Рубрика «математика» - 81

Быстрее, громче, ярче: физика брачных «танцев» колибри - 1

Кому-то нужен принц на белом коне, сразивший всех драконов в округе (да простят меня Таргариены), кому-то умный и веселый, кому-то лишь бы красивый. Но это касается нас, людей. В животном же мире, особенно среди наших пернатых друзей, все немного иначе. Чтобы завоевать расположение, самцы разных видов вытворяют самые разнообразные вещи: танцуют, поют, дерутся, строят гнезда, воруют гнезда, еще немного дерутся, дарят подарки и т.д. и т.п. Каждый вид отличается своими особенными «брачными прелюдиями». И колибри не исключение. Эти маленькие, но очень прыткие создания объединяют скорость, звук и цвет, чтобы привлечь внимание дамы сердца. И вот ученые задаются вопросом — как действия одного самца отличаются от подобных действий другого? Как самка делает выбор, и на чем он основывается? Сегодня мы с вами узнаем, как ученые преобразовали танец колибри в формулы и графики, приправив все это физическими терминами. Поехали.Читать полностью »

Роботизация может вести к диктатуре - 1

Предыдущая статья на тему замены человека роботом получила большое количество комментариев. Получается, тема живая не только в наших головах.

Поскольку мы сами вносим вклад в роботизацию как в контексте обучения в нашей Школе, так и в контексте проектов, которые мы делаем, то невольно нам приходится задумываться на предмет того, куда в пределе этот процесс может вести и как избежать сопутствующих ему угроз.

В этой публикации мы решили отчасти ответить на комментарии из предыдущей статьи, отчасти немного дальше развить тему. Если кто-то не читал изначальную публикацию — предлагаем это сделать, а также комментарии к ней.

Итак, давайте временно не будем спорить о том, случится так, что роботы смогут заменить человека или нет. Не случится — ок. Но, вот если случится, то дальнейшее нам видится так:Читать полностью »

Зачастую при разработке алгоритмов мы упираемся в предел вычислительной сложности, который, казалось бы, преодолеть невозможно. Преобразование Фурье имеет сложность $O(n^2)$, а быстрый вариант, предложенный около 1805 года Гаусом1 (и переизобретенный в 1965 году Джеймсом Кули и Джоном Тьюки) $O(nlog(n))$. В данной статье хочу вам показать, что можно получить результаты преобразования за линейное время $O(n)$ или даже достичь константной сложности $O(1)$ при определенных условиях, которые встречаются в реальных задачах.
Преобразование Фурье. The Fast and the Furious - 5
Читать полностью »

В начале декабря в Монреале прошла 32-ая ежегодная конференция Neural Information Processing Systems, посвященная машинному обучению. По неофициальному табелю о рангах эта конференция является топ-1 событием подобного формата в мире. Все билеты на конференцию в этом году были раскуплены за рекордные 13 минут. У нас большая команда data scientist’ов МТС, но лишь одному из них – Марине Ярославцевой (magoli) – посчастливилось попасть в Монреаль. Вместе с Данилой Савенковым (danila_savenkov), который остался без визы и следил за конференцией из Москвы, мы расскажем о работах, показавшихся нам наиболее интересными. Эта выборка очень субъективна, но, надеемся, она заинтересует вас.

image
Читать полностью »

Что делать с людьми, которых заменят роботы? - 1

В этой предновогодней публикации мы решили немного порассуждать о будущем в мире роботов и о роли человека в нем.

Предсказывать будущее в наши дни стало абсолютным must have среди экспертов. Когда технологии меняют мир настолько стремительно, очень хочется заглянуть хотя бы на несколько лет вперед. Цели разные. Потребителям — пофантазировать, восхититься и/или ужаснуться, бизнесам — скорректировать планы, политикам — продумать меры по сохранению спокойствия в социуме на случай «большого технологического шухера».Читать полностью »

Генетика сорта Романеско: фрактальная математическая модель экспрессии генов - 1

Что общего между снежинкой, капустой Романеско, морской звездой, молниями и деревьями? Так сразу и не скажешь, но с математической точки зрения у всех этих объектов есть общая черта — фрактальность. В глазах математика все в нашем мире подчиняется законам «царицы наук». Любое явление, процесс или объект можно выразить в математической форме, что позволяет его проанализировать под новым углом, так сказать. Многие годы ученые пытаются создать идеальную математическую репрезентацию генов, их взаимосвязи и процессов, в которых они участвуют. Сегодня мы поговорим о том, как фракталы помогли заложить фундамент совершенно новой математической модели генов человека с позиции онкологических заболеваний. Что такое фрактал, чем он так важен для генетиков и математиков, и как новая математическая модель может помочь современной медицине? Ответы будем искать в докладе исследовательской группы. Поехали.Читать полностью »

Mixture Density Networks - 1

Всем привет!

Давайте поговорим о, как вы уже наверное смогли догадаться, нейронных сетях и машинном обучении. Из названия понятно, что будет рассказано о Mixture Density Networks, далее просто MDN, переводить название не хочу и оставлю как есть. Да, да, да… будет немного скучной математики и теории вероятности, но без неё, к сожалению, или к счастью, тут уж сами решайте, трудно представить мир машинного обучения. Но спешу вас успокоить, ее будет относительно мало и она будет не сильно сложная. Да и вообще ее можно будет пропустить, а просто посмотреть на небольшое количество кода на Python и PyTorch, все верно, сеть мы будем писать с помощью PyTorch, а так же на различные графики с результатами. Но самое главное то, что будет возможность немного разобраться и понять что же такое MD сети.

Что ж начнем!
Читать полностью »

О фракталах, мартингалах и случайных интегралах. Часть первая - 1

На мой взгляд, стохастические исчисления — это один из тех великолепных разделов высшей математики (наряду с топологией и комплексным анализом), где формулы встречаются с поэзией; это место, где они обретают красоту, место где начинается простор для художественного творчества. Многие из тех, что прочли статью Винеровский хаос или Еще один способ подбросить монетку, даже если и мало, что поняли, всё же смогли оценить великолепие этой теории. Сегодня мы с вами продолжим наше математическое путешествие, мы погрузимся в мир случайных процессов, нетривиального интегрирования, финансовой математики и даже немного коснемся функционального программирования. Предупреждаю, держите наготове свои извилины, так как разговор у нас предстоит серьезный.

Читать полностью »

Точность глубины — это боль в заднице, с которой рано или поздно сталкивается любой программист графики. На эту тему написано множество статей и работ. А в разных играх и движках, и на различных платформах можно увидеть множество различных форматов и настроек depth buffer.

Преобразование глубины на GPU выглядит неочевидным из-за того, как именно оно взаимодействует с перспективной проекцией, и изучение уравнений ситуацию не проясняет. Чтобы понять как это работает, полезно нарисовать несколько картинок.

image

Эта статья разделена на 3 части:

  1. Я попытаюсь объяснить мотивацию нелинейного преобразования глубины.
  2. Я представлю несколько графиков, которые помогут понять как нелинейное преобразование глубины работает в разных ситуациях, интуитивно и визуально.
  3. Обсуждение основных выводов Tightening the Precision of Perspective Rendering [Paul Upchurch, Mathieu Desbrun (2012)], касающихся влияния ошибки округления чисел с плавающей точкой на точность глубины.

Читать полностью »

Путём трудных геометрических подсчётов Филип Гиббс обнаружил наименьшее из известных покрытий для любой возможной формы

Математик-любитель обнаружил наименьшее универсальное покрытие - 1
Такое универсальное покрытие, как шестиугольник, можно описать вокруг любой формы

Филип Гиббс – не профессиональный математик. Поэтому когда ему хотелось поразмышлять над какой-либо задачей, он искал такую, с которой может справиться и любитель. Он обнаружил трудную задачу, которая может свести с ума даже лучшие умы. И в работе, опубликованной в этом году, Гиббс значительно продвинулся в решении вопроса столетней давности, зависящего от способности точно измерять площадь вплоть до атомных масштабов.

Первым эту задачу предложил французский математик Анри Леон Лебег, в письме к своему другу Юлиусу Палу, написанному в 1914 году. Лебег спросил: какова форма наименьшей возможной площади, способной полностью покрыть большое количество других форм (имеющих одно общее свойство, о котором ниже)?
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js