Матричное расширение ISA CPU… Что это и что оно делает? Уже из названия понятно, что это расширение позволяет ускорять операции над матрицами на CPU. Но задумывались ли вы когда-нибудь, какие они бывают, когда появились, кто и как их создает?

Меня зовут Валерия Пузикова, я эксперт по разработке ПО в компании YADRO, к.ф.-м.н. Около 15 лет разрабатываю численные методы для решения задач линейной алгебры, дополненной и виртуальной реальности, аэрогидродинамики. Вычислительные задачи таких классов всегда приводят к работе с матрицами больших размерностей, поэтому критически важным становится ускорение матричных операций, в том числе с помощью расширений. 

Матричные расширения появились не так давно — чуть более трех лет назад. Несмотря на это, они есть у каждой уважающей себя процессорной архитектуры, в том числе и у относительно молодой открытой RISC-V. Почему их так много и чем они отличаются? Поддерживаются ли разреженные матрицы? Об этом и многом другом вы узнаете из статьи. Приготовьтесь, будет интересно и (спойлер!) без многоэтажных формул. 

статья представляет подробное описание реализации функции Стьюдента (Student's t-distribution) в языке программирования Scala с использованием алгоритма ACM395 и ACM209. Функция Стьюдента является важным инструментом в статистике для вычисления критических значений t-статистики и вероятностей в t-распределении.

Мы представляем кодовую реализацию, которая вычисляет значения функции Стьюдента для заданных уровней значимости и степеней свободы. Каждый шаг алгоритма разбирается и объясняется, чтобы читатели могли лучше понять математические основы реализации, лежащие в основе этой функции.

данная статья полезна как для начинающих, так и для опытных программистов и статистиков, которые интересуются численными методами и статистическим анализом данных.

Стандартная модель физики частиц хорошо объясняет взаимодействие между основными элементами материи. Но она не идеальна. Она с трудом объясняет тёмную материю. Тёмная материя составляет большую часть материи во Вселенной, но мы не знаем, что это такое.

Стандартная модель утверждает, что, чем бы ни была тёмная материя, она не может взаимодействовать сама с собой. Новое исследование, возможно, перевернёт это представление.

Физики предлагают множество различных кандидатов на роль тёмной материи, включая тёмные фотоны, слабо взаимодействующие массивные частицы (WIMPs), первичные чёрные дыры и многое другое. Каждый из них по-своему интригует, но ни один из них не нашёл пока подтверждения. И каждый из них, как предполагается, вписывается в Стандартную модель.

Первые пятьсот лет прошлого тысячелетия никто не сомневался, что непоколебимый центр мира существует - и в нем находится Земля. Потом Коперник потряс основы мироздания, переместив Солнце в центр Вселенной и опустив Землю до рядовой планеты. Центр у Вселенной сохранился, но осадочек остался. Дальше – больше: потом и Солнце приравняли к обычным звездам и стали считать, что Млечный Путь является Вселенной, соответственно, центр нашей Галактики и является центром мира.

            Настал 20 век вместе с полной чехардой в науке. Весто Слайфер, сын фермера и сотрудник частной обсерватории Лоуэлла, уже в первое десятилетие этого беспокойного века показал, что Млечный Путь – тоже рядовая галактика, несмотря на то, что она нам как родная. Где центр у Вселенной будем делать? – совсем растерялись астрономы. Но в 1922 году многомудрый Фридман, на основе недавно созданной теории Эйнштейна придумал такую хитрую модель расширяющейся Вселенной, в которой центра-то и нет! Такая модель распухающего во все стороны теста с изюмом, где все изюминки (галактики) двигаются друг от друга, или, другими словами, расстояние между всеми галактиками растет. Так что, где хотите, там центр Вселенной делайте, да хоть на Земле! Чувствуете, как круг замкнулся?

            Конечно, концепция чего-то, которое неизвестно откуда и куда расширяется во всех точках одновременно, в обычных головах никак не укладывается. Ну и что? Зато всем понятно, что только космологи могут объять необъятное, а другие пусть просто благоговеют, глядя на них.

24 сентября 2023 года космический аппарат НАСА OSIRIS-REx сбросил на Землю капсулу с нетронутым углеродистым реголитом, собранным с околоземного астероида Бенну. Эти образцы были получены после того, как зонд совершил впечатляющее семилетнее путешествие по Солнечной системе и обратно.

С момента прибытия этих кусочков космической породы (около 120 граммов образца, если быть точным) учёные с нетерпением ждали анализа образцов, который мог бы рассказать нам, какие молекулы содержатся в Бенну. Они надеялись найти подсказки об истории нашей Солнечной системы, поскольку Бенну должен был существовать, когда наши космические соседи собирались вместе, а также пребиотические молекулы, которые могли бы дать представление о происхождении жизни на Земле. Многие эксперты предполагают, что в этих образцах могут содержаться зачатки других важных ингредиентов, таких как вода, которые могли бы способствовать пригодности Земли для жизни, если бы они тоже оказались на нашей планете.

Для наилучшего восприятия выделим основные пункты изложенного материала:

1.    Для чего необходимо сжатие информации и увеличение плотности записи.
2.    Проблемы в покорение хаоса, нерешенные математиками и ими же созданные.
3.    Простое решение проблемы сжатия абсолютно любого бинарного кода.
4.    Пути и методы дальнейшего развития сжатия бинарного кода.

Космический телескоп Джеймса Уэбба добился очередных успехов. На этот раз неутомимый телескоп заглянул в сердце близлежащего звёздообразующего региона и получил изображение того, что астрономы давно хотели увидеть: выровненных биполярных струй.

Время наблюдений «Уэбб» очень востребовано, и когда подошла очередь одной группы исследователей, они направили инфракрасный телескоп на туманность Змея. Это молодая близлежащая звёздообразующая область, известная тем, что в ней находятся знаменитые Столпы Творения. (Космический телескоп «Хаббл» сделал эти столбы знаменитыми, а «Уэбб» последовал за ним, сделав собственное потрясающее изображение).

Но эти исследователи сосредоточились не на Столпах. Туманность Змея — близлежащая звёздообразующая область — является естественной лабораторией для изучения процесса формирования звёзд и попыток ответить на некоторые нерешённые вопросы об этом процессе. «Уэбб» справился с этой задачей.

Квантовая электродинамика (далее КЭД), любимое, но капризное дитя нерелятивистской квантовой механики и специальной теории относительности — весьма непростая физическая теория с зубодробительным математическим аппаратом. Но, в отличие от многих других сложных теорий, в её инструментарии есть одна небольшая и сравнительно обособленная часть, допускающая примитивную, но наглядную трактовку. Я имею в виду так называемые «диаграммы Фейнмана». Cегодня непросто написать статью по квантовой теории поля, не начертив нескольких таких диаграмм, а в некоторых работах они встречаются чаще, чем знаки элементарной арифметики. Как следует из названия, изобрёл эти диаграммы выдающийся американский физик Ричард Фейнман. Сделал он это в конце 1940-х годов для графического описания некоторых математических выражений, возникающих в КЭД. Сразу оговорюсь: разумеется, вычислять диаграммы Фейнмана, за исключением нескольких самых примитивных, очень непросто. За каждой из них стоит строго определённое математическое выражение, обычно весьма сложное. Но при этом у них есть замечательное свойство — они допускают простую качественную словесную интерпретацию и помогают понять некоторые основополагающие идеи, лежащие в основе современной квантовой теории. Идеи эти скорее непривычны, чем сложны и, как мне кажется, в них вполне может на базовом уровне разобраться даже успевающий школьник.

Про эти диаграммы и содержащиеся в них идеи я и хочу рассказать. При этом никаких формул в тексте не будет вообще — только слова и картинки.

Привет, ХАБР! Недавно я писал научную статью с AIRI по графовым рекомендательным системам. Это был мой первый практический опыт работы с этой технологией, поэтому пришлось углубиться в исследования и изучение доступных материалов. Я решил, что пока я разбираюсь в этой теме, было бы полезно поделиться своими находками с вами.

Эта статья будет частью серии, состоящей из двух или трех частей. В первой части мы рассмотрим базовые понятия, концепции и простые модели, а также выделим их ключевые особенности. Вторую часть напишут мои знакомые из WildRecSys, где они расскажут о lightGCN и поделятся своим опытом использования этой модели. Все остальные части можно будет найти в моем телеграм канале, поэтому приглашаю подписаться что бы не пропустить, а вам приятного чтения.

В данной статье я постараюсь объяснить процесс разработки и оптимизации алгоритма построения дробных индексов, используя простые логические рассуждения. По ходу статьи мы углубимся в тонкости алгоритма и возможные применения, коснемся темы оптимизации размера индекса в крайних случаях, а также рассмотрим, как изменить алгоритм для поддержки одновременного использования многими пользователями.

В этом выпуске: улучшение билинейной интерполяции, больше методов апскейлинга, второй этап сравнения методов с точки зрения наименьшей ошибки, как применять шейдеры к отдельным изображениям, как уменьшить звон на изображении и многое другое...

В статье описан процесс разработки алгоритма функции вычисления любой степени положительного числа, использующего «магическую константу». Приведены результаты её сравнения с исходной функцией вычисления обратного квадратного корня, а также со стандартной функцией вычисления степени Math.Pow.

Десять лет назад я писал пару статей - Как загрузить последний Office с сайта Microsoft без всякого App-V / Хабр (habr.com) и Как загрузить Microsoft Office 16 с сайта Microsoft / Хабр (habr.com), при помощи на тот момент еще мало кому известным Office Deployment Tool.

Время бежит стремительно, за Office 2016 выходит Office 2019, Office 2021, и вот сейчас подошло время для Office 2024. Что ж, посмотрим, что поменялось в плане загрузки, установки и активации продукта за десять лет.

Для начала о версиях и изданиях Microsoft Office. Чтобы не быть слишком дотошным в описании, скажу коротко самое главное, - с годами линейка Office развивается, существуют разные подписки и планы обновления, - новые функции появляются в новых версиях, для старых версий выходят исправления ошибок и заплатки к найденным уязвимостям.

Microsoft давно перешел на систему распространения продуктов семейства Office по разным, так называемым, "каналам" (channels), в зависимости от того как часто вы хотите получать нововведения и обновления.

Ключевым отличием в текущей загрузке и установке Office от того, что было актуально во времена Office 2016, является то, что вы должны определить, каким каналом распространения вы собираетесь пользоваться, - то есть с какого канала собираетесь устанвливать сам продукт. Тем, кто хотел бы подробно изучить разные каналы распространения я предложу почитать первоисточник - Обновления Office - Office release notes | Microsoft Learn. Остальным кратко резюмирую - Microsoft сейчас предпочитает всем продать подписку на Microsoft 365 (то, что ранее называлось Office 365), с регулярно обновляемыми возможностями в течении так называемой Современной политики жизненного цикла. По этой же современной политике распространяется пользовательские (коробочные, ретейл) версии Office 2021. Office 2021, например, поддерживается лишь до 13 октября 2026. А более старые версии следуют, так называемой политике фиксированного жизненного цикла, в рамках которой Office 2016 и Office 2019 поддерживаются лишь до 14 октября 2025. В целом, они не перестанут работать после, однако, перестанут обновляться. И у тех из вас, кто пользуется почтовыми сервисами на базе Microsoft Outlook.com или Office365, а возможно и пользователям Microsoft Exchange, с обновлениями выпущенными после 14 октября 2025 уже пора призадуматься об обновлении.

Очередная зарисовка, как всегда, выросшая из практической задачи.
Имеется устройство -аккумуляторная батарея, состоящая из трех секций аккумуляторных ячеек (АЯ) (литий-ионных, хотя это неважно) и необходимо обеспечить их совместную работу на общую нагрузку. Для решения данной задачи поставлены три ключа на полевых транзисторах, индивидуально управляемых с микроконтроллера. Естественно, что каждый ключ образован двумя последовательно включенными транзисторами, управляемыми минусом на затворе (я постоянно путаю буквы n и p, так что пользуюсь такой терминологией), так что стоят они в плюсах батарей - пока ничего нового, таких схем двенадцать на дюжину, см рис.1.

Но случилась беда - при попытке включиться при глубоком минусе (-40) батареи неожиданно начали отключаться под нагрузкой, хотя всего лишь год назад вполне выдерживали такой режим. Связано это было с изменившимися параметрами ячеек.

Смогут ли ученые дать ответ?

Чем глубже человечество погружается в изучение космического пространства, тем больше загадок преподносит нам Вселенная. Причём учёные честно признаются, что не в состоянии разгадать большинство из них. До сих пор нет подтверждения существования тёмной материи и тёмной энергии, а новейшие космические телескопы позволяют астрофизикам объяснить природу миниатюрных чёрных дыр, звёзд-сирот или необычных скоплений галактик. При этом новые открытия не подтверждают, а в ряде случаев опровергают устоявшиеся взгляды на устройство Вселенной. Сложившаяся ситуация ставит учёный мир перед необходимостью искать новые научные гипотезы и ответы на вопросы об устройстве космического пространства. 

«Ось зла» против общей теории относительности

Научные данные, полученные американским космическим зондом «WMAP» в 2005 году, буквально взорвали научный мир планеты сенсационной информацией об обнаружении странной материальной области, которая буквально пронизывает всю Вселенную, формируя ее пространственную модель. По мнению некоторых астрофизиков, это открытие поставило под серьёзное сомнение положения общей теории относительности и общепринятое мнение, что после Большого взрыва Вселенная развивалась хаотично, имея в целом однородную структуру.

Допустим, у нас есть массив чисел с плавающей запятой, и мы хотим их суммировать. Можно наивно подумать, что их достаточно просто сложить, например, на Rust.

Однако это запросто может привести к произвольно большой накопленной погрешности. Давайте проверим:

naive_sum(&vec![1.0; 1_000_000]) = 1000000.0
naive_sum(&vec![1.0; 10_000_000]) = 10000000.0
naive_sum(&vec![1.0; 100_000_000]) = 16777216.0
naive_sum(&vec![1.0; 1_000_000_000]) = 16777216.0

Ой-ёй… Что произошло? Проблема в том .что следующее 32-битное число с плавающей запятой после 16777216 — это 16777218. Так что при вычислении 16777216 + 1, значение округляется до ближайшего числа с плавающей запятой, имеющей чётную мантиссу, то есть снова до 16777216. Мы зашли в тупик.

К счастью, есть более совершенные способы суммирования массива.