Я вот концовку не совсем понял: как MWI противоречит спутанности (entanglement) и корпускулярно-волновому дуализму, или объясняет их? Как MWI объясняет неравенство Белла?
Не, я конечно сам приверженец миров Эверетта, но не понимаю в чем проблема с другими интерпретациями. Это всего лишь интерпретации. Мат аппарат один и тот же. Миры Эверетта не нужно понимать как на какие-то параллельные независимые измерения. Это состояние суперпозиции, разложенное по базисным состояниям. Да, на эти базисные состояния можно (интуитивно) смотреть как на отдельные миры, но нужно то понимать, что мир всего один, и он квантовый…
Но я согласен, что в DS/ML не всё так красочно как некоторые пишут. Вакансий много, но и конкуренция огромная. Компаниям нужны опытные спецы (часто с публикациями в ведущих журналах). Здесь нет (или очень мало) таких позиций типа junior-java-разработчик, которого могут взять и потом на месте будут обучать. Но всё равно мне направление DS/ML нравится, так что не жалко потраченного времени на изучение всех этих примудростей. Я здесь только начинающий, если что.
Из статьи я понял, что физики в data science / ML востребованы больше, чем java-программисты, прослушавшие пару вводных курсов по DS.
В принципе это и не удивительно. Уравнения там те же, только обозначения немного отличаются.
На самом деле я тут тоже ступанул — по причине некоторой путаницы в терминологии.
Дело в том, что тензоры в TensorFlow — это не тензоры :)
А нормальный математический тензор ранга (1,1) — это линейный оператор, а не матрица.
Так что авторский вариант Мифа тоже правильный.
Не, я конечно сам приверженец миров Эверетта, но не понимаю в чем проблема с другими интерпретациями. Это всего лишь интерпретации. Мат аппарат один и тот же. Миры Эверетта не нужно понимать как на какие-то параллельные независимые измерения. Это состояние суперпозиции, разложенное по базисным состояниям. Да, на эти базисные состояния можно (интуитивно) смотреть как на отдельные миры, но нужно то понимать, что мир всего один, и он квантовый…
В принципе это и не удивительно. Уравнения там те же, только обозначения немного отличаются.
Дело в том, что тензоры в TensorFlow — это не тензоры :)
А нормальный математический тензор ранга (1,1) — это линейный оператор, а не матрица.
Так что авторский вариант Мифа тоже правильный.
Миф 1: TensorFlow – это библиотека для тензорных вычислений