Вы смотрите на дашборд: Average Response Time = 200ms. Клиенты довольны? Скорее всего, нет. Вы видите, что сервер загружен на 50%, и думаете, что выдержите рост нагрузки в 2 раза? Математика говорит, что вы упадете гораздо раньше.
Теория вероятностей в вузе казалась скучной абстракцией, но в Highload-системах пренебрежение ей стоит денег.
Представьте, что кто-то даёт вам список из пяти чисел: 1, 6, 21, 107 и внезапно — 47 176 870. Догадаетесь, что будет дальше?
Если вы не угадаете, ничего страшного — практически никто не угадывает. Вот первые пять чисел «усердного бобра» — последовательности, тесно связанной с одним из самых известных и сложных вопросов теоретической информатики. Он звучит так: сколько времени может работать машина Тьюринга с некоторым набором правил, пока не остановится. Определение значений чисел «усердного бобра» — сложнейшая задача, которая уже более 60 лет привлекает поклонников как среди профессиональных математиков, так и среди любителей.
Откуда берутся законы физики, почему константы именно такие, и при чём тут оператор из высшей математики?
Я человек науки, ввиду своей специальности, хоть и далёкой от академической физики. Я работаю врачом, а в свободное время занимаюсь писательством. В прошлом году я написал научно-фантастический роман «Командная строка», где главный герой мог менять причинно-следственные связи с помощью специальных команд.
И вот недавно, пытаясь найти логичное научное объяснение таким манипуляциям с реальностью, я наткнулся на нечто невероятное: рабочую, самосогласованную систему законов физики.
Физики-теоретики из МФТИ, НИЦ «Курчатовский институт» и Физического института им. П.Н. Лебедева РАН разработали новый математический аппарат для описания поведения квантовых полей в космологических масштабах. Их работа не только проясняет, как тонкие квантовые эффекты влияют на эволюцию Вселенной, но и предсказывает, как эти эффекты определят конечную судьбу самого пространства-времени. Этот подход позволяет разрешить давние противоречия в теории и открывает путь к пониманию таких фундаментальных загадок, как природа тёмной энергии и стабильность вакуума. Результаты исследования опубликованы в журнале Physical Review D.
Если вы смотрели фильм «21», то скорее всего вспомните, как профессор объясняет студентам классическую задачу с тремя дверями. За одной дверью — машина, а двумя другими — самокаты. Игрок выбирает дверь, но пока не открывает её. Затем ведущий открывает одну из оставшихся дверей, за которой точно находится самокат, и предлагает игроку поменять свой выбор.
Что же выбрать, чтобы открыть дверь с машиной — менять или нет?
Дроби, проценты, степени и логарифмы на примерах в математике и в python. Что это такое, все их свойства, особенности и как решать примеры.
В моем конспекте объясняется фундамент, который понадобится в дальнейшем: Самое начало для изучения python, математики в целом и машинного обучения, если математику совсем не знал. Все написано простым языком и не на 100 страниц.
История науки — это не прямая линия от невежества к истине. Это спираль, где мы часто совершаем одни и те же когнитивные ошибки, только на новом уровне сложности.
Взглянем на астрономию начала первого тысячелетия. Система мира Клавдия Птолемея была вершиной интеллектуального гения своего времени. Но она строилась на одном фундаментальном, непоколебимом убеждении: Земля — это неподвижный центр Мироздания. Это казалось очевидным. Мы ведь не чувствуем движения, верно?
Но у этой "очевидности" была цена. Наблюдая за небом, астрономы видели странное: планеты иногда останавливались и начинали двигаться назад. В системе, где всё просто вращается вокруг Земли, этого быть не могло.
Вместо того чтобы усомниться в неподвижности Земли, величайшие умы античности начали "спасать" теорию математикой. Они придумали Эпициклы. Они нагромождали круги на круги, создавая сложнейшие модели, лишь бы уравнения сошлись с наблюдениями.
Это поразительный исторический факт: людям было проще создать чудовищно сложную математику, чем допустить мысль, что они — не центр Вселенной.
Потребовалась смелость Коперника, чтобы просто сменить точку отсчета. Стоило поместить в центр Солнце, как нагромождение эпициклов рухнуло, уступив место элегантным орбитам.
Современные Эпициклы
Сегодня может показаться, что физика находится в похожей ловушке.
У нас есть Стандартная Модель. Это самая точная теория в истории, предсказывающая поведение частиц с невероятной точностью. Но давайте взглянем правде в глаза: не рисуем ли мы снова эпициклы?
Мы считаем, что Частицы — это главные действующие лица, а Пространство — просто пустая сцена. И чтобы объяснить, почему эти частицы имеют именно такие массы и заряды, мы вынуждены вводить в уравнения около 26 "ручных" настроек.
Почему постоянная тонкой структуры равна 
? Стандартная Модель отвечает: "Потому что так измерено. Впиши это число и считай дальше".
В этой статье автор предлагает рассмотреть гипотезу, которая совершает тот же шаг, что и Коперник: смену геометрии.
Что, если сложность микромира — это иллюзия? Что, если во Вселенной существует только Пространство (Вакуум), а материя — это лишь геометрические узлы на его ткани?
Ниже представлен ход рассуждений и расчеты, которые приводят к неожиданному результату: фундаментальная константа 
выводится из чистой топологии с точностью, превышающей точность многих измерений.
Коллектив исследователей из МГУ им. М.В. Ломоносова, Института системного анализа РАН и МФТИ провел детальное численное моделирование, раскрывающее уникальные аэродинамические эффекты при полётах в разреженной атмосфере Марса. Оказалось, что при посадке летательного аппарата вязкость тонкого марсианского воздуха создает неожиданный стабилизирующий момент, что также позволит реализовать машущий полёт исследовательских дронов. Результаты работы опубликованы в журнале Acta Astronautica при поддержке гранта РНФ номер 24-71-10026.
Полёты на Красной планете — это вызов для инженеров. Атмосфера Марса почти в сто раз менее плотная, чем земная, что кардинально меняет законы аэродинамики. Движение в такой среде происходит при так называемых низких числах Рейнольдса, когда силы инерции уступают силам вязкости. Это означает, что все интуитивные представления о полёте, основанные на земном опыте, требуют пересмотра. Особенно критичным становится понимание динамики вблизи поверхности — на финальном этапе посадки, когда любая нестабильность может привести к катастрофе.
Чтобы пролить свет на эти сложные процессы, ученые поставили перед собой две цели: во-первых, детально изучить, как близость к поверхности влияет на силы, действующие на тонкое крыло, а во-вторых, оценить, можно ли в таких условиях создать эффективный двигатель по принципу машущего крыла насекомого. Для этого они использовали сложный численный метод, основанный на решении сингулярных интегральных уравнений, который позволил с высокой точностью промоделировать движение тонкой пластины в разреженном газе.
В первой статье я показал, как сделал парсер пампов/дампов на BingX. Сейчас же проект вырос: из простого сборщика сигналов он превратился в полноценного торгового бота, который позволяет делать максимально гибкую настройку для каждой стратегии. Я решил использовать 12% и 5% сигналы как основные - от них и будет отталкиваться бот. Сейчас он находится в стадии тестирования (на демо-апи) и каждый может его протестировать!
Разобрал основную структуру бота, функции, работу с базой данных и логику стратегий.
Здравствуйте, уважаемые читатели.
Хочу предложить вам небольшую разминку для ума в области математики и теоретической физики.
Вероятно, все знают про 23 проблемы Гильберта, определившие развитие математики XX века. Но мало кто знает, что в черновиках великого немца была 24-я проблема: она касалась критериев простоты доказательства и поиска наиболее прямых методов решения задач.
Какова вероятность угадать пин-код с первой попытки? А выиграть в лотерею? Многие помнят со школы страшные формулы с факториалами (
, 
), но мало кто помнит, когда и какую применять. В итоге простые задачи про урны с шарами превращаются в ночной кошмар.
Вопрос, который интересует всех
Когда мои знакомые узнают, что я математик, они часто спрашивают меня, как привить математическое мышление их детям. Раньше я рекомендовал купить пять-шесть определенных книг, поставить их на видное место и надеяться на детское любопытство.
Здесь нужно сделать ремарку, что я исследователь, а не педагог, и этот мой совет основывался скорее на личном опыте, чем на какой-либо практике или теории. Одна из моих новых приятельниц – наоборот: давно и успешно практикует частное обучение как детей, так и взрослых. Ученики ее просто обожают. У нее есть сын и дочь старшего школьного возраста и, когда мы познакомились, я дал ей тот же совет. Когда через пару недель мы снова встретились, она мне сказала: «Нет, Сергей, твой метод не работает, я купила книги, но дети быстро потеряли к ним интерес».
Я начал размышлять над ее откровением и осознал серьезный недостаток своего подхода — обучение через книги оказывается чересчур теоретическим, в нем слишком мало возможностей для экспериментов, наблюдений и собственного творчества. Если вы еще не мотивированы, еще не искушены в математике, вряд ли книги вызовут у вас интерес. Наверное, то же самое можно сказать и про стандартное обучение математике в школе.
Все мы знаем эту формулу. 
.
Это, пожалуй, единственное знание из школьной геометрии, которое остается с человеком на всю жизнь, даже если он работает баристой или копирайтером.
Но задавали ли вы себе когда-нибудь вопрос: почему именно квадраты?
Почему не кубы? Почему не просто сумма модулей 
?
Если вы спросите учителя, он нарисует квадратики на сторонах треугольника. Если вы спросите преподавателя вуза, он напишет определение скалярного произведения.
И оба они, по сути, вас обманут. Или, скажем мягче, недоговорят правду.
Сегодня мы разберем этот «черный ящик» и увидим, что теорема Пифагора — это вовсе не про треугольники. И доказывать её нужно совсем не так, как нас учили.
Школьная программа не дает ответа. Более того, история преподавания теоремы Пифагора — это история того, как живую, наглядную геометрию превращали в сухую, мертвую алгебру. Нас уводили всё дальше от понимания сути в сторону абстракции.
Сегодня мы разберем этот путь деградации и покажем доказательство, которое вернет вас к реальности. Спойлер: теорема Пифагора — это не про треугольники. Она про зеркала.
Приготовьтесь к полному разрыву всех шаблонов!
Физики-теоретики из МФТИ и НИЦ «Курчатовский институт» предложили новое осмысление одной из самых запутанных и давних проблем классической электродинамики — парадокса излучения вечно равномерно ускоренного заряда. Их работа показывает, что излучение вечно равномерно ускоренного заряда действительно существует, и этот факт не зависит от системы отсчета. Основной вопрос сводится к тому, какой наблюдатель способен его зарегистрировать и как это излучение проявляется в различных координатных системах. Результаты исследования опубликованы в журнале Physical Review D.
Известно, что любой ускоряющийся электрический заряд должен испускать электромагнитные волны, то есть излучать энергию. Этот принцип лежит в основе работы всего, от радиоантенн до синхротронов. Однако в этом простом правиле скрывается глубокий парадокс, который десятилетиями ставил в тупик ведущие умы. Он связан с принципом эквивалентности Эйнштейна, согласно которому наблюдатель в замкнутой лаборатории не может отличить однородное гравитационное поле от равноускоренного движения. Означает ли это, что все заряды на поверхности нашей планеты непрерывно излучают энергию? Если да, то откуда она берётся? А если нет, то не нарушается ли фундаментальный принцип электродинамики?
🏆 Open-Source Догнал Топов: Что Произошло в Ноябре 2025?
Конец монополии! Kimi-K2-Thinking (MIT-лицензия) — новый чемпион мысли. Эта open-source модель сравнялась с Claude Sonnet 4, показала 84.5% на GPQA Diamond (научное рассуждение) и 94.5-100% на олимпиадной математике AIME, опередив GPT-4o более чем на 30 процентных пунктов.
Российский GigaChat3-702B взрывает кодинг! Сбер выпустил модель с архитектурой MoE (702B параметров) под MIT-лицензией, которая показала мировой рекорд на бенчмарке HumanEval+ (86.59%), обойдя все закрытые LLM, включая GPT и Claude.
MoE-магия для локального запуска: Qwen3-30B-A3B с архитектурой MoE (3.3B активных параметров) обеспечивает качество 70B+ модели, умещаясь на одной H100 — идеальный компромисс для стартапов и R&D.
Статья посвящена графической новелле «Логикомикс. Поиск истины» Апостолоса Доксиадиса — произведению о математике, логике, философии и человеческих драмах, возникающих вокруг стремлений обрести интеллектуальную опору.
Знаете, что такое мендосинский двигатель? Это демонстрационный солнечный моторчик, левитирующий благодаря магнитам — красивый, простой и по‑настоящему познавательный. Такой мотор можно сделать с помощью самых простых инструментов, поэтому это замечательный проект для любого любителя.
Ротор установлен на подшипниках малого трения: в оригинале это было стеклянный цилиндр, подвешенный на двух иголках, а в современных версиях используется магнитная подвеска. Но почему же во всех мендосинских двигателях есть небольшая боковая опора для оси?
Эта опора выглядит не слишком… элегантно, что ли? Логично захотеть якорь, который полностью висит в воздухе, без какой-либо опоры. Оказывается, это невозможно. Давайте разбираться, почему.
Почему закон обратных квадратов так точен? Почему постоянная Планка имеет такое значение? Почему пространство выглядит гладким, хотя под ним скрывается квантовый хаос?
В этой работе показывается, что ответы на эти вопросы можно получить из единого принципа — Принципа Наименьшего Информационного Действия, а также что: пространство возникает как статистическое среднее стохастической метрики, 1/r² — эмерджентный закон (результат закона больших чисел), квантовая неопределённость — следствие минимальной стоимости корреляции, время — результат самосогласованных информационных структур, постоянная Планка ℏ — цена одной корреляции, голографический принцип — следствие оптимальности информационного действия.
Вчера (27 ноября) Хабр устроил «Авторский огонёк».
Было очень интересно, и меня задело одно утверждение докладчика. Оно заключалось в том, что ИИ может помочь писать простые куски кода, но не работает со сложными вещами. Таким образом, большие языковые модели уподобляются программисту-джуну.
Решил с утра накатать об этом статью, опираясь на свои знания и опыт в вычислительной математике (в прошлом занимался моделированием, а последние несколько лет преподаю вычислительную математику в МФТИ), оцените, что получилось.
Я думаю, что это главный миф вайб-кодинга. Всё ровно наоборот — ИИ нередко хорошо пишет довольно сложные вещи и достает важную информацию, которую самостоятельно трудно найти. Но путается как раз таки в самых элементарных вещах. Это джун наоборот.
Проблема в том, что это опасная иллюзия и я вам сейчас наглядно объясню, почему, и чем это может быть опасно. Заваривайте кофе и готовьтесь к разоблачению, которое, может быть, в будущем спасет ваши миллионы, карьеру или даже человеческие жизни.
