Ученые Северо-Восточного федерального университета в Якутске и научного центра «Вектор» будут исследовать мягкие ткани ископаемых животных из Музея мамонта. В задачи исследования войдет поиск палеовирусов.

Главный научный центр «Вектор» Роспотребнадзора в ответ на запрос издания «РИА Новости» заверил, что вакцина от натуральной оспы эффективна и от оспы обезьян. Поскольку риск завоза заболевания в Россию на текущий момент оценивается как крайне низкий, вакцинируются от натуральной оспы только врачи, которые могут подвергаться высокому риску заражения. Кроме того, в «Векторе» оценили летальность заболевания в 1—11% и дали рекомендации относительно профилактики оспы обезьян.

Главный внештатный детский аллерголог-иммунолог Минздрава Московской области Андрей Продеус заявил, что вакцина от чёрной оспы эффективна и против оспы обезьян. В центре вирусологии и биотехнологии «Вектор» в настоящее время разрабатывают неживую прививку от оспы.

Специалисты научного центра «Вектор» Роспотребнадзора секвенировали геном вируса оспы обезьян, выделенного из клинического образца заболевшего россиянина, передаёт издание «РИА Новости» со ссылкой на научный центр. Учёные указывают, что штамм относится к западноафриканскому варианту вируса оспы обезьян с низкой летальностью.

UPD: так как такая тема оказывается уже была, я хотел бы узнать, существую ли программы, по качеству лучше чем Adobe Streamline и Corel, для оффлайновой векторизации изображений? А то я таких не находил.

1. написании Recorder'а клавиш и координат на языке AutoIt
2. написании Player'a инструкций для бота
3. математике 2D, как ориентироваться в декартовой системе координат без теоремы косинусов
4. управлении роботом при недостаточном количестве датчиков
5. мерах противодействия ботам

Recorder

Содержание

1. Что такое тензор и для чего он нужен?
2. Векторные и тензорные операции. Ранги тензоров
3. Криволинейные координаты
4. Динамика точки в тензорном изложении
5. Действия над тензорами и некоторые другие теоретические вопросы
6. Кинематика свободного твердого тела. Природа угловой скорости
7. Конечный поворот твердого тела. Свойства тензора поворота и способ его вычисления
8. О свертках тензора Леви-Чивиты
9. Вывод тензора угловой скорости через параметры конечного поворота. Применяем голову и Maxima
10. Получаем вектор угловой скорости. Работаем над недочетами
11. Ускорение точки тела при свободном движении. Угловое ускорение твердого тела
12. Параметры Родрига-Гамильтона в кинематике твердого тела
13. СКА Maxima в задачах преобразования тензорных выражений. Угловые скорость и ускорения в параметрах Родрига-Гамильтона
14. Нестандартное введение в динамику твердого тела
15. Движение несвободного твердого тела
16. Свойства тензора инерции твердого тела
17. Зарисовка о гайке Джанибекова
18. Математическое моделирование эффекта Джанибекова

Введение

Это было очень давно, когда я учился классе в десятом. Среди довольно скудного в научном плане фонда районной библиотеки мне попалась книга — Угаров В. А. «Специальная теория относительности». Эта тема интересовала меня в то время, но информации школьных учебников и справочников было явно недостаточно.

Однако, книгу эту я читать не смог, по той причине, что большинство уравнений представлялись там в виде тензорных соотношений. Позже, в университете, программа подготовки по моей специальности не предусматривала изучение тензорного исчисления, хотя малопонятный термин «тензор» всплывал довольно часто в некоторых специальных курсах. Например, было жутко непонятно, почему матрица, содержащая моменты инерции твердого тела гордо именуется тензором инерции.

Содержание

1. Что такое тензор и для чего он нужен?
2. Векторные и тензорные операции. Ранги тензоров
3. Криволинейные координаты
4. Динамика точки в тензорном изложении
5. Действия над тензорами и некоторые другие теоретические вопросы
6. Кинематика свободного твердого тела. Природа угловой скорости
7. Конечный поворот твердого тела. Свойства тензора поворота и способ его вычисления
8. О свертках тензора Леви-Чивиты
9. Вывод тензора угловой скорости через параметры конечного поворота. Применяем голову и Maxima
10. Получаем вектор угловой скорости. Работаем над недочетами
11. Ускорение точки тела при свободном движении. Угловое ускорение твердого тела
12. Параметры Родрига-Гамильтона в кинематике твердого тела
13. СКА Maxima в задачах преобразования тензорных выражений. Угловые скорость и ускорения в параметрах Родрига-Гамильтона
14. Нестандартное введение в динамику твердого тела
15. Движение несвободного твердого тела
16. Свойства тензора инерции твердого тела
17. Зарисовка о гайке Джанибекова
18. Математическое моделирование эффекта Джанибекова

Введение

Тензор — математический объект, не изменяющийся при изменении системы координат, представленный набором >своих компонент и правилом преобразования компонент при смене базиса.

Жилой массив людей. Нет, серьёзно.

Холивары между ценителями Си и приверженцами его ублюдка сына в лице C++ начались ещё до моего рождения и прекратятся разве что после смерти обоих этих языков и меня заодно.

Адепты великого творения Кернигана-Ритчи до последней секунды рабочего дня готовы доказывать приспешникам Страуструпа аксиомы про вечность Си и его невероятную гибкость.
Те в ответ по-свойски советуют им лучше порадоваться рабочему дню, ведь он вот-вот окажется последним – двадцать первому веку кроссплатформенный ассемблер не нужен.
Распаляясь, сторонники Си приводят миллионы давно прошедших через голову навылет тезисов "почему Си лучше C++", при этом каждый раз подчёркивая, что второй все достоинства первого растерял ещё будучи в отцовской утробе, попутно утратив лик человеческий.
Обвиняемая сторона в обиде не остаётся и...

а хотя постойте, о чём это я.

Я люблю Си, уважаю C++ и не переношу холивары (честно). При этом я осознаю, что в Си действительно не хватает многого, и яркий тому пример – отсутствие удобной работы с данными. В C++ эту проблему во многом решает STL и свойства самого языка. На мой студенческий взгляд, здесь особо отличается всем знакомый std::vector. Если стало интересно, как я реализовал его аналог средствами C89 – прошу под кат.

Введение

Ввиду того, что при решении задач оптимизации, дифференциальных игр, и в 2D и 3D расчётах, а вернее при написании софта, который проводит вычисления для их решения одними из наиболее часто выполняемых операций являются векторно-матричные преобразования типа $$, где $$ — скалярные значения, $$ — вектора или матрицы размерности $$.

Собственно вот такие:

(источник).

Так, чтобы не углубляться в теорию оптимизации за примерами достаточно вспомнить формулу численного интегрирования Рунге-Кутты четвёртого порядка:

где $$ — очередное значение интегрируемой функции $$ $$ — шаг метода, а $$, $$ — значения интегрируемой функции в некоторых промежуточных точках — в общем случае векторах.

Как можно заметить основную массу математических операций как для векторов, так и для матриц составляют:

• сложение и вычитание — более быстрые;
• умножение и деление — более медленные.

О сложности вычислений хорошо написано в соответствующем курсе МФТИ.

Помимо этого, довольно существенные расходы при реализации векторных вычислений приходятся на операции управления памятью — создание и уничтожение массивов представляющих собой матрицы и вектора.

Соответственно есть смысл заняться снижением количества операций привносящих наибольшую сложность — умножения (математика) и операции управления памятью (алгоритмика).