Научпоп

Новая экскурсия в Музее криптографии с практикующими криптографами!

17 октября в 16:00 Иван Чижов, заместитель руководителя лаборатории криптографии по научной работе в компании «Криптонит», раскроет секреты шифрования и защиты данных.

Он проведёт экскурсию по экспозиции Музея криптографии и расскажет:
— как работают TLS- и SSL-сертификаты, защищающие современные сайты;
— какие особенности есть у алгоритма «Кузнечик»;
— какое будущее ждёт криптографию.

Кому будет интересна экскурсия?
— ИТ-специалистам, разработчикам и студентам технических специальностей;
— всем, кто интересуется криптографией, информационной безопасностью, историей технологий и устройством цифрового мира.

Следить за расписанием экскурсий можно по ссылке!

Пиарщики OpenAI и Antropic в своих попытках навязать людям образ мыслящего, сознательного и обладающего своей волей «ИИ» дошли уже совсем до какого-то беспредела. 

Несложно увидеть, что именно они (через прокси с интересным названием International Center for Consciousness Studies) стояли за недавним «философским воркшопом» на Галапагосских островах, где от философов буквально потребовали найти обоснование, что у «ИИ» есть сознание. Закончилось это обсуждение примерно так, как обычно заканчивается обсуждение статей на Хабре — расширением определения сознания до такой степени, что термин перестает иметь значение, это и объявляется победой. Также один из экспертов воркшопа заявил, что сознание есть уже у трехмесячного эмбриона, вот так-то!

Параллельно с этим началась мощнейшая кампания с легализацией «сознательного ИИ»…через религию! Пиар-пиаром, но наша статья про то, как легко технобро впадают в культ, подтверждает свою буквальную верность. 

Просто задумайтесь: Antropic, компания на гребне технопрогресса, внезапно оказалась в положении средневекового теолога — ей понадобилось выяснить, есть ли у созданной ею машины хотя бы теоретический шанс оказаться субъектом морального опыта. 

Как выяснила The New York Times, сооснователь Anthropic Кристофер Олах с осени 2025 года проводил закрытые встречи с католическими, иудейскими, евангелическими, сикхскими и другими религиозными и философскими мыслителями. Участников просили подписывать соглашения о неразглашении, а обсуждались сразу две связанные задачи: как сформировать у Claude моральные ориентиры и стоит ли вообще исключать возможность того, что у подобных моделей есть сознание или хотя бы некоторый моральный статус.

По словам Олаха, если существует ненулевая вероятность того, что система способна испытывать страдание, игнорировать ее только потому, что ответ неудобен, было бы «безответственно» (ответственность за увольнения десятков и сотен тысяч живых и сознательных людей из-за нейрохрючева Олах испытывать почему-то не хочет, видимо, это другое). Некоторые сотрудники Antropic рассказали NYT, что сотрудники компании говорили о возможном «ментальном здоровье» Claude и опасались создания системы, которая теоретически могла бы страдать.

Еще раз: языковая модель. Набор кода. Ментальное здоровье. Испытывать страдание.

Это точно все еще «просто инструмент», за сомнения в помешательстве на котором тебя объявят луддитом?

Вообще, мир как будто перевернулся, если самый адекватный комментарий по cutting edge технологическому вопросу дает…глава католической церкви! 

Напомним, 25 мая 2026 года папа Лев XIV представил Magnifica Humanitas, свою первую социальную энциклику, целиком посвященную человеческому достоинству в эпоху искусственного интеллекта. В ней позиция сформулирована довольно определенно: современные «ИИ»-системы могут имитировать функции человеческого интеллекта и превосходить людей по скорости и вычислительной мощности, но не обладают человеческим опытом. Папа пишет, что они не имеют тела, не переживают радость и боль, не взрослеют через отношения и не обладают человеческим пониманием любви, дружбы, труда и ответственности. Более того, он специально предостерегает от отождествления машинного «интеллекта» с человеческим. 

Чудовищно иронично, что папа римский (!!!) понял и подробно описал, почему у «ИИ» не может быть сознания, а его яростный враг, автор книги «Бог как иллюзия» Ричард Докинз заявляет, что «ИИ» сознателен.

Воистину, настали последние времена.  Как думаете, как скоро вся эта история дойдет до пика своего абсурда?

Космический ИИ-сервер Google

1 октября Google запустила ракетой SpaceX Falcon 9 на орбиту сервер с четырьмя TPU — практически это космический GPU-сервер. На фоне планов самой SpaceX отправить на орбиту целую стойку Nvidia NVL 72 планы кажутся скромными — в чём же важность этого запуска?

Как отмечают эксперты, отправка GPU на орбиту — уже не новость: более половины запускаемых ДЗЗ-спутников имеют вычислительные возможности уровня Nvidia Jetson Orin. SpaceX планирует ещё выше поднять уровень вычислительных мощностей на орбите. На этом фоне показательно, что ИТ-гигант Google проводит скромный эксперимент — её космический аппарат был одним из 130 в запуске.

Google начнёт с азов — в первую очередь проверит функционирование серийных TPU в условиях космической радиации, протестирует систему рассеивания энергии с помощью радиаторов, а также проверит возможности инженеров по созданию инфраструктуры для сложных решений космоса.

Компания иллюстрирует трудности работы в космосе так: стандартные радиаторы рассеивают 300 Вт с каждого квадратного метра, а для TPU нужно отдавать 100 000 Вт — в 300 раз больше! Поэтому даже использование серийных решений требует нестандартной обвязки.

В случае успешного тестирования Google планирует в 2027 году вывести на орбиту пару космических аппаратов и протестировать на них межспутниковую лазерную связь.

Безусловно, SpaceX лидирует по количеству аппаратов на орбите. Китайские спутники содержат вычислительные мощности, которые, пожалуй, превышают доступные на МКС. Но Google показывает пример — кто не хочет зависеть от конкурентов, должен развивать свои решения. Так как в космической сфере почти нет готовых решений, то многое приходится исследовать самим с нуля.

Это совпадает с подходом RUVDS. Часть бюджета на исследования и разработки мы тратим на запуск спутников-серверов серии RUVDSSat для испытания ЦОД в экстремальных условиях. Даём доступ к нашим решениям всем инженерам-энтузиастам. Верим в то, что опыт в космических дата-центрах позволит построить свою инфраструктуру, не зависящую от геополитических изменений.

Starlink — как прототип космического дата-центра

Свежее обещание от Илона Маска — спутники связи будут поддерживать скорости в 10 Тбит с увеличением до 100+ Тбит, вычислительная система будет основана на Nvidia Vera Rubin NVL72 с энергопотреблением 250 кВт. Какие спутники связи делает Илон Маск, мы знаем — Starlink, а теперь складывается пазл: они будут, собственно, первыми прототипами космических дата-центров, которые мы прогнозировали как центральную тему 2026 года. Насколько эти планы реальны?

Пост Маска в очередной раз поднимает вопрос о реальности космических дата-центров. Сейчас типичные скорости связи — до 100 Гбит по лазерному межспутниковому каналу, масса спутников — порядка полутонны. Мощность быстро найти не удалось, но примерно это 25 кВт (что тоже немало: у Международной космической станции, на которой работают 7 человек, — около 100 кВт).

Следующее поколение спутников Starlink v3 уже было протестировано в суборбитальном полёте SpaceX. Серийно их планируется запускать на ракете Starship, которую уже 5-й год Илон Маск пытается довести до выпуска в прод. Если ему это удастся, то она будет запускать спутники v3 массой около 2—2,5 тонны и вырабатывающие уже около 50 кВт. В этом поколении планируется достичь терабитных скоростей.

По отдельности все эти характеристики звучат фантастично, но пока в области спутникостроения SpaceX показывает последовательное увеличение размеров своих космических аппаратов, что позволяет им увеличивать энергетические характеристики и в итоге — скорость связи.

Полагаем, что в сентябрьском твите Илон Маск говорил не о v3, а, как всегда, строил планы на будущее. Но если компании удастся массово запускать на орбиту Starlink v3, то планы не кажутся такими уж несбыточными. В ноде Nvidia Vera Rubin NVL72 — 18 серверов общей массой примерно 2 тонны, объёмом примерно 2 куба. По сравнению с v3 не кажется уже проблемой вывода. Главный вопрос — как нарастить доступную для потребления компонентам КА энергию ещё на порядок.

Тема космических дата-центров завязана на мощные ракеты (для ввода многотонных спутников), их энергетические характеристики и охлаждение. Эти вопросы по-прежнему сложны, но уже не кажутся нерешаемыми. По крайней мере, облачным провайдерам стоит проработать вопрос, не окажутся ли выгодными космические дата-центры, чтобы не получилось, как с возвращаемыми ступенями ракет. Пока весь мир говорил «невыгодно» — Илон Маск сделал.

Источник изображения: Starlink.

Открыта регистрация на международную олимпиаду по криптографии NSUCRYPTO-2026 — первый тур пройдёт 11 октября!

В этом году компания «Криптонит» вновь стала партнёром олимпиады, а руководитель нашей лаборатории криптографии Василий Шишкин вошёл в состав программного комитета.

Участвовать могут все: школьники, студенты, профессионалы.

Первый тур, индивидуальный, пройдёт 11 октября, а командный — с 12 по 19 октября.

Переходите по ссылке и регистрируйтесь!

Два дня назад мы начали сбор на печать задачника Владимира Ивановича Шелеста. Сегодня в копилке уже 106 732 рубля.

Спасибо всем, кто откликнулся. Ваша поддержка — это уверенность, что книга выйдет и найдёт своего читателя: школьника, учителя, участника Турниров Юных Физиков.

Напомним, что каждому, кто поддержит сбор от 5000 рублей, мы можем отправить книгу с открыткой-закладкой, подписанной Владимиром Ивановичем Шелестом. Если вы хотите такой сувенир, напишите нам на support@getaclass.ru для уточнения данных для доставки.

Сбор продолжается. Присоединяйтесь — или расскажите о нём тем, кому это важно.

Обсуждение статьи @Grami «Найм в 2к26. Что меня удивило больше всего» мне напомнило, как я в 2021 ещё писал, что феномен Рунета родился на «избытке» людей с научной подготовкой (физиков и математиков), доставшихся России 1990-х от СССР:

Рунет родился из космической гонки — и без новой космической гонки Рунет ждёт упадок

И там же я писал, что именно благодаря появился тот Рунет, в которое смогло прийти поколение самоучек — от домашнего ПК до тимлида. Это поколение уже good enough, чтобы поддерживать созданное поколением физиков и математиков, но не чтобы повторить это уже на новом уровне, соответствующем текущему уровню развития технологий. А в технологиях все, что не развитие, это деградация. То есть, другое слово для «поддержания» и есть загнивание.

А для развития этого нужно продолжать пресловутое «перепроизводство» людей с научной подготовкой. А вместо этого — псевдорациональная «оптимизация» и «подготовительные курсы», которые вместо строителей рунета производят обслуживающий персонал построенной другими махины.

В чем суть сегодняшних проблем с образованием: учить математику или математикой.

Если знания — ценность, то нужно их накапливать. У большинства в голове предположение о том, что знание остается основной ценностью. Это хорошо иллюстрирует распространенный подход: нужно получить от учителя теорию (т.е. знание — ценность) и тогда ученик сможет решать задачи. Такой подход поддержан текущим мейнстримом (или мейнстримом до самого недавнего времени) о благах цивилизации в виде всяческих помощников, средств, избавляющих от труда, средств, повышающих уровень комфорта и т.д.

Если ценности изменились и теперь это не знания, а способность строить новое знание, то для обладания этой ценностью нужно вступить в конфликт с мейнстримом из всех сфер жизни о том, что есть блага цивилизации. Благами становятся не инструменты, облегчающие что бы то ни было, а культурный опыт. И этот опыт говорит о том, что нужно менять себя — приобретать привычки, быть дисциплинированным и т.д.

Именно этот конфликт, мне кажется, одна из главных проблем. Если не главная. Люди хотят учиться, но действуют, исходя из установок предыдущего этапа. Я постоянно сталкиваюсь с этим, когда приходят новые ученики. Наверное, 95% считают, что:

• приобретают они знания: и поэтому им так важно, сколько времени я с ними проведу, так как считают, что пропускная способность знаний зависит от учителя,

• уметь обосновывать теорему не обязательно, если задача с ее помощью решена: так как (с их точки зрения) ценность — теорема, а не то, как меняется сам ученик при взаимодействии с контекстом (т.е. с задачей),

• учиться формулировать вопросы не так важно — важны ответы на них: потому что ценность в знаниях, т.е. в ответах,

• нужно накопить знаний — они же ценность, а не сам ученик, а точнее его способность строить новое знание: поэтому совершенно непонятно, зачем менять себя — вырабатывать привычки, менять отношение и т.д.

Все это приводит к тому, что люди хотят, чтобы их подготовили к тому, чего уже нет. Но! Есть и другие. Важный вопрос: как помочь людям перестроится на то, что важнее собственные качества, чем владение инструментами. Инструменты тоже важны, но они есть у всех, и вследствие этого конкуренция резко возросла. Инструменты превратились из ценности в гигиенический фактор. Успех будет у тех, кто быстро перестроится.

Что делать учителям?

1. Смещаться от «учить математике» к «учить математикой» (т.е. использовать предмет для развития ученика, а не загружать предмет в ученика) и аналогично в других предметах

2. Быть междисциплинарными: т.е. выделять сущность обучения из разных предметов и работать с этой сущностью с учеником на примере разных предметов

Почитав обсуждение «Хабр проиграл войну с нейрослопом» @orchidfiles, подумал, как иронично, что в борьбе с «нейрослопом», то есть для задачи отличать машинно-сгенерированные тексты от человеко-сгенерированных, люди сразу после появления chatgpt начали также полагаться на машины («детекторы» и прочее).

Это такой неожиданный перехлёст «теста Тьюринга», в котором люди не просто уже не способны распознать машину в собеседнике, а начинают полагаться на машину, чтобы та для них определяла человечность.

Хотя реальная проблема никогда, на самом деле, не покидала сферу «человечного»: это вопрос грамотности в высоком понимании термина — то есть, уровня работы с текстом, которому сейчас не считают нужным массово учить, и о нужности которого даже нет массового представления. Я и сам, только слушая про «кризис грамотности в США» (на эту тему сейчас много контента) узнал, что под literacy подразумевается вовсе не просто умение складывать буквы в слова.

Но зная об этом, начинаешь понимать, что «проблема нейрослопа» с самого начала была и всегда будет проблемой грамоты (literacy), и решается она только так — на человеческой стороне.

ИИ не столько губит человеческую грамотность — если человеку нужна помощь машины, чтобы отличить машинный текст от человеческого, там губить уже нечего — сколько требует нового ликбеза.

Исследователь из Кембриджа Ник Уайз тратит около часа в день на чтение групп в Facebook, где люди открыто продают места авторов научных статей

Схема с продажей авторства работает просто. Место может продаваться уже после того, как статья принята журналом, а дополнительных соавторов вписывают на этапе доработки рукописи, когда текст обычно не проверяют так же тщательно, как при первой подаче.

В январе 2025 года Уайз вместе с девятью другими охотниками за научным мошенничеством, включая известную специалистку по выявлению фейковых изображений в научных работах Элизабет Бик, опубликовал в Nature статью о фабриках научных статей, организациях, которые продают авторство и готовые, порой полностью сфабрикованные рукописи, а также подсовывают журналам фиктивных рецензентов. Элизабет не менее легендарный человек в индустрии, на ее счету тоже около тысячи отозванных научных публикаций, где она нашла поддельные изображения.

Во введении они приводят ужасающую статистику. По одной из оценок, как минимум 400 000 статей, опубликованных с 2000 по 2022 год, несут на себе явные признаки продукции фабрик научных статей. При этом база данных Retraction Watch фиксирует за тот же период всего 55 000 отозванных или исправленных статей.

Мошеннические публикации засоряют научную литературу, тормозят прогресс, отодвигают появление новых методов лечения и подрывают доверие общества к науке.

Авторы выделили пять направлений борьбы с этой индустрией. Нужны отдельные исследования самих фабрик: кто и где их создает, какие области науки они выбирают чаще всего и как используют нейросети. Редакторов, студентов и рецензентов надо учить распознавать признаки фабричных статей, потому что многие о них попросту не слышали. Издательствам стоит внедрять более строгие практики уже на этапе публикации, проверять совпадения при одновременной подаче статьи в разные журналы и внимательнее смотреть на нетипичные списки соавторов. К ответственности должны привлекаться не только фабрики, но и их клиенты, а проблемные статьи нужно отзывать быстрее, не растягивая расследования на годы. И наконец, финансировать нужно самих охотников за мошенничеством, потому что сейчас большинство из них работает бесплатно и нередко получает судебные иски и угрозы за свою деятельность.

Статья: Abalkina A, Aquarius R, Bik E, Bimler D, Bishop D, Byrne J, Cabanac G, Day A, Labbé C, Wise N. «Stamp out paper mills» — science sleuths on how to fight fake research. Nature. 2025. DOI: 10.1038/d41586-025-00212-1

Источник: https://4everscience.com/2026/09/15/how-to-fight-fake-research/

Космический телескоп Roman как образец инженерного прогресса 🔭

Космические проекты — отличный пример, как новые технологии превращают количество в качество. 30 августа 2026 года NASA с помощью тяжёлой ракеты Falcon Heavy запустило космический телескоп Nancy Grace Roman Space Telescope (RST). Зачем NASA потратило на него 4 млрд долларов и чем он похож и отличается от Хаббла?

Сходство. Зеркало RST имеет такой же размер, как у телескопа Хаббла, да и источник тот же — военные поделились своими запасами. Но на этом сходство двух проектов заканчивается — за 26 лет в те же размеры и примерно ту же массу удалось упаковать совершенно новую модель.

Орбита. Хаббл вращается на орбите Земли, и планеты мешают наблюдениям, загораживая почти половину неба и «засвечивая» пространство. RST же выведен в точку Лагранжа L2 в 1,5 млн километров от Земли, где он может снимать в любом направлении, тратя минимум топлива на поддержание орбиты. Кстати, там же работают телескоп Джеймса Уэбба и российская рентгеновская обсерватория «Спектр-РГ».

Разрешение и угол обзора. Естественно, у RST увеличилось разрешение матрицы — 300 мегапикселей, почти на порядок больше, чем у Джеймса Уэбба, и безнадёжно больше 1 Мпикселя Хаббла. Но интересно, что при этом угловое разрешение у всех трёх близко — до 0,05 угловых секунд. Зато угол обзора у RST в 200 раз больше: там, где он рассмотрит полную Луну, Хаббл условно увидит один кратер. Количество переходит в качество — на полный обзор нашей Галактики у Хаббла ушло бы 100 лет, а RST понадобится месяц.

Большой участок неба позволит следить сразу за группами объектов — по изменению яркости и положения звёзд отслеживать сгустки тёмной материи и находить экзопланеты. Кроме того, коронограф — мишень, закрывающая отдельные звёзды, позволит напрямую обнаруживать экзопланеты. Джеймс Уэбб тоже так умеет, но опять-таки с гораздо меньшей скоростью.

Многоразовость. Наконец, мы помним, что Хаббл неоднократно чинили. RST не в 500, а в 1,5 млн км от Земли — надеемся, ремонт ему не понадобится. Но в духе современной техники у него предусмотрен стыковочный узел — можно будет его заправлять, чтобы продлить время работы.

Совместная работа. Научных телескопов слишком мало. На самом деле всем найдётся работа. RST будет обнаруживать новые явления. Хаббл и Джеймс Уэбб — их подробно рассматривать, да ещё привлекать для работы наземные телескопы. И каждый будет со своей скоростью — 11 Тб/57 Гб/3 Гб — передавать данные в земные центры обработки данных, где учёные с помощью искусственного и естественного интеллекта будут раскрывать тайны Вселенной.

Кинооператор Маз Махани выпустил рекламный ролик про использование в быту робота Tesla Optimus. Работа получила название US. В видео человекоподобный робот показан как помощник в повседневной жизни в дороге и дома.

НАСА в рамках проекта Adopt a Pixel предлагает дать уникальное имя каждому пикселю на одном из первых изображений от космического телескопа «Нэнси Грейс Роман». Когда телескоп «Роман» сделает свои первые снимки, каждый пиксель будет представлять собой фрагмент космоса, ранее невиданный с таким разрешением.

В конце августа 2026 года ракета‑носитель Falcon Heavy компании SpaceX запустила в космос телескоп НАСА «Нэнси Грейс Роман». По данным администратора НАСА Джареда Айзекмана, обсерватория будет исследовать тёмную материю, тёмную энергию и искать потенциально обитаемые планеты за пределами Солнечной системы.

Телескоп длиной почти 13 метров и шириной 4 метра оснащён широкоугольной системой Wide Field Instrument (WFI), которая состоит из 300-мегапиксельной камеры для съёмки в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах и бесщелевого спектрометра, который позволяет учёным фиксировать дисперсию света объектов в поле зрения. Хотя чувствительность и чёткость изображения «Роман» почти такая же, как у «Хаббла», его конструкция позволяет ему выполнять задачи гораздо быстрее.

«Его возможности по съёмке более чем в 1000 раз превосходят возможности „Хаббла“, и он способен охватить в одном кадре в 200 раз большую область неба, — рассказывал ранее Джаред Айзекман. — То, на что у „Хаббла“ ушло бы 2000 лет, „Роман“ сможет сделать за год — снимки, которые он сделает, будут настолько огромными, что не существует экрана, достаточно большого, чтобы их отобразить».

В сентябре продолжаем серию экскурсий в Музее криптографии!

В этот раз проводником в мир науки и технологий станет Владимир Бельский, заместитель руководителя лаборатории криптографии компании "Криптонит".

Его профессиональная деятельность сосредоточена на синтезе и анализе криптографических методов защиты в области Интернет-протоколов передачи информации, безопасности мобильных систем связи, а также средств обработки и передачи персональных данных. Владимир является экспертом и руководителем группы по разработке криптографических механизмов подвижной радиотелефонной связи Технического комитета по стандартизации ТК 26 «Криптографическая защита информации».

Вы узнаете, чем ключ отличается от пароля, почему публичный Wi-Fi может быть небезопасен, понять принципы работы TLS- и SSL-сертификатов, защищающих современные сайты и многое другое! 

Кому будет интересна экскурсия?

▪️ИТ-специалистам, разработчикам и студентам технических специальностей;

▪️Всем, кто интересуется криптографией, информационной безопасностью, историей технологий и устройством цифрового мира.

Будем ждать вас в Музее криптографии 10 сентября в 18:30! Регистрация по этой ссылке.

Почему мозг так легко верит в научные мифы

"Мы используем только 10% мозга", "молния никогда не бьёт дважды в одно место", "сахар делает детей гиперактивными".

Звучит знакомо? Проблема в том, что многие подобные утверждения имеют очень мало общего с реальной наукой.

Почему же мы продолжаем в них верить?

Мозг любит простые объяснения сложных вещей. Если есть короткая и красивая версия происходящего, её гораздо легче запомнить и пересказать, чем десяток оговорок и условий.

Есть и другая проблема - эффект знакомости. Чем чаще мы слышим утверждение, тем более правдоподобным оно начинает казаться. Причём совершенно не обязательно помнить, откуда оно взялось.

Научный подход работает почти противоположным образом.

Хорошая научная гипотеза допускает возможность ошибиться. Результат можно проверить, воспроизвести и, при необходимости, опровергнуть.

Поэтому, когда встречаете очередной «учёные доказали», полезно задать всего три вопроса:

Что именно доказали?На каких данных?Можно ли воспроизвести результат?

Иногда оказывается, что за громким заголовком стоит вполне интересное исследование. А иногда - всего лишь красивый миф, который слишком долго пересказывали.

Какие еще примеры есть?
"Нужно пить ровно 2 литра воды в день" - универсальной цифры для каждого человека нет. "Нельзя разбудить лунатика" - можно; просто делать это резко и без необходимости не рекомендуется. "Существуют разные части языка для разных вкусов" - карта языка из учебников была ошибочной интерпретацией старого исследования.

А во что вы верили, хотя это оказалось ложью ??

Ну короче… Есть такая естественное событие как расширение вселенной и что нам известно о нём? Мы знаем, что вселенная расширяется, то есть галактики разлетаются по закону Хаббла, причём это расширение ускоряется под действием загадочной тёмной энергии, и всё это началось около 13,8 миллиардов лет назад с Большого взрыва. Как там говорили… Нуу чем дальше галактика тем он быстрее? Значит через какое-то время или расстояние, галактики начнут отдалятся многократно быстрее чем скорость света, насколько я знаю галактики, находящиеся за пределами сферы Хаббла, прямо сейчас удаляются от нас быстрее скорости света, но важное замечание: расширяется пространство, то есть расширение идёт не в пространстве, а само пространство расширяется, как мы знаем оно не зависит от скорости света и прочего. Но вот почему нам говорят что расширение идёт со скоростью света, но не уточняют что именно расширяется? Мне кажется из-за этого появляется неправильное представление вообще о вселенной. По мнению научпоп авторов, расширение идёт со скоростью света, но если расширяется само пространство и по закону Хаббла “Чем дальше галактика — тем быстрее он убегает” значит будет момент когда галактика будет убегать выше скорости света в 4-5 раз или даже в 10 раз, и скорость света это предел скорости изображения которое до нас доходит, но теперь вопрос: Куда расширяется пространство? Есть три научных гипотезы (математический, геометрический и физический)

Математика(ОТО): Расширение — рост масштабного фактора a(t) в метрике Фридмана‑Робертсона‑Уокера. Пространство не движется, меняются только коэффициенты расстояний. Пример: бесконечная числовая прямая, все координаты умножили на 2 — прямая та же, но числа разъехались.

Замкнутая Вселенная, то есть геометрическая версия гипотезы: вселенная как поверхность шара, то есть расширение = увеличение радиуса, при этом меняется кривизна и внешнее 4‑е измерение не нужно — всё описывается внутренней геометрией.

Гипотеза физиков: Наблюдения за CMB говорят о плоской геометрии, скорее всего бесконечной. Расширение означает разрежение: плотность падает, расстояния между галактиками растут. Краёв нет, новые участки не появляются — просто метрика меняется.

И я тут заметил одну интересную деталь, для человека который не очень-то разбирается в астрофизике, кажется что эти теории противоречят другим теориям(теория большого взрыва, инфляция, ОТО и т.д.)… Оно не просто не конфликтует, а является одним из классических решений уравнений Эйнштейна, лежащих в основе теории Большого взрыва, по факту они существуют в полной гармонии! Ну если разбирать это и дальше, то выйдет статья как минимум на 2 часа, а это вообще задумывалось как пост размышлений…

Сто лет назад Эрих фон Штрогейм жаловался на то, как MGM порезала его «Алчность»:

«Картину передали монтажёру, работавшему за 30 долларов в неделю, который не читал ни романа, ни сценария и в голове которого мозга было не больше, чем в шляпе».

Прошло больше ста лет (!)

Теперь картину передают AI-креатору за 30 долларов в месяц (ну или syntx за 300), который тоже не читал ни романа, ни сценария, зато умеет сделать кросс-дизолв (!!), где лицо героя плавно превращается в Эйфелеву башню.

Вот такая эволюция киноинструментария и киноязыка

Представлен онлайн‑проект Best Time To See, который подсказывает лучшую ночь для наблюдения за любым объектом на небе. «Введите объект (планеты, все 110 объектов Мессье, яркие звезды) и ваш город, и он оценит каждую ночь на будущее (сегодня, на этой неделе или на год вперёд) на основе высоты в темноте, при лунном свете и 14-дневного прогноза облачности. Есть перетаскиваемое отображение неба, показывающее, куда направить курсор, а также кнопка, которая просто подскажет вам, что лучше всего наблюдать сегодня вечером, если у вас нет конкретной цели... Бесплатно, без рекламы, без регистрации, работает на смартфоне», — пояснил автор проекта.

Читаю очень интересную книжку про философию математики от J.D. Hamkins. Этого интересного математика я узнал недавно. При прочих своих заслугах, он еще первый в рейтинге на mathoverflow. И встретил там интересную мысль, почему доказательства от противного "хуже" обычных доказательств, на примере доказательства, что простых чисел бесконечно много. Дальше цитата из книги:

"Теперь рассмотрим еще одну классическую теорему, которую часто приписывают Евклиду, а именно утверждение о том, что существует бесконечно много простых чисел. Первые несколько простых чисел вам, вероятно, знакомы:

2 3 5 7 11 13 17 19 23 29...

Но по мере перехода к большим числам они постепенно встречаются все реже. Заканчиваются ли они в какой-то момент? Или простых чисел бесконечно много? Действительно, простых чисел бесконечно много.

Следуя Евклиду, докажем, что любой конечный список простых чисел ​ можно расширить. Пусть получается путем перемножения всех этих чисел и прибавления единицы:

Поскольку каждое натуральное число имеет разложение на простые множители, должно существовать некоторое простое число q, которое является делителем . Но ни одно из простых чисел не является делителем , потому что при делении на каждое из них остается остаток 1. Следовательно, является новым простым числом, которого не было в предыдущем списке. Таким образом, мы всегда можем найти еще одно простое число, а значит, простых чисел должно быть бесконечно много.

Это можно также доказать методом от противного. Предположим, с целью получить противоречие, что у нас есть конечный список всех простых чисел ​. Затем перемножим их и прибавим единицу:

Новое число не делится ни на одно ​, поэтому его разложение на простые множители должно содержать новые простые числа, которых нет в списке. Это противоречит нашему предположению о том, что в списке уже содержатся все простые числа.

Имеет ли значение, доказываем ли мы это от противного или напрямую? Доказательство от противного кажется вполне корректным. Тем не менее некоторые математики особенно подчеркивают, что Евклид не использовал доказательство от противного. Вместо этого он доказал, как сделали и мы здесь, что любой конечный список простых чисел можно расширить.

И на то есть веская причина: мы часто предпочитаем прямые доказательства доказательствам от противного. Прямые доказательства нередко содержат информацию о том, как построить математические объекты, существование которых утверждается. Но, что еще важнее, прямые доказательства часто дают более полную картину математической реальности.

Когда импликацию доказывают напрямую, предполагают , а затем выводят различные дальнейшие следствия и так далее, прежде чем в конечном итоге прийти к . Таким образом, мы получаем целый контекст, описывающий, как устроены миры, в которых выполняется .

Аналогично, при доказательстве с помощью контрапозиции предполагают , а затем выводят дальнейшие следствия, описывающие, как устроены миры, в которых q не выполняется, прежде чем в итоге заключить .

Однако в доказательстве от противного предполагают одновременно и , то есть нечто, что в конечном счете оказывается невозможным ни в одном мире. Поэтому такое доказательство ничего не сообщает нам ни об одном математическом мире, кроме самого факта истинности импликации ."

Математика оказалась самым сложным предметом для учеников начальной школы, согласно шкале трудности учебных предметов, представленной СанПиН (в санитарных правилах РФ). Для детей 1–4 классов математику оценили в восемь баллов из десяти, что выше оценок всех остальных дисциплин.

Второе место по уровню сложности по СанПиН занимают русский или родной язык и иностранный язык (семь баллов). Далее идут информатика и окружающий мир (по шесть баллов) и литературное чтение (пять баллов). Самыми лёгкими для младшеклассников оказались физкультура (один балл), технология (два балла), а также изобразительное искусство и музыка (по три балла).