Если честно — и сейчас сплю не по учебнику) Просыпаюсь в 2-3 ночи, пару часов работаю над идеями пока голова свежая, потом снова ложусь. Это не 4 часа как было на пике — но всё равно не восемь. Зато в выходные отсыпаюсь. Когда идёт поток идей и хочется что-то проверить — сложно бывает уснуть.
Статья прямо в точку. У меня например в месяц рождается по несколько проектов — прототип есть, идея есть, техническое решение есть. Монетизация — ноль. Так что эта боль мне очень знакома и похоже в этом я не один. Для себя вижу две моделт для заработка:
«Идейный портфель» — когда один генерирует идеи и делает прототипы, а другие доарбатывают и продают. Что-то вроде мини-студии с разделением ролей.
«Роялти за прототип» — создаёшь MVP, передаёшь тем кто умеет масштабировать, получаешь долю с прибыли. Как изобретатель который лицензирует патент, не занимаясь производством. С нейросетями это упростилось. Если раньше ты пилил проект месяцами, то сейчас MVP проект делается за пару часов. Ну или пару вечеров. Вот например пару инструментов которые добавил в компании https://github.com/malexple/web-wiremock https://github.com/malexple/idea-platform Зп конечно прибавили но хотелось постоянного независимого заработка. И кстати есть тип людей которых называют сканерами (по книге Барбары Шер Не время выбирать) им интересно что то новое, создать прототип или проект и после удовлетворения своего интереса дальше продолжать не хочется. Там начинается рутина. Для меня книга стала открытием.
Добрый день. А я и не скрываю что ипользую нейросети. Если вы посмотрите мой профиль то увидите что я обычный программист. А так как статья больше по физике (а я обыно не оперирую физическими терминами) нейросети помогают мне точнее формулировать мысли когда я выхожу за пределы своей области. Но ответ мой хоть и отредактирован немного нейросетью. У меня например есть эксперимент по генерации молекул по заданным свойствам. Программу я написал за пару вечеров. Я искал молекулу которая будет собирать энергию от солнца но при этом будет краской. Результат не такой как я ожидал но программа смогла найти те молекулы которые уже используются в производсве солнечных батарей. И новых там примерно ~150 молекул подпадающие под заданные критерии из 2,5 молекул. Напишу статью об этом когда проверю на практике. Код полностью публиковать не буду так как там потенциальные патенты. И это уже химия. А в квантовый мир хочется заглянуть чтобы лучше понимать химию. Всегда казалочь в школе нужно заучивать соединения, и свойства, а не понять один раз и знать как это работает. Я каждый день для себя что то открываю. И квантовый мир стал интересен благодаря ИИ так как в школе на мой взгляд дают ошибочное понимание которе все усложняет, а в институте говорят что это сложно и лучше за это не браться. Собранная мной статистика говорит о том что у меня в среднем за месяц рождается 10 проектов. Я каждый день для себя что то новое открываю, проверяю и пишу код. Это очень захватывает. И про это я напишу отдельную статью скорее будет по психологии. Там я хочу затронуть тему идей, рождения новых идей и как поток мыслей приводит к новым идеям. Про людей которых в психологии называют мультипотенциалами или 'Сканерами' по Барбаре Шер. Я это к чему что мне приходится достаточно глубоко погружаться в тему. Я оперирую абстракициями, но вот сказать на языке людей этой области бывает сложно. Простите если я кого то обидел или не так ответил. И статья не пишется за 5 минут. Хоть в статье и написано что проверил за пару часов, но тема крутилась и были попытки написать программу несколько раз в течении полу года. Но да когда уже были написанны базовые классы красиво вывести получилось буквально за вечер.
И я не пользуюсь чатом GPT просто по духу он мне не подходит и для задач исследования и программирования. Все приходится препроверять по несколько раз. Обчно это Deepseek или Cloude Sonet
Про “квантовое” в названии — поправлю. Это классическое нелинейное скалярное поле, второго квантования нет. Название выбрано по аналогии с явлениями которые воспроизводятся — рождение пар, аннигиляция, вакуумные флуктуации — но терминологически это неточно. Добавлю уточнение.
Про устойчивость — повезло с параметрами: FLOW_RATE = 0.20 при пороге Куранта 0.25, DAMPING = 0.998. Диссипация маленькая но она есть, и именно она, как вы и говорите, убивает все долгоживущие моды. Кипящий вакуум в конце — это равновесное состояние диссипативной системы, да.
Про артефакт квадратной решётки — это объясняет крест на tick 821 лучше чем всё что я думал раньше. Двудольный граф допускает шахматное стационарное решение, и симулятор в него и скатывается. На триангулированной поверхности нечётные циклы это математически запрещают — и я как раз планирую следующим шагом перейти на тетраэдральную сетку. Теперь есть строгое обоснование зачем.
Про крупномасштабные структуры — интересный открытый вопрос. Подозреваю что 100×100 не хватает: характерный размер домена сравним с размером решётки и структуры просто не умещаются. Попробую на 500×500.
Справедливое замечание — спасибо. Вы правы: 7, 1397, 9821 — нечётные числа, и я допустил неточность в тексте.
Имел в виду другое: детектор считает граничные узлы, а не топологические объекты. Чётность сохраняется у числа доменных стенок как целых объектов — они рождаются и аннигилируют парами. Число узлов на их границах при этом произвольное и чётным не обязано.
Спасибо за уточнение! У меня реализован leapfrog через явное поле velocity[][] — это эквивалент двух временных слоёв, просто в форме Верле а не через phi_prev. Согласен что в тексте статьи это стоило показать явно.
Про НуШ — это неожиданно красиво. То есть мои численные солитоны при V→0 должны сходиться к аналитическим решениям НуШ? Если так — это готовый тест на точность симулятора. Буду проверять.
Спасибо — это самый точный комментарий под статьёй. Вы правы что терминология размыта.
Уточню: у меня есть явное поле скоростей velocity[][], то есть уравнение второго порядка по времени — ∂²φ/∂t² = c²·Δφ − λ(φ²−V²)φ. Это затухающее уравнение Клейна-Гордона с φ⁴ потенциалом, не реакция-диффузия. FitzHugh-Nagumo и Колмогоров-Фишер — первый порядок, там нет волн, только диффузия. Хотя в пределе сильного затухания мои решения, наверное, к Allen-Cahn и сходятся.
Про интерференцию — согласен полностью, это суперпозиция и она неизбежна из линейности. Стоило написать точнее.
Справедливое замечание. Лапласиан я знал — это стандартный оператор. Но я не знал что из него выйдет интерференция без дополнительных условий, фазовый переход без термодинамики, и чётность счётчика частиц без закона сохранения. Именно это я имел в виду под ‘вышло само’ — не незнание инструмента, а неожиданность результата.
По результатам теста рекомендация генерируется через модель llama-3.1-8b-instant в groq.
Я и не претендую на научность — в статье нигде не написано «доказано наукой». Это инструмент самонаблюдения, не диагноз
Если честно — и сейчас сплю не по учебнику) Просыпаюсь в 2-3 ночи, пару часов работаю над идеями пока голова свежая, потом снова ложусь. Это не 4 часа как было на пике — но всё равно не восемь. Зато в выходные отсыпаюсь. Когда идёт поток идей и хочется что-то проверить — сложно бывает уснуть.
Полностью согласен! Мне с одной стороны хотелось об этом рассказать и дать возможность всем понять и найти себя.
Статья прямо в точку. У меня например в месяц рождается по несколько проектов — прототип есть, идея есть, техническое решение есть. Монетизация — ноль. Так что эта боль мне очень знакома и похоже в этом я не один. Для себя вижу две моделт для заработка:
«Идейный портфель» — когда один генерирует идеи и делает прототипы, а другие доарбатывают и продают. Что-то вроде мини-студии с разделением ролей.
«Роялти за прототип» — создаёшь MVP, передаёшь тем кто умеет масштабировать, получаешь долю с прибыли. Как изобретатель который лицензирует патент, не занимаясь производством.
С нейросетями это упростилось. Если раньше ты пилил проект месяцами, то сейчас MVP проект делается за пару часов. Ну или пару вечеров.
Вот например пару инструментов которые добавил в компании
https://github.com/malexple/web-wiremock
https://github.com/malexple/idea-platform
Зп конечно прибавили но хотелось постоянного независимого заработка.
И кстати есть тип людей которых называют сканерами (по книге Барбары Шер Не время выбирать) им интересно что то новое, создать прототип или проект и после удовлетворения своего интереса дальше продолжать не хочется. Там начинается рутина. Для меня книга стала открытием.
из 2,5 млн комбинаций молекул
Добрый день. А я и не скрываю что ипользую нейросети. Если вы посмотрите мой профиль то увидите что я обычный программист. А так как статья больше по физике (а я обыно не оперирую физическими терминами) нейросети помогают мне точнее формулировать мысли когда я выхожу за пределы своей области. Но ответ мой хоть и отредактирован немного нейросетью. У меня например есть эксперимент по генерации молекул по заданным свойствам. Программу я написал за пару вечеров. Я искал молекулу которая будет собирать энергию от солнца но при этом будет краской. Результат не такой как я ожидал но программа смогла найти те молекулы которые уже используются в производсве солнечных батарей. И новых там примерно ~150 молекул подпадающие под заданные критерии из 2,5 молекул. Напишу статью об этом когда проверю на практике. Код полностью публиковать не буду так как там потенциальные патенты. И это уже химия. А в квантовый мир хочется заглянуть чтобы лучше понимать химию. Всегда казалочь в школе нужно заучивать соединения, и свойства, а не понять один раз и знать как это работает. Я каждый день для себя что то открываю. И квантовый мир стал интересен благодаря ИИ так как в школе на мой взгляд дают ошибочное понимание которе все усложняет, а в институте говорят что это сложно и лучше за это не браться. Собранная мной статистика говорит о том что у меня в среднем за месяц рождается 10 проектов. Я каждый день для себя что то новое открываю, проверяю и пишу код. Это очень захватывает. И про это я напишу отдельную статью скорее будет по психологии. Там я хочу затронуть тему идей, рождения новых идей и как поток мыслей приводит к новым идеям. Про людей которых в психологии называют мультипотенциалами или 'Сканерами' по Барбаре Шер. Я это к чему что мне приходится достаточно глубоко погружаться в тему. Я оперирую абстракициями, но вот сказать на языке людей этой области бывает сложно. Простите если я кого то обидел или не так ответил. И статья не пишется за 5 минут. Хоть в статье и написано что проверил за пару часов, но тема крутилась и были попытки написать программу несколько раз в течении полу года. Но да когда уже были написанны базовые классы красиво вывести получилось буквально за вечер.
И я не пользуюсь чатом GPT просто по духу он мне не подходит и для задач исследования и программирования. Все приходится препроверять по несколько раз. Обчно это Deepseek или Cloude Sonet
Про “квантовое” в названии — поправлю. Это классическое нелинейное скалярное поле, второго квантования нет. Название выбрано по аналогии с явлениями которые воспроизводятся — рождение пар, аннигиляция, вакуумные флуктуации — но терминологически это неточно. Добавлю уточнение.
Про устойчивость — повезло с параметрами: FLOW_RATE = 0.20 при пороге Куранта 0.25, DAMPING = 0.998. Диссипация маленькая но она есть, и именно она, как вы и говорите, убивает все долгоживущие моды. Кипящий вакуум в конце — это равновесное состояние диссипативной системы, да.
Про артефакт квадратной решётки — это объясняет крест на tick 821 лучше чем всё что я думал раньше. Двудольный граф допускает шахматное стационарное решение, и симулятор в него и скатывается. На триангулированной поверхности нечётные циклы это математически запрещают — и я как раз планирую следующим шагом перейти на тетраэдральную сетку. Теперь есть строгое обоснование зачем.
Про крупномасштабные структуры — интересный открытый вопрос. Подозреваю что 100×100 не хватает: характерный размер домена сравним с размером решётки и структуры просто не умещаются. Попробую на 500×500.
Справедливое замечание — спасибо. Вы правы: 7, 1397, 9821 — нечётные числа, и я допустил неточность в тексте.
Имел в виду другое: детектор считает граничные узлы, а не топологические объекты. Чётность сохраняется у числа доменных стенок как целых объектов — они рождаются и аннигилируют парами. Число узлов на их границах при этом произвольное и чётным не обязано.
Исправлю формулировку в статье.
Спасибо за уточнение! У меня реализован leapfrog через явное поле velocity[][] — это эквивалент двух временных слоёв, просто в форме Верле а не через phi_prev. Согласен что в тексте статьи это стоило показать явно.
Про НуШ — это неожиданно красиво. То есть мои численные солитоны при V→0 должны сходиться к аналитическим решениям НуШ? Если так — это готовый тест на точность симулятора. Буду проверять.
Но чётность числа доменных стенок и сохранение топологического заряда — это уже не суперпозиция. Это топология. Вот это меня и удивило по-настоящему.
Спасибо — это самый точный комментарий под статьёй. Вы правы что терминология размыта.
Уточню: у меня есть явное поле скоростей velocity[][], то есть уравнение второго порядка по времени — ∂²φ/∂t² = c²·Δφ − λ(φ²−V²)φ. Это затухающее уравнение Клейна-Гордона с φ⁴ потенциалом, не реакция-диффузия. FitzHugh-Nagumo и Колмогоров-Фишер — первый порядок, там нет волн, только диффузия. Хотя в пределе сильного затухания мои решения, наверное, к Allen-Cahn и сходятся.
Про интерференцию — согласен полностью, это суперпозиция и она неизбежна из линейности. Стоило написать точнее.
Справедливое замечание. Лапласиан я знал — это стандартный оператор. Но я не знал что из него выйдет интерференция без дополнительных условий, фазовый переход без термодинамики, и чётность счётчика частиц без закона сохранения. Именно это я имел в виду под ‘вышло само’ — не незнание инструмента, а неожиданность результата.
Спасибо! сохранил у себя.