Ссылка работает.

И такое тоже бывает

@hw_code

До конца.

@hw_code

​​Метод бисекции

Не так давно мы рассматривали один из численных методов решения нелинейных алгебраических уравнений, а именно, метод касательных. Сегодня рассмотрим еще один метод.

Метод бисекции, или метод деления отрезка пополам – один из наиболее простых методов решения уравнений вида f(x) = 0. Чтобы использовать этот метод для поиска корня, следует начать с двух стартовых точек по обе стороны от предполагаемого корня.

Это не обязательно должны быть точные предположения, но они обязательно должны быть по обе стороны от корня. Пусть стартовая точка с левой стороны будет a, а с правой b. Затем найдем значение функции в средней точке x между a и b.

Сравним знаки f(x) и f(a): если знаки разные, то корень должен находиться между a и x, поэтому пусть b = x. Если знаки одинаковые, то корень должен находиться между x и b, поэтому пусть a = x.

Теперь точки a и b таковы, что решение по-прежнему находится между ними, но они вдвое меньше! Повторим эту процедуру до тех пор, пока разность между a и b не будет меньше заданной точности eps.

by @hw_code

Пятничная подборка полезных статей

В эту подборку попали не только русскоязычные статьи, но и некоторые англоязычные, но не менее интересные. Старался сильно по темам не прыгать, собирая самое релевантное.

1️⃣ Интересная статья на тему сжатия с потерями – попробуйте реализовать свой собственный JPEG!

2️⃣ Пространство имен и local/global в Python, полезная штука для начинающих.

3️⃣ Разница между передачей по ссылке и по значению.

4️⃣ Лекции по численному Python: NumPy, SciPy, SymPy.

5️⃣ Немножко работы с telethon по этой ссылке.

6️⃣ О дата саенсе можно почитать, например, в заметках дата саентиста.

Кстати, если вы еще не в курсе, сейчас идет одна интересная игра для хакеров, о которой все только и говорят.

Hello World 💻

​​Build For Belarus

• Описание: онлайн-хакатон в поддержку Беларуси. Прими участие в разработке технологических решений для коммуникации, безопасности, медицины и поддержки пострадавших.

• Ссылка: http://rhck.me/buildforbelarus

• Даты проведения: 14 - 16 августа

• Место проведения: online

#BuildforBelarus #hackathon @RussianHackers_Channel

Это не реклама, выражаю слова поддержки всем протестующим. Жыве Беларусь!

... и поставить 4.0 версию

Hello World 💻

​​Понедельничный лонгрид

Сегодня поговорим о такой вещи как криотроника.

Сразу после Второй мировой войны инженеры столкнулись с фундаментальным, но все еще открытым вопросом: как строить электронные цифровые компьютеры? Какой тип переключателей лучше всего подходит для логических схем? А что использовать для основной памяти?

К чему они все таки пришли, мы уже знаем: сначала использовали транзисторы, а уже затем – интегральные схемы, как для реализации логики, так и для памяти. Но в 1950-1960-х гг. различные группы инженеров искали принципиально новые пути для создания цифровых компьютеров.

Одним из самых оригинальных исследователей был Дадли Аллен Бак, который работал в Массачусетском технологическом институте с 1950 года до своей внезапной смерти в 1959 году в возрасте 32 лет. Он сделал важный вклад в области создания микросхем, а также он изобрел «криотрон», сверхпроводящий переключатель.

Бак надеялся что криотрон станет фундаментальным строительным блоком для цифровых компьютеров будущего. Вдохновленные видением Бака, GE, IBM, RCA и военные США в конце 1950-х - начале 1960-х годов развернули крупные исследовательские программы по криотронам, прежде чем переключиться на кремниевые микрочипы для компьютерной логики и памяти.

К 1954 году Бак обратил внимание на еще более интересное свойство электромагнетизма, обнаруженное при низких температурах: сверхпроводимость. Это явление, в принципе, уже было изучено ранее. С начала XX века физикам было известно, что при охлаждении до температур, близких к температуре кипения жидкого гелия, некоторые металлы полностью теряют свое электрическое сопротивление.

В явлении сверхпроводимости существует т.н. эффект Мейснера. Сверхпроводник, помещенный в магнитное поле, начинает это поле выталкивать (поэтому магнит и левитирует в видосиках на ютубе) – но лишь до определенного момента. Если приложить достаточно сильное магнитное поле, материал почти мгновенно переходит в резистивное состояние. А если магнитное поле убрать, материал возвращается обратно в сверхпроводящее состояние.

Бак увидел потенциал этого явления для электронных цифровых компьютеров: можно создать сверхпроводящий переключатель с магнитным управлением. Подобный сверхпроводящий переключатель может быть очень компактным, быстрым и энергоэффективным.

В духе футуризма 1950-х он и назвал свое изобретение криотроном — смесь слов cryo (ϰρύος, греч. «ледяной холод, мороз») и electronics.

Несмотря на все эти исследования, быстрое развитие кремниевых микрочипов — в частности, их удешевление — в 1960-х годах перекрыло прогресс в изучении криотронов. Новые компьютеры строились на кремниевых логических схемах с памятью на магнитных сердечниках. К середине 1960-х большинство исследователей криотронов окончательно переключили свое внимание на кремний.

Однако, изобретение Бака на самом деле пережило своего творца, и элементы криотрона используются например при создании сверхпроводящих кубитов в квантовых компьютерах.

А модифицированные криотроны, известные науке как «джозефсоновские переходы», до сих пор являются краеугольным камнем современных исследований IBM и других компаний в области квантовых вычислений.

Оригинальная статья

На фото для сравнения изображены вакуумная лампа, транзистор и прототип криотрона тех времен.

Hello World 💻

Impressive commit history...

Hello World 💻

изи пизи

Cosy Code ☕

Мы уже давно, всей админкой, угораем с мемов на профункторе, а у них так же относительно недавно появился канал, @profunctor_jobs, с самыми годными вакухами для разрабов! 

Все вакансии проходят тщательный отбор а описание не сожержит ничего лишнего, только должность, стэк технологий и зп (всегда только 10к+$/с.). 

Так что подписывайтесь на @profunctor_jobs, там действительно много годных вакансий, которых нет ни на одной другой площадке, а если хотите разместить свою, то это можно сделать бесплатно, но пройдя тщательную модерацию!

SymPy

SymPy — это библиотека, которую следует использовать при работе с символьной математикой в Python. Она полностью написана на Python и имеет опциональные расширения для ускорения работы, а также построения графиков и интерактивных сессий.

Символьные функции SymPy работают с объектами SymPy, такими как символы, функции и выражения, для создания других символьных выражений, например так:
>>> import sympy as sym
>>> x = sym.Symbol('x')
>>> f = sym.exp(-x**2/2) / sym.sqrt(2 * sym.pi)
>>> f
sqrt(2)*exp(-x**2/2)/(2*sqrt(pi))

Их можно интегрировать как символьно, так и численно:
>>> sym.integrate(f, x)
erf(sqrt(2)*x/2)/2
>>> sym.integrate(f, (x, -1, 1))
erf(sqrt(2)/2)
>>> sym.N(_)
0.682689492137086

#sympy

Насколько хорошо нейросети могут "воспроизводить" физику?

Это действительно интересный вопрос. В честной симуляции физики жидкости вам бы потребовалось решать уравнения Навье-Стокса (вязкая, сжимаемая жидкость), которые в наиболее полном своем виде конечно довольно сложны.

Для их решения требуется бóльшая вычислительная мощность, нежели для вычисления предсказания в машинном обучении, с которым справится любой GPU с достаточным количеством ядер.

Возвращаясь к исходному вопросу, отвечу: достаточно хорошо. С помощью модели "Graph Network-based Simulators" (GNS) можно симулировать жидкость, песок, и даже вязкое тело. Более того, обучив модель на небольшом числе частиц, можно потом делать предсказания и для бóльшего числа частиц!

🌊 Ссылка на видео:
Смотреть видео

📝 Исходная статья "Learning to Simulate Complex Physics with Graph Networks" вместе с примерами работы алгоритма доступна по ссылкам:
Статья
Примеры работы алгоритма

@hw_code

​​Сегодня у нас на повестке дня один довольно таки интересный сниппет и одна полезная либа. Начнем по порядку.

📌 У многих людей, которые переходят с какого нибудь компилируемого языка на Python возникает этот вопрос: а как же все таки реализовать switch case? Так вот, один мой знакомый любитель языка Rust недавно поделился в группе своей реализацией switch case для языка Python. Надеюсь будет полезно.

📌 Недавно наткнулся на либу для преобразования формул в привычный для человека вид (работает в среде jupyter с помощью магического слова %%render). Теперь можно писать формулы на Python и сразу же выводить их в jupyter в человеческом виде. Либо даже оборачивать целые функции. Есть возможность вывода формул в latex, что может быть особенно полезно людям, занимающимся научными расчетами.

Теперь можно накатить SymPy, handcalcs и кайфовать от мысли что Mathematica больше не нужна. Ура.

dev blog #1

Давно планировал эту рубрику, и вот наконец руки дошли. Прошу любить и жаловать.

Читать 📝

#devblog

master vs main

В Github решили отказаться от названия master в пользу "менее расистского" main. Говорят, что таким образом хотят избежать ненужных ассоциаций с рабством на волне black lives matter.

Таким образом, с 1 октября 2020 года любые новые репозитории, которые создаются, будут использовать  в качестве ветки по умолчанию main вместо master.

Непонятно правда, как вообще это поможет бороться с расизмом... Что думаете по поводу этих изменений?

📝 Подготовил для вас специальный ноутбук .ipynb по Swift. Будем изучать так сказать "платформонезависимую" часть языка. Да, может кого-то из вас это удивит, но google colab имеет свой Swift kernel. Даже есть tensorflow под него.

Сделал все чисто по доброте душевной (никакой рекламы или курсов) заодно подтянув основы языка. Предлагаю теперь и вам. Для полноценного погружения рекомендую залогиниться в сам колаб через сервисы гугла, хотя это и не обязательно, по ссылке можно сразу изучать код и выполнять ячейки:

Смотреть ноутбук

Кстати, создать подобный ноутбук самостоятельно можно например с помощью ссылки:

Создать ноутбук

@hw_code

И тут эти ваши лазеры засветились...

Наткнулся тут на интересную статью о фотолитографии в глубоком ультрафиолете (EUV). Каждый такой аппарат – это технологическое чудо. Внутри него каждую секунду 50 000 капель расплавленного олова падают через камеру в её основании. Мощный лазер взрывает каждую каплю дважды. Первый импульс формирует необходимую форму капельки, а второй превращает его в плазму.

Плазма испускает глубокое ультрафиолетовое (EUV) излучение, которое фокусируется в пучок и отражается через серию зеркал. Зеркала отшлифованы настолько гладко, что, если их расширить до размера Германии, то на поверхности не будет выпуклостей больше миллиметра.

Наконец, EUV попадает на кремниевую подложку с точностью, эквивалентной выстрелу с Земли стрелой в яблоко, расположенное на Луне. Это позволяет создавать транзисторы размером всего пять нанометров.

Эта подложка с миллиардами или триллионами транзисторов в конечном итоге превращается в известные вам компьютерные чипы, например intel или amd.

@hw_code