All streams
Search
Write a publication
Pull to refresh
13
0
Александр @quverty

Специалист

Send message
Как справедливо заметили тут в комментах, основная аудитория сайта как следствие из его природы — пост-СНГ, в основном РФ.
Я тоже когда-то так думал… привели же уже ссылку на статью в Science что это не так (перевод). Первые места у Китая, Индии, Ирана (в сумме больше трети скачиваний). Там к статье ещё данные приложены, если судить по ним, на Россию приходится 5-6%, на «пост-СНГ» и двух процентов не набирается.
Есть libgen, где собственно хранятся статьи
Она пишет что уже года три как статьи хранятся в собственных репозиториях Sci-Hub, в libgen только книги.
В смысле США на пятом, Россия на четвёртом.
Да, вроде РФ в тех данных по скачиваниям на пятом месте. Если я не напортачил с ними, получается, что если отбросить где-то полмиллиона скачиваний с неизвестными странами, то получается: Китай (4.45M), Индия (3.4М), Иран (2.6М), Россия (1.5М), США (1.15М), Бразилия (1М)…
С arXiv тоже не всё просто. И c создателем его в своё время не особо деликатно обошлись, но и arXiv тоже может поместить кого-нибудь в «чёрный список» по не особо понятным причинам.
Не очень понятная история. Фонд Династия уже давно закрылся. Про название уже дискутировали, можно ещё процитировать слова самого учёного
К ресурсу Sci-Hub отношусь крайне положительно. Для многих исследователей это практически единственная возможность загружать и читать публикации, за доступ к которым издательства требуют плату. Особенно это актуально для небогатых стран и организаций, которые не могут позволить себе подписку.

Добавлю, что ничего оскорбительного в названии нового вида именем Александры нет, достаточно посмотреть этимологию в описании таксона. Зоолог-систематик дает названия тем насекомым, которых изучает. Был бы лепидоптерологом, назвал бы прекрасную бабочку. Был бы орнитологом — птицу. К слову, описанный вид — не паразит, а паразитоид, по своей сути это скорее хищник
Если вдруг не видели, реакция Ааронсона с «Мюбошем Лотлем».
Ссылка на P vs NP, но с таким архивом получается дальнейшее усложнение: P vs NP vs PSPACE… Что-то не готов лезть в такие дебри.
Там выше, вроде, это уже обсуждалось.
С обычным архивом это вышло бы, но в самораспаковывающимся есть одна хитрость, которая, по-моему, хорошо иллюстрирует, почему колмогоровская сложность не вычислима. Там же можно формально перебирать и кусок кода-деархиватора, то есть создание оптимального самораспаковывающегося архива будет эквивалентно решению проблемы остановки машины Тьюринга, которая алгоритмически неразрешима.
Там по ссылке наверное действительно не очень понятно, почему они взяли самораспаковывающийся архив. Мне кажется, это просто по определению колмогоровской сложности. В длине кода деархиватора как раз и «зашифрована» связь с теорией сложности вычислений, но так как изначально пост был про время вычислений, а не занимаемое место, то, наверное, колмогоровская сложность не совсем по теме.
Сжатие — это понятие немного другой области, из теории информации, а не из теории сложности вычислений.
Можно связать колмогоровскую сложность с самораспаковывающимися архивами. Хотя не представляю, как такой подход использовать в реальном софте.
В квантовых компьютерах ускорение не за счёт тактовый частоты, «квантовый параллелизм» и всякое такое. Это скорее к обратимым вычислениям вопрос, где можно уменьшить выделение тепла.
Например, известный эксперт по сложности и квантовым вычисленим Скотт Ааронсон поставил $200 тыс. на то, что доказательство не верно.
Не совсем, он пишет «я поставил бы, как в прошлый раз...». Он уже один раз отредактировал свой блог, убрав ссылку на неверное сообщение об ошибке, Любош Мотль по этому поводу ещё позлобствовал.
Для взлома RSA требуется (при идеальной надежности двухкубитных вентилей, алгоритм Шора и обратимая схема возведения в степень по модулю) как минимум в 1.5-2 раза больше кубитов, чем длина ключа в битах ([1], [2], [3]).

Увы, идеальная надёжность — это без учёта необходимости коррекции ошибок. Иначе получается гораздо больше. Просто для примера: дорожная карта с оценкой в сотни миллионов кубитов для разложения 1000 битового ключа.
Для примера того, как управлять квантовым регистром, можете посмотреть SDK (Python) на который ссылаются в статье IBM. Надо только зарегистрироваться и получить соответствующий код. Конечно на 5 и даже на 16 кубитах особо не поломаешь, но представление можно получить.
Оптимизация процессов, характер которых близок к так называемой задаче коммивояжера

Не совсем понял? Вот, например, вопрос и достаточно стандартное возражение по этому поводу.

Information

Rating
Does not participate
Location
Санкт-Петербург, Санкт-Петербург и область, Россия
Registered
Activity