
Ученые Северо-Восточного федерального университета в Якутске и научного центра «Вектор» будут исследовать мягкие ткани ископаемых животных из Музея мамонта. В задачи исследования войдет поиск палеовирусов.
Ученые Северо-Восточного федерального университета в Якутске и научного центра «Вектор» будут исследовать мягкие ткани ископаемых животных из Музея мамонта. В задачи исследования войдет поиск палеовирусов.
Главный научный центр «Вектор» Роспотребнадзора в ответ на запрос издания «РИА Новости» заверил, что вакцина от натуральной оспы эффективна и от оспы обезьян. Поскольку риск завоза заболевания в Россию на текущий момент оценивается как крайне низкий, вакцинируются от натуральной оспы только врачи, которые могут подвергаться высокому риску заражения. Кроме того, в «Векторе» оценили летальность заболевания в 1—11% и дали рекомендации относительно профилактики оспы обезьян.
UPD: так как такая тема оказывается уже была, я хотел бы узнать, существую ли программы, по качеству лучше чем Adobe Streamline и Corel, для оффлайновой векторизации изображений? А то я таких не находил.
Это было очень давно, когда я учился классе в десятом. Среди довольно скудного в научном плане фонда районной библиотеки мне попалась книга — Угаров В. А. «Специальная теория относительности». Эта тема интересовала меня в то время, но информации школьных учебников и справочников было явно недостаточно.
Однако, книгу эту я читать не смог, по той причине, что большинство уравнений представлялись там в виде тензорных соотношений. Позже, в университете, программа подготовки по моей специальности не предусматривала изучение тензорного исчисления, хотя малопонятный термин «тензор» всплывал довольно часто в некоторых специальных курсах. Например, было жутко непонятно, почему матрица, содержащая моменты инерции твердого тела гордо именуется тензором инерции.
Тензор — математический объект, не изменяющийся при изменении системы координат, представленный набором >своих компонент и правилом преобразования компонент при смене базиса.
Жилой массив людей. Нет, серьёзно.
Холивары между ценителями Си и приверженцами его ублюдка сына в лице C++ начались ещё до моего рождения и прекратятся разве что после смерти обоих этих языков и меня заодно.
Адепты великого творения Кернигана-Ритчи до последней секунды рабочего дня готовы доказывать приспешникам Страуструпа аксиомы про вечность Си и его невероятную гибкость.
Те в ответ по-свойски советуют им лучше порадоваться рабочему дню, ведь он вот-вот окажется последним – двадцать первому веку кроссплатформенный ассемблер не нужен.
Распаляясь, сторонники Си приводят миллионы давно прошедших через голову навылет тезисов "почему Си лучше C++", при этом каждый раз подчёркивая, что второй все достоинства первого растерял ещё будучи в отцовской утробе, попутно утратив лик человеческий.
Обвиняемая сторона в обиде не остаётся и...
а хотя постойте, о чём это я.
Я люблю Си, уважаю C++ и не переношу холивары (честно). При этом я осознаю, что в Си действительно не хватает многого, и яркий тому пример – отсутствие удобной работы с данными. В C++ эту проблему во многом решает STL и свойства самого языка. На мой студенческий взгляд, здесь особо отличается всем знакомый std::vector
. Если стало интересно, как я реализовал его аналог средствами C89 – прошу под кат.
Ввиду того, что при решении задач оптимизации, дифференциальных игр, и в 2D и 3D расчётах, а вернее при написании софта, который проводит вычисления для их решения одними из наиболее часто выполняемых операций являются векторно-матричные преобразования типа , где — скалярные значения, — вектора или матрицы размерности .
Собственно вот такие:
(источник).
Так, чтобы не углубляться в теорию оптимизации за примерами достаточно вспомнить формулу численного интегрирования Рунге-Кутты четвёртого порядка:
где — очередное значение интегрируемой функции — шаг метода, а , — значения интегрируемой функции в некоторых промежуточных точках — в общем случае векторах.
Как можно заметить основную массу математических операций как для векторов, так и для матриц составляют:
О сложности вычислений хорошо написано в соответствующем курсе МФТИ.
Помимо этого, довольно существенные расходы при реализации векторных вычислений приходятся на операции управления памятью — создание и уничтожение массивов представляющих собой матрицы и вектора.
Соответственно есть смысл заняться снижением количества операций привносящих наибольшую сложность — умножения (математика) и операции управления памятью (алгоритмика).