👩‍💻 Ричард Фейнман: Fun to Imagine. Полная версия [FHD качество]

Это интервью было снято у Ричарда Фейнмана дома и показано на канале BBC2, в виде нескольких коротких серий, в период с 8 июля по 12 августа 1983.
0:00:50 Колеблющиеся атомы
0:07:18 Огонь
0:12:08 Резиновые жгуты
0:14:54 Магниты
0:22:29 Электричество
0:32:06 Загадки о зеркале и поезде
0:37:46 Чудо зрения
0:43:40 Большие числа
0:55:01 Способы думать

#physics #math #математика #научные_фильмы #видеоуроки #физика #science #наука

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

🖥 Задача по программированию [язык C, 64-битная система]

#include <stdio.h>

void f(char s[]) {
    printf("%zu", sizeof(s));
}

int main() {
    char a[] = "hello";
    printf("%zu ", sizeof(a));
    f(a);
    return 0;
}

Что выведет программа?
A) 6 6
B) 6 8
C) 8 6
D) 8 8

🖥 Важные подсказки:
▪️ 1. В main массив a определён как char a[] = "hello", его размер равен 6 (подумайте почему). Оператор sizeof(a) выдаёт полный размер массива в байтах.
▪️ 2. В функции f параметр char s[] фактически является указателем (массив «превращается» в указатель при передаче). sizeof(s) вычисляет размер указателя на 64‑битной системе.

#программирование #алгоритмы #структуры_данных #математика #дискретная_математика #cpp #си #C

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

📚 Поговорим о лучших книга по изучению C и C++, но рейтинг сделаем именно среди наших подписчиков.

Поэтому, если вы читали какие-то книги по данному фундаментальному языку, то напишите какие вам понравились, какие НЕ понравились и что именно из книг вам помогло в учебе / работе / личных проектах ?

📝 Не стесняйтесь писать комментарии, ведь ваш рассказ и ваша история изучения могут быть полезны другим участникам сообщества. Так что погнали. 🔺

#программирование #алгоритмы #структуры_данных #математика #дискретная_математика #cpp #си #C

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

👩‍💻 Всем программистам посвящается!

Вот 14 авторских обучающих IT каналов по самым востребованным областям программирования:

Выбирай своё направление:

👩‍💻 Python — t.me/python_ready
🤔 InfoSec & Хакинг — t.me/hacking_ready
🖥 SQL & Базы Данных — t.me/sql_ready
👩‍💻 IT Новости — t.me/it_ready
🤖 AI & ML — t.me/neuro_ready
👩‍💻 Frontend — t.me/frontend_ready
👩‍💻 C/C++ — https://t.me/cpp_ready
👩‍💻 C# & Unity — t.me/csharp_ready
👩‍💻 Linux — t.me/linux_ready
👩‍💻 Java — t.me/java_ready
📖 IT Книги — t.me/books_ready
📱 JavaScript — t.me/javascript_ready
🖼️ DevOps — t.me/devops_ready
🖥 Design —t.me/design_ready

📌 Гайды, шпаргалки, задачи, ресурсы и фишки для каждого языка программирования!

🤪 Сверхсильные магнитные поля: от лаборатории до реальной жизни

Магнитные поля, превышающие земное (≈ 0.5 Гаусса) или поле простого ферритового магнита, давно перестали быть лабораторным феноменом. Речь о полях от 1 Тесла (10 000 Гаусс) и выше, вплоть до рекордных импульсных значений в тысячи Тесла. Рассмотрим малоизвестный применения сверхсильных полей в реальности, которая нас окружает.

▫️ 1. Чистота кремния для микроэлектроники. При выращивании монокристаллов кремния методом Чохральского сверхпроводящие магниты (порядка 0.5 Тл) подавляют конвекционные потоки в расплаве. Это позволяет получать сверхчистые и однородные кристаллы, что критически важно для производства современных процессоров и силовой электроники.
▫️ 2. Борьба с опухолями. Технология «Магнитная гипертермия». В опухоль вводятся наночастицы оксида железа. Пациента помещают в переменное поле высокой частоты (при индукции ~0.01-0.1 Тл). Частицы разогреваются, выборочно уничтожая раковые клетки, минимально затрагивая здоровые ткани.
▫️ 3. Обработка воды. Мощные неодимовые магниты (поле ~0.1-0.2 Тл на поверхности) устанавливаются на трубопроводы с жесткой водой. Хотя физический механизм до конца не ясен (споры идут о влиянии на образование кристаллов карбоната кальция), на практике это снижает образование накипи в промышленных котлах и теплообменниках без химических реагентов.
▫️ 4. Аэродинамические трубы с магнитной левитацией. Для моделирования гиперзвуковых полетов (числа Маха > 5) используют ударные трубы, где диамагнитные модели (например, с графитовым покрытием) левитируют в поле ~15-20 Тл. Это позволяет изучать обтекание без механических креплений, искажающих поток.

⚛️ Фронт науки: последние достижения

▪️Рекордные статические поля: В Национальной лаборатории сильных магнитных полей (США) в 2023 году достигнуто поле 45.5 Тл в гибридном магните (сверхпроводящая катушка + резистивная), что является абсолютным рекордом для непрерывного поля, доступного для пользователей.

▪️Импульсные поля и новая материя: В лабораториях (Россия, Германия, Япония) с помощью импульсных полей (сотни Тл, длительность микросекунды) открывают новые квантовые фазы вещества — экситонные изоляторы, новые типы спинового упорядочения. В 2022 году в поле ~90 Тл в селениде урана URu₂Si₂ была обнаружена необычная фаза «скрытого спинового порядка».

▪️Магниты для термояда: Успехи проекта ITER — создание и испытание D-образных сверхпроводящих катушек тороидального поля (до 11.8 Тл, энергия хранения 41 ГДж). Это инженерный триумф, открывающий путь к управляемому синтезу.

📝 Опыты для дома:

1. Диамагнитная левитация (опыт с графитом). Возьмите небольшой пиро- или кусочек высокоориентированного пиролитического графита (продается как «левитирующий графит») и несколько мощных неодимовых магнитов (например, N52) в виде дисков или плиток. Расположите магниты одноименными полюсами вверх, создав область с сильным градиентом поля. Аккуратно поместите графит над магнитами — он будет левитировать. Это доказательство диамагнетизма, что лежит в основе левитации лягушки в поле 16 Тл.

2. Разрушение магнитного поля (эффект Фарадея). Возьмите толстостенную медную или алюминиенюю трубку и мощный неодимовый магнит (в форме цилиндра или шара). Опустите магнит внутрь трубки — он будет падать замедленно, как в густой жидкости. Причина: изменяющийся магнитный поток наводит в стенках вихревые токи, поле которых по правилу Ленца противодействует падению магнита. Наглядная демонстрация электромагнитного торможения и связи поля с движением.

3. Наблюдение гистерезиса (качественно). Понадобится два мощных магнита и стальной гвоздь или пластина (мягкая сталь). Намагнитите гвоздь с помощью магнита. Проверьте, притягивает ли он скрепки. Затем сильно ударьте гвоздь молотком или нагрейте его на газовой горелке докрасна и дайте остыть. Намагниченность резко уменьшится или исчезнет. Это демонстрация потери магнитного упорядочения при нагреве выше точки Кюри и влияния механических воздействий на доменную структуру. #физика #магнетизм #наука #эксперименты #физика #physics

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

🔵 Вот почему нельзя сильно сжимать воду ☢️

То, что мы видим ²H + ³H → ⁴He + n + 17.6 МэВ — есть реакция термоядерного синтеза. Это про слияние лёгких ядер. Именно такая реакция происходит в водородной бомбе и является перспективной для управляемого термоядерного синтеза. ( ²H — дейтерий, ³H — тритий, ⁴He — альфа-частица, n — нейтрон. )

Конечно, в обычной воде почти нет трития (³H). Водород в воде — это в основном протий (¹H). Чтобы запустить эту конкретную реакцию, вам нужна тяжёлая вода (D₂O) с примесью трития. Сжимая обычную воду, вы получите экзотические фазы льда, но не термояд.

Ещё стоит сказать, что дело не только в сжатии, но и в температуре. Чтобы ядра преодолели кулоновский барьер и слились, их нужно разогнать до миллионов градусов (кинетинческая энергия). Одного давления (даже запредельного) без нагрева недостаточно — квантовое туннелирование слишком маловероятно. ( речь про квантово-механическое явление, при котором микрочастица, например, электрон преодолевает потенциальный барьер, хотя её полная энергия меньше высоты этого барьера. )

Ну базовая школьная база: вода практически несжимаема. Поэтому пост-ирония в том, что сильно нельзя сжать. А то... смотрим картинку. 💨

😰 А что такое в целом эта тяжелая вода?

1. Она буквально везде, но достать почти невозможно. В каждом литре воды из-под крана есть молекулы D₂O, но их ничтожно мало — всего около 150 граммов на тонну воды.

2.  В 1933 году, чтобы получить первые 83 миллилитра чистой тяжёлой воды, учёным пришлось переработать 2,3 тонны обычной воды с помощью долгого электролиза в 7 стадий.

3.  Чтобы получить всего 1 тонну тяжёлой воды, нужно переработать около 40 тысяч тонн природной воды и потратить 60 миллионов кВт·ч электроэнергии — столько же, сколько уходит на выплавку 3 тысяч тонн алюминия. Поэтому цена такой воды колеблется от 600 до 1000 $ за литр.

4. Сегодня бóльшую часть тяжёлой воды в мире получают не электролизом, а с помощью химического изотопного обмена в системе «вода — сероводород». Это сложный, но более экономичный процесс.

🧬 О свойствах и применении:

▪️ У чистой тяжёлой воды есть сладкий вкус. Этот эффект был замечен ещё при её открытии в 1930-х, а недавно его подтвердили биохимики, определив даже рецептор, отвечающий за это ощущение

▪️ В высокой концентрации тяжёлая вода смертельна. Рыбы, микробы и черви не могут в ней существовать, а животные погибают от жажды, если пить только её. Семена растений в ней не прорастают. Всё дело в том, что она нарушает тонкие биохимические процессы, хотя в малых дозах (атомы дейтерия есть в каждом из нас) она безвредна.

▪️ Главное применение тяжёлой воды — в ядерных реакторах как замедлитель нейтронов. Она почти не поглощает нейтроны (в отличие от обычной воды), что позволяет использовать в реакторах природный, а не обогащённый уран. Для одного крупного реактора нужно 100–200 тонн D₂O чистотой не менее 99,8%. В ядерном реакторе нейтроны, рождающиеся при делении U-235, летят слишком быстро. Чтобы они могли эффективно делить другие ядра U-235, их нужно замедлить (снизить их энергию).

▪️Тяжёлую воду и изотопы на её основе применяют как изотопные индикаторы для мониторинга метаболизма в медицине. Кроме того, активно исследуется её использование в бор-нейтронозахватной терапии (БНЗТ) для лечения глубоко расположенных опухолей.

▪️D₂O — незаменимый растворитель в ЯМР-спектроскопии, где она позволяет получать чёткие сигналы от исследуемых молекул.

▪️Есть предположение, что тяжёлая вода имеет сугубо земное происхождение и образуется в Мировом океане, ледниках и в атмосфере при захвате водородом нейтронов космического излучения. В космосе её следов пока не обнаружено.

▪️Если обычная вода замерзает при 0°C, то тяжёлая — при +3,81°C, а кипит при 101,4°C. Кроме того, её плотность примерно на 10% больше, а вязкость — на 25% выше, чем у обычной воды. #квантовая_физика #квантовая_механика #физика #эксперименты #science #наука

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

🔸 OpenAI | Уравнение Навье – Стокса | Правда ли что ИИ чего-то там решил? 🖥

8 сентября 2026 года OpenAI заявила, что её экспериментальная ИИ-модель решила одну из задач тысячелетия – проблему существования и гладкости решений уравнений Навье – Стокса. Эти уравнения описывают движение жидкостей и газов, а вопрос формулируется так: могут ли решения «взорваться» – то есть привести к бесконечной скорости за конечное время, даже если начальные условия были гладкими?

🖥 Компания OpenAI заявляет, что её ИИ-система доказала:
▪️ ИИ доказал, что такая сингулярность возможна: вихрь закручивается, центральная нить сжимается до нуля, скорость растёт до бесконечности, энергия остаётся конечной.
▪️ Решение соответствует пунктам «C» и «D» формулировки Clay Mathematics Institute.

📆 С 28 августа тренировали модель мощнее GPT‑6 Astra. 1 сентября запустили ~10 000 AI‑агентов. Они нашли доказательство за 88 часов, ещё 17 часов ушло на верификацию в Lean. Сгенерировано 130 млрд токенов, 2,7 млн сообщений между агентами. Стоимость – $15 млн. OpenAI не будет претендовать на премию в $1 млн.

📝 Математики Тристан Бакмастер (NYU) и Левент Альпёге (Anthropic) работали над близкой задачей и утверждают, что OpenAI могла использовать их наработки (они применяли OpenAI Codex, данные хранились на серверах OpenAI). Компания признаёт, что не может исключить, что обезличенные данные пользователей помогли обучению, но отрицает прямой доступ к работе конкурентов. Кроме того, есть подозрение, что OpenAI решила не ту задачу: конкуренты решили упрощённый вариант (уравнения Эйлера), а OpenAI утверждает, что пошла дальше. Окончательный вердикт – за независимой проверкой.

Но даже если прямого доступа не было, сама постановка задачи и направление поиска могли быть подсказаны слухами о работе других учёных. Это ставит под сомнение «чистоту» достижения.

🔍 Брутфорс или интеллект? OpenAI применила масштабный вычислительный поиск по пространству доказательств. Результат представлен как аналитическое доказательство в Lean, которое можно проверить шаг за шагом – это не просто численный перебор. Однако ИИ действовал как «обезьяна с пишущей машинкой» в невероятных масштабах. Математик Теренс Тао заметил: «усилия, необходимые для решения задач, часто очень поучительны. Теперь ИИ может решать вопросы, не получая от них никакой ценности». Это скорее вычислительное открытие, а не человеческое понимание. Даже если решение верно, оно не заменяет интуиции и инструментов, которые рождаются в процессе осмысленного поиска.

🌀 Что значит «взрыв» физически? Математическая сингулярность не имеет физического смысла – в реальном мире бесконечностей не бывает. При колоссальных скоростях вступят в силу другие эффекты: кавитация, ударные волны, квантовые явления. Уравнения Навье – Стокса – это идеализация (сплошная среда, линейная вязкость). Если решение предсказывает бесконечность, это означает, что математическая модель сломалась, а не что жидкость реально достигнет бесконечной скорости.

♾️ Почему решение не работает на практике? Найденные начальные условия, скорее всего, обладают свойствами, невозможными в природе:

▫️1. Идеальная симметрия тора – малейшая рябь разрушит механизм.

▫️2. Требуется бесконечное пространство или абсолютно гладкие стенки – реальные границы дадут сбой.

▫️3. Внешняя сила должна идеально подкачивать энергию в центр вихря – такого «насоса» в природе нет.

Если попытаться воспроизвести это в лаборатории, давление в центре упадёт до минус бесконечности (по формулам), а реально жидкость закипит и порвёт сплошную среду (кавитация) ещё до достижения сингулярности. Уравнения перестанут работать при разрывах.

Решение OpenAI (если оно верно) говорит: гладкость не существует для всех времён даже для идеальной математической жидкости. Но для практической физики это ничего не меняет – реальные среды всегда «сбоят» задолго до бесконечности. Для премии Клэя такое доказательство ценно само по себе, даже если оно не имеет физической реализации. Окончательный вердикт – за математическим сообществом. ( Читать подробнее )

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib