Pull to refresh

RE: Возможны ли путешествия во времени?

Popular science
Вчера на Хабре появился потрясающий по своей безграмотности пост "Возможны ли путешествия во времени". В ответ на моё замечание о незнакомстве с базовыми научными представлениями о пространстве и времени автор припечатал меня вот так:
Если для Вас википедия — главный оплот истины и знаний, а физические законы непоколебимы — Вам пора на работу в инквизицию. Еще столько людей, опровергающих теоретические выдумки физиков 18 века, не сожжено!

Такого уровня воинствующего невежества я давно не видал, и уж на Хабре-то его видеть вдвойне странно.

Поскольку я, в отличие от автора, сциентист, то постараюсь в ответ рассказать любознательному читателю, что мы в действительности знаем о природе времени, причинности и путешествиях во времени.

Время



В классической механике время считается абсолютным и неизменным в том смысле, что при переходе от одной системы отсчёта к другой временные интервалы не изменяются:






Здесь (x, y, z, t) — координаты в старой системе, (x', y', z', t') — координаты в новой системе. Здесь и далее предполагается (для упрощения формул), что одна система движется относительно другой параллельно оси x со скоростью v.

Это т.н. преобразования Галилея — что происходит с координатами при смене системы отсчета. В галилеевом смысле «поток времени» один на всю Вселенную, и временные координаты у всех объектов одинаковы. При этом классическая механика никак не трактует уникальность стрелы времени; более того, само понятие движения времени в ньютоновы формулы не входит никак.

В классической механике мы сами вводим движение от прошлого к будущему. Допустим, у нас задан набор материальных точек (координаты и скорости) и действующих сил. Далее мы задаёмся каким-то интервалом dt и смотрим, как система будет эволюционировать во времени. Никто не мешает нам двигаться в обратном направлении и следить, что происходило с системой в прошлом.

Однако «путешествие во времени» — т.е. перемещение одного конкретного объекта по шкале t в прошлое — ньютоновой механикой запрещено (см. выше — временной поток один на всю Вселенную).

Ситуация стала гораздо веселее, когда Максвелл сформулировал свою электродинамику, а затем Эйнштейн в попытках решить противоречия электродинамики и классической механики создал теорию относительности.

Читать дальше →
Total votes 293: ↑271 and ↓22 +249
Views 33K
Comments 252

Парадокс предсказателя

Research and forecasts in IT *
В век информационных технологий все больше стало появляться экспертов-аналитиков, и даже предсказателей. Их задача — рассказывать о том, что произойдет через некоторое время, на что обращать внимание и какие тренды стоит ожидать в обозримом будущем. В статье хотел бы немного проанализировать различные виды предсказаний.

50/50


Известное бизнес-издание готовит номер о трендах следующего года. Определяет ключевые вопросы, опрашивает экспертов. Мнения экспертов делятся равномерно от самого пессимистического до самого оптимистического сценария, самые осторожные делают нейтральные прогнозы.

Такие моменты вызывают у меня смущение. Если идет речь о прогнозировании роста акций Apple, то через год мы увидим лишь одну развязку: стоимость либо упадет, либо увеличится, либо останется прежней в рамках некоего коридора. Это означает, что, как минимум, ⅔ “экспертов” ошибаются прямо сейчас в своих прогнозах и “экспертами” не могут быть по определению. Тем не менее, такое встречается сплошь и рядом.

50% — это вероятность встречи блондинки с живым динозавром на улице города. Она либо встретит его, либо нет. Так можно оценить логику некоторых экспертов, т.е. угадал/не угадал. Замечу, что 50% — это довольно таки большой процент вероятности прогноза, поэтому при большом количестве мнений вы всегда найдете того, кто угадает, что ничего не говорит о его реальных аналитических способностях.

То есть нужно научится отличать экспертное мнение от банального угадывания.
Читать дальше →
Total votes 106: ↑87 and ↓19 +68
Views 32K
Comments 30

4 года Data Science в Schibsted Media Group

Data Mining *Big Data *Machine learning *Product Management *Personnel Management *
Translation

Секретные материалы


В 2014-м году я присоединился к небольшой команде в Schibsted Media Group в качестве 6-го специалиста по Data Science в этой компании. С тех пор я поработал над многими начинаниями в области Data Science в организации, в которой теперь таких уже 40 с лишним человек. В этом посте я расскажу о некоторых вещах, о которых узнал за последние четыре года, сперва как специалист, а затем как менеджер Data Science.


Этот пост следует примеру Robert Chang и его отличной статьи «Doing Data Science in Twitter», которую я нашел очень ценной, когда впервые прочитал ее в 2015-м году. Цель моего собственного вклада ― поведать настолько же полезные мысли специалистам и менеджерам Data Science по всему миру.


Я поделил пост на две части:


  • Часть I: Data Science в реальной жизни
  • Часть II: Управление командой Data Science
Читать дальше →
Total votes 7: ↑7 and ↓0 +7
Views 5.9K
Comments 1