Tesla приняла решение за доли секунды врезаться во встречный автомобиль, чтобы не наехать на пешеход
https://www.youtube.com/watch?v=8tHwB1WdMrM
https://www.youtube.com/watch?v=8tHwB1WdMrM
YouTube
Tesla приняла решение за доли секунды врезаться во встречный автомобиль, чтобы не наехать на пешеход
👍3
12 409 новых решений задачи трёх тел
Задача трёх тел — это задача классической механики об определении движения трёх точечных масс из начальных положений и скоростей (или импульсов) в соответствии с законами движения Ньютона и законом всемирного тяготения Ньютона[1]. Она является частным случаем гравитационной задачи n тел. В отличие от задачи двух тел, общего решения в замкнутой форме не существует[1], поскольку результирующая динамическая система проявляет хаотичные свойства для большинства начальных условий[англ.], и обычно требуется использовать численные методы для её приближённого решения.
Недавно международная группа математиков объявила о значительном прорыве в этом направлении — они обнаружили 12 409 новых решений задачи трёх тел.
Ведущий автор исследования, Иван Христов из Софийского университета, рассказал в интервью журналу New Scientist, что эти новые орбиты обладают очень красивой пространственной и временной структурой. Для их поиска была использована вычислительная мощь суперкомпьютеров, и, по словам Христова, с развитием технологий можно будет открыть ещё больше таких решений. Учёные считают, что с помощью более продвинутых вычислительных методов возможно обнаружить ещё как минимум в пять раз больше новых решений.
https://arxiv.org/pdf/2308.16159
Задача трёх тел — это задача классической механики об определении движения трёх точечных масс из начальных положений и скоростей (или импульсов) в соответствии с законами движения Ньютона и законом всемирного тяготения Ньютона[1]. Она является частным случаем гравитационной задачи n тел. В отличие от задачи двух тел, общего решения в замкнутой форме не существует[1], поскольку результирующая динамическая система проявляет хаотичные свойства для большинства начальных условий[англ.], и обычно требуется использовать численные методы для её приближённого решения.
Недавно международная группа математиков объявила о значительном прорыве в этом направлении — они обнаружили 12 409 новых решений задачи трёх тел.
Ведущий автор исследования, Иван Христов из Софийского университета, рассказал в интервью журналу New Scientist, что эти новые орбиты обладают очень красивой пространственной и временной структурой. Для их поиска была использована вычислительная мощь суперкомпьютеров, и, по словам Христова, с развитием технологий можно будет открыть ещё больше таких решений. Учёные считают, что с помощью более продвинутых вычислительных методов возможно обнаружить ещё как минимум в пять раз больше новых решений.
https://arxiv.org/pdf/2308.16159
🤯2🤷♂1👍1
Про гипотезу Римана и самое большое простое число
Гипотеза Римана касается простых чисел, которые являются основными строительными блоками натуральных чисел и делятся только на 1 и на самих себя. Примеры простых чисел включают 2, 3, 5, 7, 11, 13 и так далее. Проблема в том, что простые числа не следуют простому шаблону и кажутся распределёнными случайным образом среди натуральных чисел. Немецкий математик Бернхард Риман в XIX веке предложил способ объяснения этого распределения, по крайней мере, с точки зрения статистики.
Доказывание этой гипотезы предоставило бы математикам своеобразную «периодическую таблицу чисел». Примерно как основные строительные блоки материи помогают понять вселенную, простые числа играют важную роль не только в теории чисел, но и во многих других областях математики и прикладных наук, например, криптографии.
Научно-популярное объяснение теории Римана https://habr.com/ru/articles/452964/
Прорыв в гипотезе Римана: Математики на пути к «периодической таблице чисел»
Подробнее: https://www.securitylab.ru/news/549698.php
Новое самое большое простое число обнаружили с помощью графических процессоров Для его записи потребуется 41 024 320 знаков
2¹³⁶²⁷⁹⁸⁴¹−1 является самым большим известным простым числом. Программному обеспечению GIMPS потребовалось почти 6 лет, чтобы найти его после предыдущего самого большого известного простого числа. Это также первое простое число Мерсенна, найденное с помощью графических процессоров. https://nplus1.ru/news/2024/10/23/new-largest-known-prime-number
Гипотеза Римана касается простых чисел, которые являются основными строительными блоками натуральных чисел и делятся только на 1 и на самих себя. Примеры простых чисел включают 2, 3, 5, 7, 11, 13 и так далее. Проблема в том, что простые числа не следуют простому шаблону и кажутся распределёнными случайным образом среди натуральных чисел. Немецкий математик Бернхард Риман в XIX веке предложил способ объяснения этого распределения, по крайней мере, с точки зрения статистики.
Доказывание этой гипотезы предоставило бы математикам своеобразную «периодическую таблицу чисел». Примерно как основные строительные блоки материи помогают понять вселенную, простые числа играют важную роль не только в теории чисел, но и во многих других областях математики и прикладных наук, например, криптографии.
Научно-популярное объяснение теории Римана https://habr.com/ru/articles/452964/
Прорыв в гипотезе Римана: Математики на пути к «периодической таблице чисел»
Подробнее: https://www.securitylab.ru/news/549698.php
Новое самое большое простое число обнаружили с помощью графических процессоров Для его записи потребуется 41 024 320 знаков
2¹³⁶²⁷⁹⁸⁴¹−1 является самым большим известным простым числом. Программному обеспечению GIMPS потребовалось почти 6 лет, чтобы найти его после предыдущего самого большого известного простого числа. Это также первое простое число Мерсенна, найденное с помощью графических процессоров. https://nplus1.ru/news/2024/10/23/new-largest-known-prime-number
Хабр
Доступное объяснение гипотезы Римана
Посвящается памяти Джона Форбса Нэша-младшего Вы ведь помните, что такое «простые числа»? Эти числа не делятся ни на какие другие, кроме самих себя и 1. А теперь я задам вопрос, которому уже 3000 лет:...
👍7
Еще одно объяснение эффекта Мпембы (это про почему кипяток замерзает быстрее холодной воды)
https://habr.com/ru/articles/545106/
https://habr.com/ru/articles/545106/
Хабр
Еще одно объяснение эффекта Мпембы (это про почему кипяток замерзает быстрее холодной воды)
Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Why Hot Water Freezes Faster Than Cold—Physicists Solve the Mpemba Effect" . От переводчика: всю жизнь мучился вопросом, а тут на...
👍2🤔1
Биоцентризм (космология)
Биоцентризм, биоцентрическая вселенная — концепция, предложенная в 2007 году американским учёным в области регенеративной медицины и биологии Робертом Ланца, который видит биологию как центральную науку во Вселенной и ключ к пониманию других наук. Биоцентризм утверждает, что биологическая жизнь создаёт окружающую нас реальность, время и вселенную — то есть жизнь создаёт вселенную, а не наоборот. Он утверждает, что в настоящее время теории физического мира не работают и никогда не будут работать, до тех пор, пока они не будут отталкиваться, как от исходной точки — от жизни во вселенной и её разумного начала.
В настоящее время физика считается основой для изучения Вселенной, а химия фундаментом для исследования жизни, однако, биоцентризм утверждает, что биология — это фундамент для остальных наук и претендует на звание так называемой «теории всего».
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B8%D0%BE%D1%86%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%B7%D0%BC_(%D0%BA%D0%BE%D1%81%D0%BC%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%8F)
Прочитав книгу Ланца и Бермана "Биоцентризм. Как жизнь создает вселенную" не нашел в ней ничего особенно революционного, тот же 100 лет известный идеализм, приправленный современными достижениями науки, та же проблема существования внешнего от мыслящего субъекта внешнего мира и его познаваемость.
Биоцентризм, биоцентрическая вселенная — концепция, предложенная в 2007 году американским учёным в области регенеративной медицины и биологии Робертом Ланца, который видит биологию как центральную науку во Вселенной и ключ к пониманию других наук. Биоцентризм утверждает, что биологическая жизнь создаёт окружающую нас реальность, время и вселенную — то есть жизнь создаёт вселенную, а не наоборот. Он утверждает, что в настоящее время теории физического мира не работают и никогда не будут работать, до тех пор, пока они не будут отталкиваться, как от исходной точки — от жизни во вселенной и её разумного начала.
В настоящее время физика считается основой для изучения Вселенной, а химия фундаментом для исследования жизни, однако, биоцентризм утверждает, что биология — это фундамент для остальных наук и претендует на звание так называемой «теории всего».
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B8%D0%BE%D1%86%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%B7%D0%BC_(%D0%BA%D0%BE%D1%81%D0%BC%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%8F)
Прочитав книгу Ланца и Бермана "Биоцентризм. Как жизнь создает вселенную" не нашел в ней ничего особенно революционного, тот же 100 лет известный идеализм, приправленный современными достижениями науки, та же проблема существования внешнего от мыслящего субъекта внешнего мира и его познаваемость.
❤1👍1🤔1
Среднее или медиана: где встать, чтобы быстрее добраться до лифта?
Представьте три лифта, расположенные вдоль стены, но неравномерно. Вопрос: где нужно встать, чтобы минимизировать ожидаемое расстояние до первого прибывшего лифта?
Многие ошибочно считают, что лучше встать в среднем положении между лифтами, чтобы минимизировать среднее расстояние до любого из них. Для минимизации среднего расстояния правильная точка — это медиана расположения лифтов.
https://news.1rj.ru/str/mathematics_not_for_you/4314
Представьте три лифта, расположенные вдоль стены, но неравномерно. Вопрос: где нужно встать, чтобы минимизировать ожидаемое расстояние до первого прибывшего лифта?
Многие ошибочно считают, что лучше встать в среднем положении между лифтами, чтобы минимизировать среднее расстояние до любого из них. Для минимизации среднего расстояния правильная точка — это медиана расположения лифтов.
https://news.1rj.ru/str/mathematics_not_for_you/4314
Telegram
Математика не для всех
📐 Математика ожидания: где встать, чтобы быстрее добраться до лифта?
Представьте три лифта, расположенные вдоль стены, но неравномерно. Вопрос: где нужно встать, чтобы минимизировать ожидаемое расстояние до первого прибывшего лифта?
💡 Многие ошибочно считают…
Представьте три лифта, расположенные вдоль стены, но неравномерно. Вопрос: где нужно встать, чтобы минимизировать ожидаемое расстояние до первого прибывшего лифта?
💡 Многие ошибочно считают…
👍3🤷♂1
Похоже, что большие языковые модели уже прошли стандартный путь, свойственный всем инновациям, от восторга до стадии разочарования...
"Исследование, проведенное инженерами MIT, показало, что генеративный ИИ не понимает правила, по которым существует человеческий мир, и не умеет видеть в нем закономерности. Учёные обнаружили, что самые продвинутые большие языковые модели могут показывать отличные результаты, решая определенные задачи, такие как навигация по городу или предсказание ходов в играх, однако при малейшем изменении условий катастрофически теряют точность. Лучшим ИИ-продуктам оказалось не под силу понять даже логику простой настольной игры.
Команда исследователей из Массачусетского технологического института (MIT), Гарварда и Университета Корнелла проверила, как модели-трансформеры справляются с навигацией по Нью-Йорку. Ученые дали популярным ИИ-продуктам, таким как ChatGPT, задание построить маршрут по городу, используя пошаговые указания. На первых порах модели успешно решали задачу, предоставляя точные направления движения. Однако, когда учёные внесли изменения — например, перекрыли некоторые улицы и добавили объезды, — модели начали ошибаться. Исследователи отметили, что отключение всего 1% улиц снизило точность навигации с почти 100% до 67%.
При восстановлении карты Нью-Йорка, которую модели построили на основе своих «знаний», учёные обнаружили множество ошибок: несуществующие улицы, кривые дороги, пересечения в неожиданных местах и случайные надземные переходы. Эти детали показывают, что модели создают скорее упрощенные и фрагментарные версии города, а не настоящую карту.
Чтобы глубже исследовать, как модели создают внутренние представления о задачах, исследователи разработали 2 новые метрики. Первая метрика, различение последовательностей (sequence distinction), оценивает, может ли модель распознать различие между двумя состояниями — например, между двумя разными расположениями фишек на доске в стратегической настольной игре «Отелло». Вторая метрика, сжатие последовательностей (sequence compression), помогает оценить, понимает ли модель, что одинаковые состояния требуют одних и тех же действий.
Используя эти метрики, учёные тестировали, могут ли модели отличать одинаковые и разные последовательности шагов в ряде задач. Они обнаружили, что хотя модели способны генерировать правильные ходы и шаги, они не обязательно понимают логику задачи."
https://hightech.plus/2024/11/05/dazhe-luchshie-byam-ne-formiruyut-istinnuyu-model-mira
"Исследование, проведенное инженерами MIT, показало, что генеративный ИИ не понимает правила, по которым существует человеческий мир, и не умеет видеть в нем закономерности. Учёные обнаружили, что самые продвинутые большие языковые модели могут показывать отличные результаты, решая определенные задачи, такие как навигация по городу или предсказание ходов в играх, однако при малейшем изменении условий катастрофически теряют точность. Лучшим ИИ-продуктам оказалось не под силу понять даже логику простой настольной игры.
Команда исследователей из Массачусетского технологического института (MIT), Гарварда и Университета Корнелла проверила, как модели-трансформеры справляются с навигацией по Нью-Йорку. Ученые дали популярным ИИ-продуктам, таким как ChatGPT, задание построить маршрут по городу, используя пошаговые указания. На первых порах модели успешно решали задачу, предоставляя точные направления движения. Однако, когда учёные внесли изменения — например, перекрыли некоторые улицы и добавили объезды, — модели начали ошибаться. Исследователи отметили, что отключение всего 1% улиц снизило точность навигации с почти 100% до 67%.
При восстановлении карты Нью-Йорка, которую модели построили на основе своих «знаний», учёные обнаружили множество ошибок: несуществующие улицы, кривые дороги, пересечения в неожиданных местах и случайные надземные переходы. Эти детали показывают, что модели создают скорее упрощенные и фрагментарные версии города, а не настоящую карту.
Чтобы глубже исследовать, как модели создают внутренние представления о задачах, исследователи разработали 2 новые метрики. Первая метрика, различение последовательностей (sequence distinction), оценивает, может ли модель распознать различие между двумя состояниями — например, между двумя разными расположениями фишек на доске в стратегической настольной игре «Отелло». Вторая метрика, сжатие последовательностей (sequence compression), помогает оценить, понимает ли модель, что одинаковые состояния требуют одних и тех же действий.
Используя эти метрики, учёные тестировали, могут ли модели отличать одинаковые и разные последовательности шагов в ряде задач. Они обнаружили, что хотя модели способны генерировать правильные ходы и шаги, они не обязательно понимают логику задачи."
https://hightech.plus/2024/11/05/dazhe-luchshie-byam-ne-formiruyut-istinnuyu-model-mira
Хайтек+
Эксперимент показал, что даже лучшие БЯМ не понимают модели мира
Исследование, проведенное инженерами MIT, показало, что генеративный ИИ не понимает правила, по которым существует человеческий мир, и не умеет видеть в нем закономерности. Учёные обнаружили, что самые продвинутые большие языковые модели могут показывать…
👍2🤔1
Здесь мы представляем Centaur, вычислительную модель, которая может предсказывать и моделировать человеческое поведение в любом эксперименте, выражаемом на естественном языке. Мы вывели Centaur путем тонкой настройки современной языковой модели на новом крупномасштабном наборе данных под названием Psych-101. Psych-101 достигает беспрецедентного масштаба, охватывая данные от пробы к пробе от более чем 60 000 участников, выполнивших более 10 000 000 выборов в 160 экспериментах. Centaur не только лучше фиксирует поведение участников, не принявших участие в эксперименте, чем существующие когнитивные модели, но и обобщает новые истории, структурные модификации задач и совершенно новые области. Более того, мы обнаружили, что внутренние представления модели становятся более согласованными с нейронной активностью человека после тонкой настройки. В совокупности Centaur является первым реальным кандидатом на единую модель человеческого познания. Мы ожидаем, что он окажет разрушительное влияние на когнитивные науки, бросив вызов существующей парадигме разработки вычислительных моделей.
https://arxiv.org/abs/2410.20268
https://arxiv.org/abs/2410.20268
arXiv.org
Centaur: a foundation model of human cognition
Establishing a unified theory of cognition has been a major goal of psychology. While there have been previous attempts to instantiate such theories by building computational models, we currently...
🤔1
Forwarded from Нейродвиж
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Азии началось самое милое восстание машин — посреди ночи робот-малыш добрался до «взрослых» роботов и спросил, закончили ли они работать.
Когда бот услышал, что роботы работают постоянно и у них нет дома — позвал к себе и... роботы куда-то дружно поехали😂
Когда бот услышал, что роботы работают постоянно и у них нет дома — позвал к себе и... роботы куда-то дружно поехали
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁5
Про вероятности в прогнозах... Часто вижу в статьях, где прогнозируют будущее оценки вероятности тех или иных сценариев... А я вообще не понимаю как вы рисуете эти вероятности (30%, 99,9% 5-10% и т.п.)? Понятие вероятности применимо к событию, которое происходит многократно в схожих условиях и тогда вероятность, это предел, к которому стремится частота. Или если допустима схема случаев, то тогда по классическому определению вероятности мы можем их рассчитать, как соотношение благоприятных для события исходов к общему числу равно возможных исходов. Где у вас здесь схема случаев, где равно возможные исходы? Короче нет здесь никаких оснований рисовать цифры вероятностей. Можно лиш говорить, что какой-то из сценариев более возможен, чем другой.
😁4❤1👍1🔥1
Forwarded from Русский Уолл-стрит
Хакеры начали деанонить администраторов Telegram-каналов по созданным для них стикерам и эмодзи. Как оказалось, через UID эмодзи-пака можно вычислить ID создателя. @nalichka
🤔3
Лазерный луч отбрасывает тень
Как известно, сущности из потустороннего мира не отбрасывают теней. https://www.youtube.com/watch?v=FaiF_HpvZi8
Команда исследователей использовала рубиновый кристаллический куб, освещенный сбоку лазерным синим светом, в то время как зеленый лазер проходил сквозь него. Взаимодействие создавало тень на экране, видимую как темная область, где зеленый лазер блокировал синий свет. Тень обладала всеми характеристиками обычной тени – она была видна невооруженным глазом, повторяла контуры поверхности и двигалась вместе с источником.
Эффект возникает потому, что зеленый лазер изменяет то, как кристалл рубина поглощает синий свет. Когда зеленый лазер проходит через кристалл, он создает область, которая поглощает больше синего света, в результате чего образуется видимая тень с контрастностью около 22 %, что похоже на тень дерева в солнечный день.
https://opg.optica.org/optica/fulltext.cfm
На русском https://4everscience.com/2024/11/15/light-cast-a-shadow/
Как известно, сущности из потустороннего мира не отбрасывают теней. https://www.youtube.com/watch?v=FaiF_HpvZi8
Команда исследователей использовала рубиновый кристаллический куб, освещенный сбоку лазерным синим светом, в то время как зеленый лазер проходил сквозь него. Взаимодействие создавало тень на экране, видимую как темная область, где зеленый лазер блокировал синий свет. Тень обладала всеми характеристиками обычной тени – она была видна невооруженным глазом, повторяла контуры поверхности и двигалась вместе с источником.
Эффект возникает потому, что зеленый лазер изменяет то, как кристалл рубина поглощает синий свет. Когда зеленый лазер проходит через кристалл, он создает область, которая поглощает больше синего света, в результате чего образуется видимая тень с контрастностью около 22 %, что похоже на тень дерева в солнечный день.
https://opg.optica.org/optica/fulltext.cfm
На русском https://4everscience.com/2024/11/15/light-cast-a-shadow/
YouTube
Он не отбрасывает тени! Догадался проклятый.
Фрагмент фильма "Мастер и Маргарита".
Олейников Илья Львович
Олейников Илья Львович
👍3🔥2
Уже было много исследований, которые показывают, что электронные деньги легче тратить и сложнее контролировать, совершая необдуманные покупки...
А теперь вот еще... Владеть деньгами, которые можно взять в руки - отдельное удовольствие...
Физические деньги не только влияют на то, сколько мы тратим, но и способствуют глубокому чувству психологического владения, которое цифровые платежи не могут воспроизвести.
https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/qmr-04-2023-0049/full/html
А теперь вот еще... Владеть деньгами, которые можно взять в руки - отдельное удовольствие...
Физические деньги не только влияют на то, сколько мы тратим, но и способствуют глубокому чувству психологического владения, которое цифровые платежи не могут воспроизвести.
https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/qmr-04-2023-0049/full/html
Emerald
Money you could touch: cash and psychological ownership
| Emerald Insight
| Emerald Insight
1
🤔2👍1
Короче, для тех кто разбирается в поэзии как свинья в апельсинах AI уже превзошел Шекспира...
По словам международных исследователей, люди, скорее всего, предпочтут стихотворение, написанное искусственным интеллектом, подлинным стихотворениям, написанным великими людьми. Команда собрала стихотворения великих поэтов, включая Шекспира и Эмили Дикинсон, и попросила ChatGPT3.5 сгенерировать стихотворения в стиле этих писателей. По словам исследователей, попросив 1634 человека угадать настоящие стихотворения от ИИ, люди с большей вероятностью идентифицировали стихотворения ИИ как человеческие и наоборот. Во втором эксперименте с 696 людьми исследователи попросили участников оценить качество стихотворений, при этом некоторым сказали, что это ИИ, некоторым дали неверную информацию, а некоторым не дали никакой информации. Исследователи говорят, что участники с большей вероятностью оценили стихотворения, написанные человеком, как лучшие, независимо от того, были ли они действительно написаны человеком. Когда им не дали никакой информации, они с большей вероятностью предпочли стихотворения ИИ, говорят исследователи. Они говорят, что, учитывая результаты обоих исследований, люди, вероятно, неправильно истолковали сложность настоящей поэзии как бессмыслицу ИИ по сравнению с более простыми для чтения стихотворениями ИИ, которые они считали настоящими.
https://www.scimex.org/newsfeed/shakespeare-or-chatgpt-people-prefer-ai-over-real-classic-poetry
По словам международных исследователей, люди, скорее всего, предпочтут стихотворение, написанное искусственным интеллектом, подлинным стихотворениям, написанным великими людьми. Команда собрала стихотворения великих поэтов, включая Шекспира и Эмили Дикинсон, и попросила ChatGPT3.5 сгенерировать стихотворения в стиле этих писателей. По словам исследователей, попросив 1634 человека угадать настоящие стихотворения от ИИ, люди с большей вероятностью идентифицировали стихотворения ИИ как человеческие и наоборот. Во втором эксперименте с 696 людьми исследователи попросили участников оценить качество стихотворений, при этом некоторым сказали, что это ИИ, некоторым дали неверную информацию, а некоторым не дали никакой информации. Исследователи говорят, что участники с большей вероятностью оценили стихотворения, написанные человеком, как лучшие, независимо от того, были ли они действительно написаны человеком. Когда им не дали никакой информации, они с большей вероятностью предпочли стихотворения ИИ, говорят исследователи. Они говорят, что, учитывая результаты обоих исследований, люди, вероятно, неправильно истолковали сложность настоящей поэзии как бессмыслицу ИИ по сравнению с более простыми для чтения стихотворениями ИИ, которые они считали настоящими.
https://www.scimex.org/newsfeed/shakespeare-or-chatgpt-people-prefer-ai-over-real-classic-poetry
www.scimex.org
Shakespeare or ChatGPT? People prefer AI over real classic poetry
Shakespeare or ChatGPT? People prefer AI over real classic poetry
People are likely to prefer a poem written by artificial intelligence over genuine poems written by the greats, according
People are likely to prefer a poem written by artificial intelligence over genuine poems written by the greats, according
🤔2
Про квантовую природу гравитации
Гравитация — поле, управляющее движением планет и удерживающая нас на Земле. Мы привыкли воспринимать ее подчиняющееся законам классической физики, сформулированным еще Ньютоном и Эйнштейном. Но что, если гравитация, подобно другим фундаментальным взаимодействиям, имеет квантовую природу? Придумана даже частица для гравитационного взаимодействия - гравитон.
Новый теоретический эксперимент, предложенный группой физиков, предлагает оригинальный способ ответить на вопрос является ли гравитация классическим или квантовым полем.
Ученые предлагают использовать интерферометр — устройство, разделяющее и затем снова объединяющее пучок частиц (в данном случае, достаточно массивных объектов), чтобы создать квантовую суперпозицию — состояние, в котором объект одновременно находится в двух разных положениях.
Ключевая идея эксперимента — измерить гравитационное поле, создаваемое объектом в суперпозиции, и посмотреть, повлияет ли этот акт измерения на исход интерферометрического эксперимента.
В чем-то этот эксперимент отдаленно напоминает классический "двух щелевой" опыт из квантовой механики.
https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.133.180201
Гравитация — поле, управляющее движением планет и удерживающая нас на Земле. Мы привыкли воспринимать ее подчиняющееся законам классической физики, сформулированным еще Ньютоном и Эйнштейном. Но что, если гравитация, подобно другим фундаментальным взаимодействиям, имеет квантовую природу? Придумана даже частица для гравитационного взаимодействия - гравитон.
Новый теоретический эксперимент, предложенный группой физиков, предлагает оригинальный способ ответить на вопрос является ли гравитация классическим или квантовым полем.
Ученые предлагают использовать интерферометр — устройство, разделяющее и затем снова объединяющее пучок частиц (в данном случае, достаточно массивных объектов), чтобы создать квантовую суперпозицию — состояние, в котором объект одновременно находится в двух разных положениях.
Ключевая идея эксперимента — измерить гравитационное поле, создаваемое объектом в суперпозиции, и посмотреть, повлияет ли этот акт измерения на исход интерферометрического эксперимента.
В чем-то этот эксперимент отдаленно напоминает классический "двух щелевой" опыт из квантовой механики.
https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.133.180201
Physical Review Letters
Testing Whether Gravity Acts as a Quantum Entity When Measured
A defining signature of classical systems is ``in principle measurability'' without disturbance: a feature manifestly violated by quantum systems. We describe a multi-interferometer experimental setup that can, in principle, reveal the nonclassicality of…
🤔4👍1
В математике полно странных закономерностей и только небольшая часть из них имеет какое-то практическое применение...
Числа Дьюдени: числа которые можно представить кубом числа, которое в свою очередь представляет собой сумму цифр, входящих в соответствующее число Дьюдени - кажется понятно объяснил...
На рисунке, кроме примеров чисел Дьюдени еще ссылка на библиотеку книг Генри Дьюдени, переведенных на русский язык...
Числа Дьюдени: числа которые можно представить кубом числа, которое в свою очередь представляет собой сумму цифр, входящих в соответствующее число Дьюдени - кажется понятно объяснил...
На рисунке, кроме примеров чисел Дьюдени еще ссылка на библиотеку книг Генри Дьюдени, переведенных на русский язык...
😁2
Сегодня уравнения Эйнштейна и его Общая теория относительности подверглись самому суровому испытанию за всё время. Учёные проанализировали первый год работы прибора DESI (Dark Energy Spectroscopic Instrument) собирающего данные с 2019 года о галактиках и квазарах примерно с 3 млрд лет после Большого взрыва. Первый обзор по проекту был в апреле 2024 года. Сейчас ведётся подготовка обзора за первые три года работы прибора, а всего предусмотрено пять лет наблюдений. Полученные данные позволяют дать точную оценку скорости формирования галактик на глубину до 11 миллиардов лет назад. Это даёт учёным динамическую карту распределения масс по Вселенной, которое также можно рассчитать по уравнениям Эйнштейна.
На днях на сайте препринтов arXiv опубликованы три новые работы, отправленные на рецензирование, в которых даётся оценка выводов из Общей теории относительности в соответствии с распределением 6 млн галактик за 11 млрд лет истории Вселенной, полученных из годичного обзора DESI. Значимых расхождений в распределении масс между наблюдениями и расчётами по Эйнштейну нет.
https://www.sciencealert.com/einsteins-most-famous-theory-just-passed-its-biggest-challenge-ever
На русском
https://3dnews.ru/1114311/obshchaya-teoriya-otnositelnosti-proshla-samoe-slognoe-ispitanie-za-svoyu-istoriyu-i-ostalas-nepokolebimoy
На днях на сайте препринтов arXiv опубликованы три новые работы, отправленные на рецензирование, в которых даётся оценка выводов из Общей теории относительности в соответствии с распределением 6 млн галактик за 11 млрд лет истории Вселенной, полученных из годичного обзора DESI. Значимых расхождений в распределении масс между наблюдениями и расчётами по Эйнштейну нет.
https://www.sciencealert.com/einsteins-most-famous-theory-just-passed-its-biggest-challenge-ever
На русском
https://3dnews.ru/1114311/obshchaya-teoriya-otnositelnosti-proshla-samoe-slognoe-ispitanie-za-svoyu-istoriyu-i-ostalas-nepokolebimoy
ScienceAlert
Einstein's Most Famous Theory Just Passed Its Biggest Challenge Ever
Validation on a cosmic scale.
🤔2🙏2
Энтропийная гравитация (также известная как эмерджентная гравитация, то есть определяющая гравитацию как возникающее явление) — теория современной физики, которая описывает гравитацию как энтропийную силу. Такое представление силы гравитации лишает эту силу статуса фундаментального взаимодействия. В своей основе эта теория опирается на теории струн, теории черных дыр и квантовые теории информации, она также подчиняется второму закону термодинамики. Теория описывает гравитацию как возникающее явление, происходящее из квантовой запутанности пространственно-временной информации, связанной с изменением энтропии системы.
https://www.securitylab.ru/news/554097.php
Интересно, что есть и противоположная теория: второе начало термодинамики - гравитационный эффект... Об этом я писал более подробно год назад
https://news.1rj.ru/str/MathModels/881
https://www.securitylab.ru/news/554097.php
Интересно, что есть и противоположная теория: второе начало термодинамики - гравитационный эффект... Об этом я писал более подробно год назад
https://news.1rj.ru/str/MathModels/881
SecurityLab.ru
Эффект Верлинде: почему гравитация может быть не тем, чем кажется
Физики проверяют связь между чёрными дырами и основами Вселенной.
🤔3
Стихи про устройство мира
Что ни толкуй Волтер или Декарт —
Мир для меня — колода карт,
Жизнь — банк; рок мечет, я играю,
И правила игры я к людям применяю.
«Маскарад» (1835) Михаил Юрьевич Лермонтов (1814 — 1841).
Вольтер (фр. Voltaire; 1694 — 1778) — французский философ-просветитель XVIII века, поэт, прозаик, сатирик, трагик, историк и публицист.
Рене Декарт (фр. René Descartes; 1596 — 1650) — французский философ, математик, механик, физик и физиолог, создатель аналитической геометрии и современной алгебраической символики, автор метода радикального сомнения в философии, механицизма в физике, предтеча рефлексологии.
-
О сколько нам открытий чудных
Готовят просвещенья дух
И Опыт, [сын] ошибок трудных,
И Гений, [парадоксов] друг,
[И Случай, бог изобретатель]
_октябрь — ноябрь 1829_
_Пушкин А. С._ Собрание сочинений: В 16 т. — М.: Художественная литература, 1948. — Т. 3. Стихотворения, 1826—1836. Сказки. — С. 464.
-
А. С. Пушкин
Роман в стихах
Евгений Онегин
Глава I
Строфа VII
Высокой страсти не имея1
Для звуков жизни не щадить,
Не мог он ямба2 от хорея,3
Как мы ни бились, отличить.
Бранил Гомера,4 Феокрита;5
Зато читал Адама Смита6
И был глубокой эконом,
То есть умел судить о том,
Как государство богатеет,
И чем живет, и почему
Не нужно золота ему,
Когда простой продукт7 имеет.
Отец понять его не мог
И земли отдавал в залог.8
Примечание:
1 _"Высокой страсти не имея" - Имеется в виду страсть к поэзии, слово "звуки" употреблено в том же значении._
2 _Ямб - Двусложная стопа с ударением на втором слоге, а в стихе в целом - на втором, четвертом, шестом, восьмом, десятом и т. д._
3 _Хорей - Двусложная стопа с ударением на первом слоге, а в строке (стихе) в целом - на первом, третьем, пятом, седьмом и т.д._
4 _Гомер - Легендарный древнегреческий поэт-сказитель X в. до н. э., автор эпических поэм "Илиада" и "Одиссея"._
5 _Феокрит - Древнегреческий поэт III в. до н. э., известный преимущественно своими идиллиями._
6 _Адам Смит - Известный английский (шотландский) экономист XVIII века, основатель классической школы политической экономии, автор "Исследований о природе и причинах богатства народов"._
7 _"Простой продукт" - Исходный продукт сельского хозяйства, сырье._
8 _"И земли отдавал в залог" - То есть закладывал поместья в банк._
Что ни толкуй Волтер или Декарт —
Мир для меня — колода карт,
Жизнь — банк; рок мечет, я играю,
И правила игры я к людям применяю.
«Маскарад» (1835) Михаил Юрьевич Лермонтов (1814 — 1841).
Вольтер (фр. Voltaire; 1694 — 1778) — французский философ-просветитель XVIII века, поэт, прозаик, сатирик, трагик, историк и публицист.
Рене Декарт (фр. René Descartes; 1596 — 1650) — французский философ, математик, механик, физик и физиолог, создатель аналитической геометрии и современной алгебраической символики, автор метода радикального сомнения в философии, механицизма в физике, предтеча рефлексологии.
-
О сколько нам открытий чудных
Готовят просвещенья дух
И Опыт, [сын] ошибок трудных,
И Гений, [парадоксов] друг,
[И Случай, бог изобретатель]
_октябрь — ноябрь 1829_
_Пушкин А. С._ Собрание сочинений: В 16 т. — М.: Художественная литература, 1948. — Т. 3. Стихотворения, 1826—1836. Сказки. — С. 464.
-
А. С. Пушкин
Роман в стихах
Евгений Онегин
Глава I
Строфа VII
Высокой страсти не имея1
Для звуков жизни не щадить,
Не мог он ямба2 от хорея,3
Как мы ни бились, отличить.
Бранил Гомера,4 Феокрита;5
Зато читал Адама Смита6
И был глубокой эконом,
То есть умел судить о том,
Как государство богатеет,
И чем живет, и почему
Не нужно золота ему,
Когда простой продукт7 имеет.
Отец понять его не мог
И земли отдавал в залог.8
Примечание:
1 _"Высокой страсти не имея" - Имеется в виду страсть к поэзии, слово "звуки" употреблено в том же значении._
2 _Ямб - Двусложная стопа с ударением на втором слоге, а в стихе в целом - на втором, четвертом, шестом, восьмом, десятом и т. д._
3 _Хорей - Двусложная стопа с ударением на первом слоге, а в строке (стихе) в целом - на первом, третьем, пятом, седьмом и т.д._
4 _Гомер - Легендарный древнегреческий поэт-сказитель X в. до н. э., автор эпических поэм "Илиада" и "Одиссея"._
5 _Феокрит - Древнегреческий поэт III в. до н. э., известный преимущественно своими идиллиями._
6 _Адам Смит - Известный английский (шотландский) экономист XVIII века, основатель классической школы политической экономии, автор "Исследований о природе и причинах богатства народов"._
7 _"Простой продукт" - Исходный продукт сельского хозяйства, сырье._
8 _"И земли отдавал в залог" - То есть закладывал поместья в банк._
🤔2👍1
Исследователи разработали алгоритм сжатия CALDERA (Calibration Aware Low precision DEcomposition with low Rank Adaptation — калиброванная низкоразрядная декомпозиция с адаптацией низкого ранга), который представят на конференции по нейросетям в декабре. Подробности изложены в статье на сервере препринтов arXiv.
«Мы предложили универсальный алгоритм для сжатия больших наборов данных или больших матриц. А потом поняли, что в наши дни не только наборы данных, но и развертываемые модели также становятся большими. Поэтому мы можем также использовать наш алгоритм для сжатия этих моделей»
https://arxiv.org/abs/2405.18886
«Мы предложили универсальный алгоритм для сжатия больших наборов данных или больших матриц. А потом поняли, что в наши дни не только наборы данных, но и развертываемые модели также становятся большими. Поэтому мы можем также использовать наш алгоритм для сжатия этих моделей»
https://arxiv.org/abs/2405.18886
arXiv.org
Compressing Large Language Models using Low Rank and Low Precision...
The prohibitive sizes of Large Language Models (LLMs) today make it difficult to deploy them on memory-constrained edge devices. This work introduces $\rm CALDERA$ -- a new post-training LLM...
🤔2