[Перевод] Прорывное доказательство приближает математику к теории Великого объединения после более чем 50 лет работы

В мире абстрактной математики потихоньку набирает обороты одна из самых громких историй в науке. В прошлом году исследователи осуществили свою давнюю мечту, представив доказательство геометрической гипотезы Ленглендса — ключевой части группы взаимосвязанных проблем, называемых программой Ленглендса. Доказательство — гигантская работа — подтверждает правильность запутанной и далеко идущей программы Ленглендса, которую часто называют теорией Великого объединения математики, но которая остаётся практически недоказанной. Однако истинное влияние этой работы может заключаться не в том, что она подтвердит, а в новых направлениях исследований, которые она открывает.

«Это огромный триумф. Но вместо того, чтобы закрыть дверь, это доказательство открывает дюжину других», — говорит Дэвид Бен-Цви из Техасского университета в Остине, который не принимал участия в работе.

Читать далее

(Comment on this)

[Перевод] Теорема о разделяющей оси при обнаружениях столкновений

Для изучения этой статьи вам потребуется базовое понимание методов обнаружения столкновений в узкой фазе, а также знание смежных с данной проблемой геометрических концепций, в частности суммы Минковского.  

Несколько лет назад я посмотрел отличную презентацию от Дирка. В ней он описывал теорему о разделяющей оси, пролегающей между выпуклыми многогранниками (видео, слайды). Примерно на 18 минуте (слайд 29) он заводит речь о наложении гауссовых отображений выпуклых многогранников — как они помогают найти грани разности Минковского для этих многогранников.

Читать далее

(Comment on this)

Кому нужна математика?

Недавно я прочёл книгу «Кому нужна математика?» Нелли Литвак и Андрея Райгородского — и она меня по-настоящему зацепила. Это короткие, живые рассказы о том, как математика помогает решать важные и неожиданные задачи: от составления расписаний до защиты интернет-трафика. В этом посте я перескажу три истории из книги, которые особенно меня удивили

Читать далее

(Comment on this)

(Не)случайные числа в VBA Excel Ч. 1

Первая часть из моего цикла исследований, посвященного генерации псевдослучайных чисел в скриптовом языке VBA, используемого в офисных приложениях от Microsoft.

Погрузиться в мир псевдослучайных чисел!

(Comment on this)

Дефектные раскраски и расписания

Как оптимально составлять расписания с помощью раскрасок графов?

Знакомы с правильными раскрасками графов? Существуют и много других видов раскрасок. Мы рассказываем про дефектные раскраски — мощный инструмент для решения задач составления расписаний. В статье представлены результаты работы команды в рамках Большой математической мастерской в НГУ.

Что мы сделаем в статье:
⠀⠀⠀— Объясним связь между двумя задачами: задачи раскраски графов и задачи составления расписания.
⠀⠀⠀— Рассмотрим как вершинные, так и реберные раскраски.
⠀⠀⠀— Укажем как жадные, так и точные алгоритмы решения задачи.
⠀⠀⠀— Расскажем некоторые важные свойства раскрасок.
⠀⠀⠀— Дадим оценки хроматическим числам и индексам.

Читать далее

(Comment on this)

Роботы не покупают эклеры

Вам знакомо такое выражение: 1 доллар - тому кто придумал, 2 - тому кто сделал и 10 - тому кто продал? Думаю, каждый прочувствовал на себе все "прелести" капитализма и у каждого есть мнение на этот счет. Реалистичный, взрослый взгляд на все это состоит в понимании простой истины: мир - это рынок, а идеи и их реализация - все это убытки до тех пор пока нет продаж. Но на самом деле продажи - это просто наука и как любая наука она обладает внутренними, очень глубокими проблемами и очень сильными противоречиями. Обо всем этом и пойдет речь в данной статье.

Купить эклер

(Comment on this)

Изящные монады точек эллиптической кривой

Перечитал давний доклад академика Арнольда В.И. о сложности последовательностей нулей и единиц, в которй он использует монады для определения сложности.

Доклад в двух вариантах, с цветными картинками и академик тут очень красиво и подробно рассказывает, почему одна последовательность сложнее другой и как это видно и строгий вариант «Доклад в Московском математическом обществе».

Читать далее

(Comment on this)

Товарищи ученые, вам труба: компактная аэродинамическая труба Flowtech

Аэродинамические трубы (АДТ) позволяют проводить реальные испытания с моделями летательных аппаратов и получать данные, которые помогают улучшить форму и конструкцию самолетов, космических аппаратов, мостов, зданий и архитектурных сооружений, автомобилей и судов.

Читать далее

(Comment on this)

Свидетельство из XVIII века

В статье впервые в современной литературе приводится пример использования в XVIII веке логарифмов для замены при расчётах умножения и деления.

Читать далее

(Comment on this)

Свидетельство из XVIII века

В статье впервые в современной литературе приводится пример использования в XVIII веке логарифмов для замены при расчётах умножения и деления.

 

Как известно, в результате изобретения логарифмов появилась возможность заменять умножение и деление, соответственно, сложением и вычитанием логарифмов обрабатываемых чисел, а возведение в степень и извлечение корней – умножением и делением логарифмов.

Большое количество расчётных задач, в которых использован этот приём, представлено в первом русском учебнике геодезии [1]. Приведу пример – задачу определения высоты далеко расположенной горы QP с учётом кривизны земного шара (см. рис. 1).

Читать далее

(Comment on this)

Правда ли KAN лучше MLP? Свойство разделения глубины между двумя архитектурами

Прошлым летом в свет вышла новая архитектура нейронных сетей под названием Kolmogorov-Arnold Networks (KAN). На момент выхода статьи про KAN эта новость произвела фурор в мире машинного обучение, так как KAN показывала существенный прирост в качестве аппроксимации различных сложных функций. Ошибка новых сетей падает значительно быстрее при увеличении числа параметров. Однако, за все приходится платить, и цена таких маленьких значений функции ошибки - медленное обучение: KAN обучается примерно в 10 раз медленнее, чем старый добрый MLP. Из всего этого возникает вопрос: насколько все же уместно использование новой архитектуры вместо привычных всем MLP?

В данной статье будет найдена функция, которая может быть реализована с помощью двухслойного KAN полиномиальной ширины, но не может быть приближена никакой двухслойной ReLU MLP сетью с полиномиальной шириной

Читать далее

(Comment on this)

Как я написал покер‑бот за 4 недели, используя Cursor + GPT

Мой первый опыт публикации и рассказ о том, как я за четыре недели сделал рабочую альфа-версию покер-бота. В проекте использованы методы Монте-Карло, компьютерное зрение (YOLO), Python и инструменты вроде Cursor и Roboflow.

Текст будет полезен новичкам в машинном обучении и компьютерном зрении, тем, кто хочет понять, как связать ИИ, детекцию объектов и покерную математику в одном проекте, а также всем, кто интересуется практическим применением ИИ для создания собственных инструментов.

Читать далее

(Comment on this)

Краткая история бесконечности, часть 3

История бесконечности потенциально бесконечна, но фактически, увы и ах, эта статья будет последней в нашем цикле. Кстати, предыдущее предложение звучало бы смешнее на английском (...but actually). Но я пишу её не на языке Ньютона и Шекспира, а на языке Колмогорова и Есенина, так что придётся читателю довольствоваться лишь потенциальным каламбуром.

В компьютерных RPG часто бывает три концовки: добрая, злая и true ending. В данном случае реальная жизнь повторяет за геймдевом, и в истории бесконечности все эти сюжетные ветки также присутствуют. Под катом я расскажу, в чём их смысл и какие персонажи класса «математик» прошли игру «Жизнь» с этими концовками.

Читать далее

(Comment on this)

Математика без боли: как освоить предмет, если не занимались им со школы

Можете ли вы отличить синус от косинуса, арифметическую прогрессию от геометрической, а моду от медианы? Если даже размышления на эти темы вызывают боль, то вы не одиноки. 

В этой статье я собрала рабочие приёмы, которые помогут снизить боль от знакомства с дивным новым миром производных и интегралов. Материал составлялся с расчётом на разработчиков и аналитиков, которым математика нужна для работы, но многие советы универсальны и подойдут большинству людей при освоении любого нового предмета.

Читать далее

(Comment on this)

Как измеряли расстояние до Луны без компьютера и калькулятора? Открытия древних математиков

Привет, Хабр! Сегодня вычислительные мощности растут экспоненциально. Это значит, что каждый год удваивается количество транзисторов на чипе, с помощью которых можно решать все более сложные задачи, создавать продвинутые нейросети и технологии. 

Но человечество совершало масштабные открытия, меняющие мир, задолго до появления компьютеров: древние ученые определяли радиус Земли и расстояние до Луны, вычисляли число пи и закладывали основы математической логики. Разбираемся, как они это делали без калькуляторов, процессоров и алгоритмов. 

Читать далее

(Comment on this)

Галлюцинации и многообразия. Зачем искусственному интеллекту многомерные миры

Сейчас на Хабре много пишут о галлюцинировании нейронных сетей и больших языковых моделей в частности. Хорошим введением в эту тему, написанным с философских позиций, мне представляется текст уважаемого Дэна Рычковского @DZRobo «Когда ИИ закрывает глаза: путешествие между воображением и галлюцинациями». Базовое техническое погружение в тему вы найдёте в статье уважаемой @toppal «Причины возникновения галлюцинаций LLM», это перевод академической статьи специалистов Харбинского технологического института, опубликованной в конце 2024 года. Действительно, в большинстве источников галлюцинации ИИ рассматривают либо в негативном ключе, либо как неизбежный побочный эффект, связанный с попытками «вшить» синтетический аналог воображения в вычислительную сеть.

Я же хочу остановиться на менее известном аспекте работы нейронок, в котором галлюцинации могут восприниматься как положительная и даже необходимая часть работы алгоритма. Речь пойдёт об искусственном повышении размерности данных, подаваемых на вход в нейросеть, и о том, к чему такая практика может приводить. Наиболее известное проявление такого эффекта известно в англоязычных источниках под названием «проклятие размерности» (curse of dimensionality).

Читать далее

(Comment on this)

Исчисление геометрии 3. Проективная внешняя алгебра

Продолжаю серию статейсерию статей, в которой даётся мягкое, но последовательное введение в принципы построения геометрических алгебр.

Внешняя алгебра, рассмотренная во второй части, позволила нам получить алгебраическую модель аффинного векторного пространства. Однако геометрией, даже школьной, в таком пространстве заниматься не получится. Когда все имеющиеся в нашем распоряжении подпространства привязаны к одной общей точке, особо содержательной геометрии не построить. Прямых и плоскостей в ней может быть навалом, но даже элементарного треугольника соорудить не получится, потому что точка во всей такой геометрии одна единственная, и всё без исключения прямые проходят через неё.

В этой части мы превратим аффинную геометрию в гораздо более содержательную проективную геометрию, оставаясь в пределах внешней алгебры. Рассмотрим как алгебраически представляются базовые элементы такой геометрии и основные операции с ними, познакомимся с идеальными объектами, а также выясним какие ограничения накладывает алгебра на наши геометрические возможности.

На картинке для привлечения внимания вращается четырёхмерная сфера, построенная средствами внешней алгебры.

Читать далее

(Comment on this)

Простой кейс, про простой A/B-тест, чтобы брать и пользоваться (чутка математики + код)

Без воды и лишней теории (хотя я так не считаю, что она лишняя), на примере конкретного кейса разберем, как быстро и без боли запустить A/B-тест через Яндекс.Метрику и куки.

Прочитать и пойти всех оттестировать...

(Comment on this)

Последовательность Туэ-Морса и многочлены

Последовательность Туэ-Морса может встретиться в совершенно разных местах. Одним из которых является задача о многочленах, которая, на первый взгляд, не имеет решения. О такой задаче и её решении и идёт речь в этой статье.

Читать далее

(Comment on this)

Как выбрать оффер? Задача о разборчивой невесте и правило 37%

В течение месяца вы проходите собеседования, получаете офферы — и хотите выбрать лучший. Но каждый оффер живёт недолго: если не согласитесь вовремя, к нему уже не вернуться. Как действовать, чтобы выбрать самый лучший?

Это версия классической задачи о разборчивой невесте. У неё есть красивая оптимальная стратегия — правило . Возможно, вы о нём слышали. Но знаете ли вы, почему оно работает? И как вообще до него додуматься?

Часто алгоритмы — это эвристики, без гарантии оптимальности. Но в этой задаче всё иначе. Мы шаг за шагом переоткроем правило  и докажем, что он действительно лучший

Недавно я узнал о Теореме о Шансах — более общем подходе, который, неожиданно, работает гораздо проще, чем классическое доказательство. По-русски о ней еще никто не писал

В статье мы разберём эту теорему, выведем правило и увидим, как в задаче естественно появляется число  — и какой у него смысл на самом деле

Эта задача стоит того, чтобы пройти её до конца. Будет понятно, красиво и интересно

К правилу 37%

(Comment on this)