери рая. Ушло в народ в 1973 году, благодаря старине Бобу Дилану.
И вся песня там наполнена метафорами смерти, начиная от названия и заканчивая оборотами вроде put my guns in the ground – зарой моё оружие в землю и заканчивая that long black cloud is coming down – это длинное чёрное облако опускается на меня.
На этом на сегодня всё, мои пока ещё живые котики :3
#кастенхольц
#лингвистика
#культура
Pushing up daisies – выталкивать маргаритки. Появилось это выражение веке примерно в девятнадцатом, стало особенно популярно во время первой мировой.
Как известно, в загробном мире заняться особо нечем, лежать и разлагаться скучно, так почему бы и не помочь растениям побыстрее выглянуть из земли?
Kicked the bucket – пнуть ведро. Есть две версии происхождения: самоубийственная – когда вешаешься в одиночестве, сам выбиваешь из-под себя ведро, на котором стоял, ибо больше это сделать некому; и смертоказненная – и там ты опять же сам выбиваешь из-под себя ведро, чтоб напоследок мелочно лишить палача этой маленькой радости.
И музыкальные метафоры:
Bite the dust – кусать пыль. Используется специфически, в случае смерти-проигрыша – поражения в бою или драке. И, конечно, все знают это выражение благодаря одноименной песне the queen.
И финалом – knockin' on heaven's door – стучать в двери рая. Ушло в народ в 1973 году, благодаря старине Бобу Дилану.
И вся песня там наполнена метафорами смерти, начиная от названия и заканчивая оборотами вроде put my guns in the ground – зарой моё оружие в землю и заканчивая that long black cloud is coming down – это длинное чёрное облако опускается на меня.
На этом на сегодня всё, мои пока ещё живые котики :3
#кастенхольц
#лингвистика
#культура
👍42🔥28❤4
Немного о том, откуда современные астрологи берут базу для своих "анализов" и "предсказаний". Часть 3, заключительная.
https://telegra.ph/Nauka-i-Astrologiya-CHast-3-Zaklyuchenie-07-30
Часть 1
Часть 2
#Ежова
#история
#астрономия
#лонг
https://telegra.ph/Nauka-i-Astrologiya-CHast-3-Zaklyuchenie-07-30
Часть 1
Часть 2
#Ежова
#история
#астрономия
#лонг
Telegraph
Наука и «Астрология». Часть 3 (Заключение)
Без долгих предисловий и напоминаний, сразу перейду к следующему пункту трактата Птолемея. Для тех, кто наткнулся на эту статью и не «вдупляет» что происходит ссылки оставлю в конце. А мы переходим к конфигурациям и эклиптике. Пункт седьмой. О знаках равноденствия…
👏9👍5👀1🗿1
💻 - Компьютеры, которые играют в игры
Кто победит, если две одинаковые программы устроят между собой шахматный турнир? Будут ли партии всегда заканчиваться вничью или у белых будет преимущество первого хода? *старая добрая шутка про расизм* И есть ли какая-то выигрышная стратегия, которая позволила бы полному чайнику одолеть чемпиона?
Сегодня мы продолжим разговор про игры, а в частности – про шахматы. От математики в этой заметке не осталось ничего, кроме парочки больших чисел, и она является скорее кратким историческим обзором. Однако теория игр без шахмат – как самолет без двигателя, так что заваривайте чаёк и присаживайтесь.
Итак, по сравнению с великими и ужасными шахматами, шашки покажутся развлечением для малышей. Помните, что для английских шашек количество различных вариантов партий равняется 5х10^20, и полностью просчитать их смогли только спустя 18 лет после начала работы программы?
*Тут нужно отдельно напомнить, что обыграть в шашки особь вида Homo sapiens компьютер смог гораздо раньше, целью проекта было не научить машину побеждать людей, а знать последствия каждого его хода вплоть до окончания игры.
Напрашивается очевидный вопрос: раз шашки рассчитали, то и шахматы сможем, разве нет? Ждали же 18 лет, подождем и еще. Всё равно простым смертным нет дела до этих математических извращений, и в каком-нибудь 2040 году, листая ленту девятым кибер-пальцем, мы смахнем новость про найденное решение для шахмат.
К сожалению, пока что это утопия. И дело не в том, что математики поняли, что страдают какой-то фигней, проблема заключается в сложности самой игры: одних только позиций фигур на доске существует около 10^46, а уникальных партий – не меньше 10^120.
Десять в сто двадцатой степени. Это много. Так много, что у нас даже нет аналогии, чтобы показать весь ужас этого гигантского числа, его попросту не существует в физическом мире. Чтобы вы понимали, количество атомов в известной нам части Вселенной примерно равно 10^80, а количество оригинальных партий в шахматах больше этой цифры в 10^40 раз. Причем в начале игры все выглядит довольно безобидно: у белых есть всего двадцать ходов пешками и четыре конями - но с каждым сделанным шагом количество возможных комбинаций на доске очень быстро растет. Так, например, после первого хода каждого из соперников, на поле существует 400 различных позиций для следующего шага, после второго – 72084, после третьего – больше 9 миллионов, после четвертого – более 288 миллиардов. Такое число соразмерно с количеством звезд в нашей галактике, а ведь это всего лишь самое начало партии.
Однако не просто так было сказано, что теория игр без шахмат – как самолёт без двигателя. После окончания Второй мировой еще на заре эпохи машинных вычислений шахматы стали своеобразным эталоном для проверки различных идей в этой области. Клод Шеннон *кстати, именно в честь него число 10^120 называется числом Шеннона*, один из основателей раздела об искусственном интеллекте, говорил, что не видит практической ценности в вычислении всех возможных шахматных партий, но сама эта мысль побуждает исследователей двигаться вперед и развивать технологии до тех пор, пока они не найдут решение.
Первую программу для игры в шахматы написал еще в 1952 году Дитрих Принц (коллега Алана Тьюринга) на компьютере Ferranti Mark. Правда, тут не стоит обольщаться, этот компьютер, лишь отдалённо напоминающий наши современные устройства, был таким слабеньким, что объем его оперативной памяти мог содержать программу только по типу «мат в два хода». Она была рассчитана лишь для последних двух ходов, но начало шахматной эпопеи было положено.
В 1956 году компьютер MANIAC-1 *милое название* сыграл три партии в облегченные шахматы (на поле 6х6 и без слонов) – сам с собой, против сильного игрока и против новичка. Несмотря на то, что опытный шахматист в начале игры решил отказаться от ферзя, программа все равно ему проиграла *какой неумелый маньяк*, но вот последнего – слабого соперника компьютер смог победить. Это была первая победа машины над человеком.
Кто победит, если две одинаковые программы устроят между собой шахматный турнир? Будут ли партии всегда заканчиваться вничью или у белых будет преимущество первого хода? *старая добрая шутка про расизм* И есть ли какая-то выигрышная стратегия, которая позволила бы полному чайнику одолеть чемпиона?
Сегодня мы продолжим разговор про игры, а в частности – про шахматы. От математики в этой заметке не осталось ничего, кроме парочки больших чисел, и она является скорее кратким историческим обзором. Однако теория игр без шахмат – как самолет без двигателя, так что заваривайте чаёк и присаживайтесь.
Итак, по сравнению с великими и ужасными шахматами, шашки покажутся развлечением для малышей. Помните, что для английских шашек количество различных вариантов партий равняется 5х10^20, и полностью просчитать их смогли только спустя 18 лет после начала работы программы?
*Тут нужно отдельно напомнить, что обыграть в шашки особь вида Homo sapiens компьютер смог гораздо раньше, целью проекта было не научить машину побеждать людей, а знать последствия каждого его хода вплоть до окончания игры.
Напрашивается очевидный вопрос: раз шашки рассчитали, то и шахматы сможем, разве нет? Ждали же 18 лет, подождем и еще. Всё равно простым смертным нет дела до этих математических извращений, и в каком-нибудь 2040 году, листая ленту девятым кибер-пальцем, мы смахнем новость про найденное решение для шахмат.
К сожалению, пока что это утопия. И дело не в том, что математики поняли, что страдают какой-то фигней, проблема заключается в сложности самой игры: одних только позиций фигур на доске существует около 10^46, а уникальных партий – не меньше 10^120.
Десять в сто двадцатой степени. Это много. Так много, что у нас даже нет аналогии, чтобы показать весь ужас этого гигантского числа, его попросту не существует в физическом мире. Чтобы вы понимали, количество атомов в известной нам части Вселенной примерно равно 10^80, а количество оригинальных партий в шахматах больше этой цифры в 10^40 раз. Причем в начале игры все выглядит довольно безобидно: у белых есть всего двадцать ходов пешками и четыре конями - но с каждым сделанным шагом количество возможных комбинаций на доске очень быстро растет. Так, например, после первого хода каждого из соперников, на поле существует 400 различных позиций для следующего шага, после второго – 72084, после третьего – больше 9 миллионов, после четвертого – более 288 миллиардов. Такое число соразмерно с количеством звезд в нашей галактике, а ведь это всего лишь самое начало партии.
Однако не просто так было сказано, что теория игр без шахмат – как самолёт без двигателя. После окончания Второй мировой еще на заре эпохи машинных вычислений шахматы стали своеобразным эталоном для проверки различных идей в этой области. Клод Шеннон *кстати, именно в честь него число 10^120 называется числом Шеннона*, один из основателей раздела об искусственном интеллекте, говорил, что не видит практической ценности в вычислении всех возможных шахматных партий, но сама эта мысль побуждает исследователей двигаться вперед и развивать технологии до тех пор, пока они не найдут решение.
Первую программу для игры в шахматы написал еще в 1952 году Дитрих Принц (коллега Алана Тьюринга) на компьютере Ferranti Mark. Правда, тут не стоит обольщаться, этот компьютер, лишь отдалённо напоминающий наши современные устройства, был таким слабеньким, что объем его оперативной памяти мог содержать программу только по типу «мат в два хода». Она была рассчитана лишь для последних двух ходов, но начало шахматной эпопеи было положено.
В 1956 году компьютер MANIAC-1 *милое название* сыграл три партии в облегченные шахматы (на поле 6х6 и без слонов) – сам с собой, против сильного игрока и против новичка. Несмотря на то, что опытный шахматист в начале игры решил отказаться от ферзя, программа все равно ему проиграла *какой неумелый маньяк*, но вот последнего – слабого соперника компьютер смог победить. Это была первая победа машины над человеком.
👏10❤8👍5
После изобретения в 1971 году первого микропроцессора у ученых появилась возможность задействовать более мощные компьютеры, а значит, сохранять в памяти машины еще больше победных комбинаций. В 1974 году был организован первый чемпионат по шахматам среди программ, в 1978 году машина обыграла международного мастера по шахматам, а в 1981-м Cray Blitz стал первым компьютером, получившим рейтинг мастера.
Но несмотря на то, что с появления первого компьютера, играющего в шахматы, прошло уже много времени, алгоритм программы оставался на уровне решения крестиков-ноликов: легендарный суперкомпьютер Deep Blue от компании IBM использовал типовой метод поиска по шахматному дереву— минимаксный алгоритм с альфа-бета-отсечениями. Преимущество того или иного компьютера заключалось лишь в мощности процессора и количестве загруженных в него победных ходов живых шахматистов.
Кстати, легендарным Deep Blue стал 11 мая 1997 года, когда выиграл матч из шести партий у чемпиона мира Гарри Каспарова. Интересно, что за восемь лет до этого в Нью-Йорке Каспаров победил более слабого предшественника Deep Blue под названием Deep Thought. Тогда он высказал такую мысль: «Если компьютер сможет превзойти в шахматах лучшего из лучших, это будет означать, что ЭВМ в состоянии сочинять самую лучшую музыку, писать самые лучшие книги. Не могу в это поверить. Если будет создан компьютер с рейтингом 2800, то есть равным моему, я сам сочту своим долгом вызвать его на матч, чтобы защитить человеческую расу». Что ж, ему явно пришлось пересмотреть свои взгляды.
Окончательно и бесповоротно человечество проиграло шелезякам в 2005-м: в этот год представитель нашей расы в последний раз смог одержать верх над программой. Сегодня рейтинг живых шахматистов настолько отстал от их железных соперников, что человеку больше никогда не выиграть партию с машиной. На начало сентября 2022 года наивысший шахматный рейтинг человека составляет 2861, а программы 3535.
Чувствуете, как повеяло киберпанком? Но несмотря на такие потрясающие успехи компьютеров, сама игра так и остается нерешенной: нам неизвестно, как закончилась бы идеально просчитанная партия, где обе программы знают последствия каждого хода вплоть до конца игры. Ученые лишь предполагают (но до сих пор не могут доказать), что белые обладают преимуществом первого хода, так как в идеальной игре черные могут только реагировать на создаваемые ими угрозы. Некоторую надежду в этой области вселяет активное развитие квантовых компьютеров, которые могут вести поиск одновременно по нескольким ветвям дерева решений, но тем не менее какого-то революционного алгоритма для самого поиска мы не имеем, и идеальной стратегии для чайников не существует.
Хотя еще в 1960-х шахматы были своеобразным испытательным полигоном при проверке различных методов создания искусственного интеллекта, сложные стратегические игры и сегодня служат этой цели. В чистом виде они не представляют особой ценности, но подходы, используемые для обучения и самообучения машин, имеют большое значение для науки. Кроме того, мне кажется, сама мысль о том, что мы знаем, как рассчитать шахматы, но пока просто не имеем для этого ресурсов, очень вдохновляет.
На иллюстрациях показаны матч Каспарова и Deep Blue, компьютер MANIAC-1 и сентябрьские рейтинги людей и программ. Играйте в игры, любите математику :3
#Грибоедов
#математика
#архив
Но несмотря на то, что с появления первого компьютера, играющего в шахматы, прошло уже много времени, алгоритм программы оставался на уровне решения крестиков-ноликов: легендарный суперкомпьютер Deep Blue от компании IBM использовал типовой метод поиска по шахматному дереву— минимаксный алгоритм с альфа-бета-отсечениями. Преимущество того или иного компьютера заключалось лишь в мощности процессора и количестве загруженных в него победных ходов живых шахматистов.
Кстати, легендарным Deep Blue стал 11 мая 1997 года, когда выиграл матч из шести партий у чемпиона мира Гарри Каспарова. Интересно, что за восемь лет до этого в Нью-Йорке Каспаров победил более слабого предшественника Deep Blue под названием Deep Thought. Тогда он высказал такую мысль: «Если компьютер сможет превзойти в шахматах лучшего из лучших, это будет означать, что ЭВМ в состоянии сочинять самую лучшую музыку, писать самые лучшие книги. Не могу в это поверить. Если будет создан компьютер с рейтингом 2800, то есть равным моему, я сам сочту своим долгом вызвать его на матч, чтобы защитить человеческую расу». Что ж, ему явно пришлось пересмотреть свои взгляды.
Окончательно и бесповоротно человечество проиграло шелезякам в 2005-м: в этот год представитель нашей расы в последний раз смог одержать верх над программой. Сегодня рейтинг живых шахматистов настолько отстал от их железных соперников, что человеку больше никогда не выиграть партию с машиной. На начало сентября 2022 года наивысший шахматный рейтинг человека составляет 2861, а программы 3535.
Чувствуете, как повеяло киберпанком? Но несмотря на такие потрясающие успехи компьютеров, сама игра так и остается нерешенной: нам неизвестно, как закончилась бы идеально просчитанная партия, где обе программы знают последствия каждого хода вплоть до конца игры. Ученые лишь предполагают (но до сих пор не могут доказать), что белые обладают преимуществом первого хода, так как в идеальной игре черные могут только реагировать на создаваемые ими угрозы. Некоторую надежду в этой области вселяет активное развитие квантовых компьютеров, которые могут вести поиск одновременно по нескольким ветвям дерева решений, но тем не менее какого-то революционного алгоритма для самого поиска мы не имеем, и идеальной стратегии для чайников не существует.
Хотя еще в 1960-х шахматы были своеобразным испытательным полигоном при проверке различных методов создания искусственного интеллекта, сложные стратегические игры и сегодня служат этой цели. В чистом виде они не представляют особой ценности, но подходы, используемые для обучения и самообучения машин, имеют большое значение для науки. Кроме того, мне кажется, сама мысль о том, что мы знаем, как рассчитать шахматы, но пока просто не имеем для этого ресурсов, очень вдохновляет.
На иллюстрациях показаны матч Каспарова и Deep Blue, компьютер MANIAC-1 и сентябрьские рейтинги людей и программ. Играйте в игры, любите математику :3
#Грибоедов
#математика
#архив
❤18👏9🔥8👍3
Итак, на этой неделе мне задали пару простых и забавных расчётных вопросов.
Первый вопрос: «Сколько нужно съесть морковок, чтобы стать оранжевым?»
Краткий ответ: 800 грамм морковного пюре или 1 кг 250 г сырой моркови.
Цвет моркови определяется содержанием в ней пигмента бета-каротина. Всего существует более 600 разновидностей каротина, из которых 50 содержится в фруктах и овощах (а ещё – в яичном желтке!), которые мы едим. Разные разновидности каротина окрашивают еду в тёплые цвета от жёлтого до красного.
Бета-каротин – очень полезное вещество для человека: он защищает клетки от рака и улучшает здоровье сердца. Бета-каротин также называется «провитамин А» - это означает, что в организме именно из него производится жизненно важный витамин А.
Однако, как сказал Клавдий Гален – «всё есть яд, и всё есть лекарство». Очень высокое потребление каротина приводит к синдрому, называемому гиперкаротинемией.
Гиперкаротинемия развивается при потреблении в течение нескольких месяцев доз бета-каротина (обычно, в виде пищевых добавок), превышающих 30 мг/сутки. Помимо изменения цвета кожи, повышается риск развития рака. Но пока что не будем брать во внимание негативный эффект для здоровья.
Так как наша цель – не просто слегка пожелтеть, а стать насыщенного оранжевого цвета, попробуем рассчитать: сколько моркови нужно есть в сутки, чтобы получать более 100 мг каротина?
Также важный вопрос – должна ли морковь быть сырой или приготовленной? Термическая обработка может разрушить вещество, а может изменить его биодоступность – то есть, насколько легко нашему телу получить искомое вещество из продукта.
На основе базы данных американского Минсельхоза в 100 г. свежей моркови содержится примерно 8,25 мг бета-каротина, и, к счастью для нашего испытуемого, его количество не сильно изменяется при приготовлении, зато резко растёт биодоступность: при поедании сырой моркови в теле остаётся только около 41% исходного каротина, в то время как после морковного пюре усваивается до 65% каротина.
Это означает, что достижение нашей цели в 100 мг потребует съедать в день примерно 1 кг 250 г сырой моркови или примерно в полтора раза меньше – 788 г морковного пюре.
Пищевая ценность моркови не сильно изменяется при её варке или тушении:
🥕 34 – 41 ккал,
🥕 0.5 г белка,
🥕 7.7 – 9.6 г углеводов,
🥕 0.1 – 0.4 г жиров
🥕 и 2 – 3 грамма клетчатки на 100 грамм.
Значит, морковная диета обеспечит нашего подопытного, ориентировочно, 400 калориями в день, 5 граммами белка, 90 граммами углеводов, 2-3 граммами жира и 30 граммами пищевых волокон в день – прожить только на ней не выйдет, придётся добирать питательную ценность другими продуктами…
…Но что если мы поставим перед собой цель питаться только морковкой? Взрослый человек весом 70 кг и при малоподвижной работе должен получать в день:
- 2000 – 2500 ккал,
- 60 – 70 г белка,
- 60 – 80 г жира,
- 250 – 330 г углеводов
- и 30 и более грамм клетчатки.
Чтобы удовлетворить главное требование, по калориям, нашему несчастному подопытному потребуется есть от 6 до 7 кг сырой моркови, или от 4 до 5 кг морковного пюре, в день. При этом он будет испытывать потерю мышечной массы и ряд других проблем со здоровьем. Ну и, разумеется, будет потреблять уже до 500 мг бета-каротина в день, приобретая насыщенный оранжевый цвет.
Ребята, если хотите порыжеть – лучше купите акварель!
Но как узнать, сколько акварели вам потребуется? С этим вопросом связан второй, заданный мне – «как высчитать площадь человека?»
Как обычно, сначала – краткий ответ:
Чтобы рассчитать площадь человека, необходимо человека раздеть и нанести ему на кожу сетку из линий, максимально прямых, и по большей части перпендикулярных. А затем – приблизительно посчитать площадь каждого из многоульников.
Это совершенно не праздный и очень интересный вопрос. У человека сложная форма, и до 19 века никто не знал, как её изучать. Прорыв в этой области совершил русский математик Пафнутий Львович Чебышёв (1821 – 1891).
Первый вопрос: «Сколько нужно съесть морковок, чтобы стать оранжевым?»
Краткий ответ: 800 грамм морковного пюре или 1 кг 250 г сырой моркови.
Цвет моркови определяется содержанием в ней пигмента бета-каротина. Всего существует более 600 разновидностей каротина, из которых 50 содержится в фруктах и овощах (а ещё – в яичном желтке!), которые мы едим. Разные разновидности каротина окрашивают еду в тёплые цвета от жёлтого до красного.
Бета-каротин – очень полезное вещество для человека: он защищает клетки от рака и улучшает здоровье сердца. Бета-каротин также называется «провитамин А» - это означает, что в организме именно из него производится жизненно важный витамин А.
Однако, как сказал Клавдий Гален – «всё есть яд, и всё есть лекарство». Очень высокое потребление каротина приводит к синдрому, называемому гиперкаротинемией.
Гиперкаротинемия развивается при потреблении в течение нескольких месяцев доз бета-каротина (обычно, в виде пищевых добавок), превышающих 30 мг/сутки. Помимо изменения цвета кожи, повышается риск развития рака. Но пока что не будем брать во внимание негативный эффект для здоровья.
Так как наша цель – не просто слегка пожелтеть, а стать насыщенного оранжевого цвета, попробуем рассчитать: сколько моркови нужно есть в сутки, чтобы получать более 100 мг каротина?
Также важный вопрос – должна ли морковь быть сырой или приготовленной? Термическая обработка может разрушить вещество, а может изменить его биодоступность – то есть, насколько легко нашему телу получить искомое вещество из продукта.
На основе базы данных американского Минсельхоза в 100 г. свежей моркови содержится примерно 8,25 мг бета-каротина, и, к счастью для нашего испытуемого, его количество не сильно изменяется при приготовлении, зато резко растёт биодоступность: при поедании сырой моркови в теле остаётся только около 41% исходного каротина, в то время как после морковного пюре усваивается до 65% каротина.
Это означает, что достижение нашей цели в 100 мг потребует съедать в день примерно 1 кг 250 г сырой моркови или примерно в полтора раза меньше – 788 г морковного пюре.
Пищевая ценность моркови не сильно изменяется при её варке или тушении:
🥕 34 – 41 ккал,
🥕 0.5 г белка,
🥕 7.7 – 9.6 г углеводов,
🥕 0.1 – 0.4 г жиров
🥕 и 2 – 3 грамма клетчатки на 100 грамм.
Значит, морковная диета обеспечит нашего подопытного, ориентировочно, 400 калориями в день, 5 граммами белка, 90 граммами углеводов, 2-3 граммами жира и 30 граммами пищевых волокон в день – прожить только на ней не выйдет, придётся добирать питательную ценность другими продуктами…
…Но что если мы поставим перед собой цель питаться только морковкой? Взрослый человек весом 70 кг и при малоподвижной работе должен получать в день:
- 2000 – 2500 ккал,
- 60 – 70 г белка,
- 60 – 80 г жира,
- 250 – 330 г углеводов
- и 30 и более грамм клетчатки.
Чтобы удовлетворить главное требование, по калориям, нашему несчастному подопытному потребуется есть от 6 до 7 кг сырой моркови, или от 4 до 5 кг морковного пюре, в день. При этом он будет испытывать потерю мышечной массы и ряд других проблем со здоровьем. Ну и, разумеется, будет потреблять уже до 500 мг бета-каротина в день, приобретая насыщенный оранжевый цвет.
Ребята, если хотите порыжеть – лучше купите акварель!
Но как узнать, сколько акварели вам потребуется? С этим вопросом связан второй, заданный мне – «как высчитать площадь человека?»
Как обычно, сначала – краткий ответ:
Чтобы рассчитать площадь человека, необходимо человека раздеть и нанести ему на кожу сетку из линий, максимально прямых, и по большей части перпендикулярных. А затем – приблизительно посчитать площадь каждого из многоульников.
Это совершенно не праздный и очень интересный вопрос. У человека сложная форма, и до 19 века никто не знал, как её изучать. Прорыв в этой области совершил русский математик Пафнутий Львович Чебышёв (1821 – 1891).
🔥29❤12👍6
В 1878 году Чебышёв опубликовал статью «О кройке одежды», где описал математический способ расчёта формы элементов ткани, которые должны формироваться в плотно сидящее платье. Согласно легенде, свою лекцию для парижских портных, в которой он излагал основы своего метода, он начал со слов «предположим, что человек имеет форму шара»…
Метод Чебышёва заключается в нанесении на криволинейную поверхность сети кривых линий, как бы нарезающих её на изогнутые многоугольники. Площадь каждой из этих фигур посчитать уже не трудно. Сеть Чебышёва производит результат, напоминающий вид глобуса, нарезанного линиями параллелей и меридианов. А в 3D графике похожий подход применяют для того, чтобы разбить форму сложных предметов на кучу маленьких треугольников.
А вы, ребята, можете предложить свои, менее сложные методы посчитать площадь человеческого тела!
Пафнутий Львович был членом дворянского рода Чебышёвых, и свою научную работу проводил на ставке профессора Императорского Санкт-Петербургского университета, где преподавал курсы из областей математики и механики. Наибольшую известность ему снискала работа над стопоходящими машинами – механизмами, которые могут передвигаться на передвигающихся опорах, а не на колёсах.
#Маврин
#математика
Метод Чебышёва заключается в нанесении на криволинейную поверхность сети кривых линий, как бы нарезающих её на изогнутые многоугольники. Площадь каждой из этих фигур посчитать уже не трудно. Сеть Чебышёва производит результат, напоминающий вид глобуса, нарезанного линиями параллелей и меридианов. А в 3D графике похожий подход применяют для того, чтобы разбить форму сложных предметов на кучу маленьких треугольников.
А вы, ребята, можете предложить свои, менее сложные методы посчитать площадь человеческого тела!
Пафнутий Львович был членом дворянского рода Чебышёвых, и свою научную работу проводил на ставке профессора Императорского Санкт-Петербургского университета, где преподавал курсы из областей математики и механики. Наибольшую известность ему снискала работа над стопоходящими машинами – механизмами, которые могут передвигаться на передвигающихся опорах, а не на колёсах.
#Маврин
#математика
🔥27👍15❤12🤔1
Соленый вопрос
Соль у нас с давних времен получали поморы (используя приливы и отливы), добывали ее в Старой Русе, Соли-Галиче, Нерехотском районе, в Городце на Волге. В XV веке появляются соли Ростовские, Переяславские, Тотемские и Вычегодские солеварни. С XVI веком связано освоение солепромыслов в Прикамье, Чердыни. Некоторые города буквально выросли на соли — Соликамск, Усолье, Сольвычегодск.
Но проблема была одна, причем чуть ли не до 20 века — наша соль на длительную засолку не годилась.
В этом небольшом лонге Сергей #Махов расскажет вам как добывали соль в Средние века, что было не так с солью в России и как выглядел русский сюрстрёмминг:
https://telegra.ph/Solenyj-vopros-08-06
#лонг
#технологии
#история
Соль у нас с давних времен получали поморы (используя приливы и отливы), добывали ее в Старой Русе, Соли-Галиче, Нерехотском районе, в Городце на Волге. В XV веке появляются соли Ростовские, Переяславские, Тотемские и Вычегодские солеварни. С XVI веком связано освоение солепромыслов в Прикамье, Чердыни. Некоторые города буквально выросли на соли — Соликамск, Усолье, Сольвычегодск.
Но проблема была одна, причем чуть ли не до 20 века — наша соль на длительную засолку не годилась.
В этом небольшом лонге Сергей #Махов расскажет вам как добывали соль в Средние века, что было не так с солью в России и как выглядел русский сюрстрёмминг:
https://telegra.ph/Solenyj-vopros-08-06
#лонг
#технологии
#история
Telegraph
Соленый вопрос
Соль у нас с давних времен получали поморы (используя приливы и отливы), добывали ее в Старой Русе, Соли-Галиче, Нерехотском районе, в Городце на Волге. В XV веке появляются соли Ростовские, Переяславские, Тотемские и Вычегодские солеварни. С XVI веком связано…
🔥41👍9🍓6🤓2❤1😱1
Forwarded from История английского языка Ænglisċ sprǣċ
Когда-то давно father и mother in law имели свои исконные названия.
Father был SWĒOR, а mother SWEĠER. Думаю, что многие могли заметить сходство со "свёкор", "свекровь". Неудивительно, ведь это общеиндоевропейский корень.
К сожалению слова затерялись в среднеанглийской эпохе, доживи они до наших дней, свёкор мог бы выглядеть как *sweer/swi:r/, а свекровь как *swair/sweir/.
Родственные слова:
Латынь — socer, socrus
Древнегреческий — ἑκυρός (hekuros), ἑκυρά (hekurá)
Санскрит — श्वशुर (śváśura), श्वश्रू (śvaśrū)
Готский — 𐍃𐍅𐌰𐌹𐌷𐍂𐌰 (swaihra), 𐍃𐍅𐌰𐌹𐌷𐍂𐍉 (swaihrō)
Литовский — šẽšuras
Валлийский — chwegr
Father был SWĒOR, а mother SWEĠER. Думаю, что многие могли заметить сходство со "свёкор", "свекровь". Неудивительно, ведь это общеиндоевропейский корень.
К сожалению слова затерялись в среднеанглийской эпохе, доживи они до наших дней, свёкор мог бы выглядеть как *sweer/swi:r/, а свекровь как *swair/sweir/.
Родственные слова:
Латынь — socer, socrus
Древнегреческий — ἑκυρός (hekuros), ἑκυρά (hekurá)
Санскрит — श्वशुर (śváśura), श्वश्रू (śvaśrū)
Готский — 𐍃𐍅𐌰𐌹𐌷𐍂𐌰 (swaihra), 𐍃𐍅𐌰𐌹𐌷𐍂𐍉 (swaihrō)
Литовский — šẽšuras
Валлийский — chwegr
🔥61❤2😁2🤝1