Pull to refresh
30
0.2
Станислав @Arastas

Пользователь

Send message

в ближайшее десятилетие с появлением беспилотных автомобилей, как класс, скорее всего, полностью вымрет профессия таксиста

Как много сомнений в прогнозах автора оставляет это утверждение...

На сколько я понимаю, в имплементации метода используется именно e^{A \Delta}, а не приближение I + A \Delta.

И все же, раз в неделю 90 минут или 6 раз по 15?

В статьях о физкультуре часто дают пример последовательности упражнений, скажем, для утренней зарядки. Вы могли бы предложить такую последовательность для занятий? Или просто квадрат по 15 минут повторять?

а ее базовым упражнением является как раз наблюдение своего дыхания

Так может это эффективность осознанности проистекает из дыхательных упражнений? Есть ли эксперименты с пользой осознанности без таковых?

Тогда я снова теряюсь в обозначениях. Как мне читать h_{t+1} = \overline{A_t} h_t? Это же не тензорное произведение? Недоумение тем сильнее, что у вас точно такое же выражение записано ранее для SSM, только с h_k вместо h_t...

В итоге пришлось идти читать оригинальную статью на ArXiV, чтобы понять, что вы имели в виду. Спасибо за мотивацию! :)

Я и не говорил, что у вас ошибка. Я сказал, что у вас поплыли обозначения. :)

Здесь логика сохраняется, но уже с дискретным параметром \overline{A_t}

Сложнее, например, вопрос обстоит с вычислением \overline{A}, которое происходит так: (b, L, d_{in})(d_{in}, N) \rightarrow (b, L, d_{in}, N), что не является ни поэлементным, ни матричным умножением.

Как \overline{A_t} получается из \overline{A}? На сколько я понимаю, матрица \overline{A_t} должна быть квадратной N на N?

Ну так это и есть поплывшие обозначения. Вы меняете размерность объекта, обозначенного буквой A, явно это не проговаривая. :)

Здесь и далее все экспоненты и логарифмы поэлементные.

А в следующем разделе формула \overline{A}(b, L, d_{in}, N) = e^{\Delta A}. Это точно поэлементная экспонента?

Например, вы пишите, что A_{log} это матрица d_{in} на N, так? И при этом A = -\exp(A_{log}). Для прямоугольной матрицы экспонента, видимо, должна быть поэлементная, а не матричная? Но в первом разделе экспоненты матричные, лучше явно написать, что обозначение меняется.

Но тогда получается, что A это тоже матрица d_{in} на N, правильно? А в первом разделе это была матрица N на N, квадратная, как и положено матрице состояний. Что я упускаю?

Давно ждал разбора SSM на Хабре. Спасибо за статью, но, к сожалению, есть что улучшить. Первая часть, до SSM, это мат. аппарат, которому лет 50-60 уже, знакомый любому, у кого был курс Введение в ТАУ. А начиная с SSM изложение комкается, начинают плыть обозначения. Жаль. Может попробуете дополнить, с фокусом именно на второй части?

всё это модели (их далеко не одна!) настойчиво предсказывают вам к 2020-2050годам (2025-2027 уточненные)

Сейчас январь 2024. Что именно эти модели предсказывают на следующие три года? Мировой обвал производства? Мировой голод?

Дорого, но возможно. Если включить цену переработку и товар, то это приведёт к перераспределению потребления, вероятно, к его снижению. То, что и нужно.

Меня всегда смущало слово «поворачивает» - в нем как будто есть активное действие, привнесение чего-то в сигнал, чего там не было. В то время как там только обнуление ортогональной компоненты, то есть разложение.

Кажется, что это уже было лет двадцать назад, в начале двухтысячных. Надо было придумать алгоритм для муравья для выхода из лабиринта. Желаемый алгоритм представлялся как конечная машина состояний, каким-то образом формализованная. Генерировалась популяция таких алгоритмов-особей и начиналась генетическая оптимизация. В итоге получался алгоритм/машина состояний, который решал задачу. Тут, вроде, очень похоже?

Не во всех областях топовые журналы double-blind…

Ну членство в IEEE дает доступ к членству в их сообществах за совсем недорого, а это даёт доступ к журналам и скидки на конференции. Плюс возможность стать членом какого-то технического комитета, при желании. А что Sigma Xi?

Вроде сначала говорили про систему функций и было хорошо, а потом вдруг бах и дифференциальноe полe...

элементарность функции определяется через замкнутость и полноту дифференциального поля, к которому она принадлежит, а также через конечность своего представления в этом поле. <...> Однако система элементарных функций минимальна и тем только заслуживает особого имени.

А разве система линейный функций не будет замкнутой и полной? И туда вроде тоже можно добавить дифференцирование. Что я упустил?

И ещё вопрос - а операция if считается элементарной? Как можно получить, например, кусочно-постоянные функции?

Это которая? В мою ленту не попала.

Information

Rating
2,220-th
Location
Санкт-Петербург, Санкт-Петербург и область, Россия
Registered
Activity