Вы откройте код какой-нибудь современной модели транзистора, типа BSIM4 и посмотрите хотя бы на ее объем. И это при том, что она не будет учитывать ни динамику зарядовых ловушек в затворе, ни hot carrier injection процессы, ни баллистический транспорт в канале ни кучу других эффектов.
Это безусловно так, клетки — это потрясающие наномашины. Но сколько внутренних процессов релевантно вычислительным функциям, а сколько нет — это вопрос. Скорее всего, не так уж много (по сравнению с их общим количеством). Так-то в транзисторах тоже много каких процессов происходит. Конечно не таких сложных, но все-таки.
Так себе аналогия. С таким же успехом можно назвать логические вентили компьютерами и сказать, что в современной большой системе на кристалле находится несколько миллиардов компьютеров.
Есть определенные надежды на оптогенетику — это когда в нейроны вставляются гены для синтеза фоточувствительных каналов (напр. канальных родопсинов) и они становятся фоточувствительными. Свет можно подводить гораздо точнее и нет кучи других неудобств, связанных с электростимуляцией.
Здесь на одной кремниевой игле очень плотно расположено несколько сотен/тысяч электродов. В перспективе это позволяет отслеживать индивидуальную активность каждого нейрона, расположенного в близости зонда. Вот фотка:
Патч действительно просто присасывается, но после того, как мембрана разрывается пипеткой, внутренность клетки электрически соединяется с электродом патча.
Думаю, удар по производительности будет почти такой же, как и от отключения спекуляции специальным флагом (предлагалось ведь именно это). Все равно в такой ситуации, коду, генерируемому JIT вряд ли получится заполнить все issue слоты.
Падать бесконечное время в черную дыру можно только если это абсолютно сферическая черная дыра в абсолютном вакууме, и то, только при условии, что падающий — пробное тело бесконечно малой массы. В противном случае горизонт тоже двигается и с ним можно встретиться за вполне конечное время (упрощенно).
Насколько я помню, ардуино автоматически перезагружается по сигналу DTR, который поднимается, когда открывается порт. Это сделано, для того, чтобы можно было в ардуиновской IDE ткнуть на кнопку «загрузить скетч» и она сработала бы без дополнительных телодвижений.
Поскольку прошивкаскетча требует, чтобы в данный момент выполнялся загрузчик, контроллер необходимо перезагрузить, что и достигается сбросом по DTR по открытию порта. Потом, видимо, он какое-то время сидит в загрузчике и ожидает прошивки, а если прошивка не пришла — запускает скетч.
Вот для того, чтобы дождаться, когда запустится скетч, автор и вставил задержку, видимо.
На это существует несколько известных мне точек зрения и никакая из них не опровергает возможность симуляции.
Во-первых, изменение асимптотической сложности алгоритма не имеет никакого отношения к симуляции. Скажем, алгоритм, выполняющийся с логарифмической сложностью на машине с произвольным доступом к памяти может стать полиномиальным на машине с лентой (типа классической машины Тюринга). Верно ли тогда на ваш взгляд утверждение, что обычный компьютер не эквивалентен машине Тюринга? Ведь рост сложности такой же, как при переходе классический-квантовый. Тоже экспоненциальный.
Во-вторых, сложность — вещь асимптотическая и по хорошему, имеет только предельный смысл. Если я сделаю матричный процессор, который будет умножать матрицу размером 2^16 на вектор размером 2^8 за стабильное количество тактов, то он будет полностью эквивалентен восьмикубитному квантовому компьютеру с точки зрения «усеченной» сложности. Более того, он будет наверняка быстрее, потому что обычно GP квантовые компьютеры не могут выполнить произвольный гейт за раз — гейты собираются из элементарных гейтов. А такая машина сможет.
Так же, как и симуляция любой другой конечномерной квантовой системы. Состояния — вектора над комплексными числами. Квантовые гейты — их унитарные преобразования. Выполнение алгоритма — применение унитарных преобразований к векторам (фактически, умножение векторов на матрицы). Если нужно зачем-то просимулировать измерение (например, для постселекции) — умножаем вектор состояния на сопряженный, получаем вероятности и делаем рандомный выбор в соответствии с распределением.
Если хочется посимулировать еще и шум, то делаем то же самое, но над матрицами плотности.
Патч действительно просто присасывается, но после того, как мембрана разрывается пипеткой, внутренность клетки электрически соединяется с электродом патча.
Слышали что-нибудь о том, что операторы эволюции в квантовой механике унитарны?
Поскольку прошивкаскетча требует, чтобы в данный момент выполнялся загрузчик, контроллер необходимо перезагрузить, что и достигается сбросом по DTR по открытию порта. Потом, видимо, он какое-то время сидит в загрузчике и ожидает прошивки, а если прошивка не пришла — запускает скетч.
Вот для того, чтобы дождаться, когда запустится скетч, автор и вставил задержку, видимо.
Во-первых, изменение асимптотической сложности алгоритма не имеет никакого отношения к симуляции. Скажем, алгоритм, выполняющийся с логарифмической сложностью на машине с произвольным доступом к памяти может стать полиномиальным на машине с лентой (типа классической машины Тюринга). Верно ли тогда на ваш взгляд утверждение, что обычный компьютер не эквивалентен машине Тюринга? Ведь рост сложности такой же, как при переходе классический-квантовый. Тоже экспоненциальный.
Во-вторых, сложность — вещь асимптотическая и по хорошему, имеет только предельный смысл. Если я сделаю матричный процессор, который будет умножать матрицу размером 2^16 на вектор размером 2^8 за стабильное количество тактов, то он будет полностью эквивалентен восьмикубитному квантовому компьютеру с точки зрения «усеченной» сложности. Более того, он будет наверняка быстрее, потому что обычно GP квантовые компьютеры не могут выполнить произвольный гейт за раз — гейты собираются из элементарных гейтов. А такая машина сможет.
Если хочется посимулировать еще и шум, то делаем то же самое, но над матрицами плотности.
Это более-менее решаемая проблема https://en.m.wikipedia.org/wiki/Induced_stem_cells