Добрый день, приятно видеть, что такими моделями увлекаются. Принципы изложены хорошо, но и вопросы остались.
По какому принципу выбиралась регулярная решетка? Квадратная, треугольная, гексагональная? Это ведь критическим образом влияет на порог возникновения связанного кластера. Я сталкивался со многими entry-level исследованиями, где этим не заморачивались и получали ерунду.
Почему вообще решетка регулярная? Деревья-то растут как попало, можно и модель твердых дисков применить.
С равномерностью распределения появляения новых деревьев тоже странно. Если провозглашается клеточный автомат, то нет проблем в том чтобы сделать в том числе скоррелированную с уже имеющимся деревьями модель (деревья ведь рощами растут, а не равномерно-случайно). Или я не так понял и все же введена корреляция?
По делу: рекомендую посмотреть на World3 (есть на гитхаб) и World4 + почитать про World1. Это самые известные модели глобального прогнозирования. Ничего внезапного они не учтут, но такая экстраполяция лучше никакой.
Не по делу: удивительно, что на Хабре появляются столь поверхностные публикации.
Старость Аксолотля - весьма достойное произведение. Отличный мысленный эксперимент по объявлению философских отличий между "искусственным" и "естественным" разумом незначимыми.
Извиняюсь за духоту, в фортране из-за организации памяти многомерные массивы часто работают быстрее. Векторизация и комплексные числа из коробки.
Впрочем, это всё меркнет из-за чудовищного состояния современных IDE (попробуйте найти работающий дебаггер и контекстные подсказки для последней Visual Studio. Работающие, а не названные таковыми) и танцев с бубном для простейших визуализаций (чаще всего выбор либо в файл и GNUplot, либо массивные костыли типа quickwin).
Дик Филипп и немного Лем исследовали примерно эти темы подлога воспоминаний и расщепления сознаний в своих произведениях. Рекомендую ознакомиться с книгами. А уж в 21 веке о них пишет каждый первый.... в "Дарвинии" Уилсона описывается чем-то похожий сценарий на Ваш, но только в конце времен.
То, что Вы описываете, это модель разрешения парадокса Ферми путем перехода порога перколяции межцивилизационных контактов: все встречаются и объединяются. Технически это все понятно, есть вопросы к этике.
У Ваших этических рассуждений мне видится один принципиальный изъян: информация в нашей вселенной не хранится бесконечно, а повреждается из-за роста энтропии естественным образом. Пришедшему информационному суперсознанию было бы логично использовать энергетические ресурсы новой цивилизации ради хранения и защиты той информации, которую он считает приориетной. А это, в лучшем случае, подразумевает интеграцию новооткрытых аборигенов, а в худшем - полную ассимиляцию.
Все правильно написано. На этом основан метод термозонда - на холодном конце скапливаются основные носители заряда и создается соответствующий заряд. Так быстрее всего, кстати, определить, n- или p-типа перед тобой образец. Ваша цитата из Вики вообще не про это, а про факт формирования потенциала.
Скучающий профессор - лучшее, что может выжить в системе. Не нравится такая система - займитесь поддержкой образования и дайте денег.
Преподавание сейчас либо для волонтеров, либо для тех, кто не в состоянии устроиться в другой отрасли. Я, как мне хочется верить, отношусь к первым, и проделал недавно огромную работу по смене древнего паскального курса на два семестра на относительно новый курс на Python. Сделал презентации на 23 лекции, снабдил все тонкие темы вроде деревьев примерами с комментариями в Google Colab, сверстал в LaTeX 11 методичек. Даже распихал ссылки на Рода Стивенса, Вогана Ли, Кнутта, отдельные удачные ветки СтакОверфлоу и Гиктаймс.
Чисто ради интереса рассказывал и показывал в своем окружении что получилось. Друзья-айтишники, завлабы в институтах и (зам)директора айти-компаний очень радовались, когда я рассказывал и показывал. Только денег не дали, у них "лишних" нет. И универ не дал и нагрузку по часам не снизил. Им надо не новые технологии, а десять актов о внедрении в учебный процесс любой белиберды и отчитаться о том, что у преподов по 800 часов занятий в год. Сейчас я не могу найти ассистентов на лабы, потому что за зарплату в 100 долларов на полставки им пайтон проще в онлайн-школках преподавать, чем в университете.
Мораль этого, повторюсь, очень простая: идите в свой выпускающий университет и колледж, найдите там порядочного человека и дайте денег. Я единственный волонтер на своей огромной кафедре за много-много лет, с вашими деньгами таких, может быть, появится больше.
Не делайте вид, что вам есть дело до постсоветского ИТ-образования, не критикуйте его в Интернете, а просто помогите.
Добрый день, приятно видеть, что такими моделями увлекаются. Принципы изложены хорошо, но и вопросы остались.
По какому принципу выбиралась регулярная решетка? Квадратная, треугольная, гексагональная? Это ведь критическим образом влияет на порог возникновения связанного кластера. Я сталкивался со многими entry-level исследованиями, где этим не заморачивались и получали ерунду.
Почему вообще решетка регулярная? Деревья-то растут как попало, можно и модель твердых дисков применить.
С равномерностью распределения появляения новых деревьев тоже странно. Если провозглашается клеточный автомат, то нет проблем в том чтобы сделать в том числе скоррелированную с уже имеющимся деревьями модель (деревья ведь рощами растут, а не равномерно-случайно). Или я не так понял и все же введена корреляция?
Какой квартиль у статей в итоге получился?
Ни о каком "статистическом" усреднении не может идти и речи. Неизвестны веса усредняемого, неизвестна корректность интерпретации.
это именно что графомания-сочинительство по мотивам
По делу: рекомендую посмотреть на World3 (есть на гитхаб) и World4 + почитать про World1. Это самые известные модели глобального прогнозирования. Ничего внезапного они не учтут, но такая экстраполяция лучше никакой.
Не по делу: удивительно, что на Хабре появляются столь поверхностные публикации.
Хуже Лема, лучше трендов Тиктока
При чем тут Обсидиан? Авеллоний лично там постарался, а он уже давно хз где
Старость Аксолотля - весьма достойное произведение. Отличный мысленный эксперимент по объявлению философских отличий между "искусственным" и "естественным" разумом незначимыми.
Это как? Первое сообщение же от пользователя сохранено. Или там можно удалить сообщение без очистки памяти от него?
Расскажите, пожалуйста, там прямо новые элементы пишут на фортране или отчаянно латают "фамильное серебро" за невозможностью перевести на плюсы?
Извиняюсь за духоту, в фортране из-за организации памяти многомерные массивы часто работают быстрее. Векторизация и комплексные числа из коробки.
Впрочем, это всё меркнет из-за чудовищного состояния современных IDE (попробуйте найти работающий дебаггер и контекстные подсказки для последней Visual Studio. Работающие, а не названные таковыми) и танцев с бубном для простейших визуализаций (чаще всего выбор либо в файл и GNUplot, либо массивные костыли типа quickwin).
Спасибо. Честно говоря, понравилось. Не уволься я месяц назад с доцентства, с удовольствием бы потестировал Симинтех для обучениия физиков.
Это ведь ИИ написал?
А интеграция с другими тулбоксами матлаб? А ущерб, связанный с переходом на другой язык? Тут от фортрана до сих пор отказаться не могут в отрасли.
А системы тестов и отладки?
Дик Филипп и немного Лем исследовали примерно эти темы подлога воспоминаний и расщепления сознаний в своих произведениях. Рекомендую ознакомиться с книгами. А уж в 21 веке о них пишет каждый первый.... в "Дарвинии" Уилсона описывается чем-то похожий сценарий на Ваш, но только в конце времен.
То, что Вы описываете, это модель разрешения парадокса Ферми путем перехода порога перколяции межцивилизационных контактов: все встречаются и объединяются. Технически это все понятно, есть вопросы к этике.
У Ваших этических рассуждений мне видится один принципиальный изъян: информация в нашей вселенной не хранится бесконечно, а повреждается из-за роста энтропии естественным образом. Пришедшему информационному суперсознанию было бы логично использовать энергетические ресурсы новой цивилизации ради хранения и защиты той информации, которую он считает приориетной. А это, в лучшем случае, подразумевает интеграцию новооткрытых аборигенов, а в худшем - полную ассимиляцию.
На практике такие системы оценивают с помощью ур-й Навье-Стокса (на худой конец - Эйлера) для сжимаемой среды.
Уравнение состояния не дает информации о неравновесной системе. Надо дополнить ДУЧП для потоков.
Подробнее, извините, писать лень. Все равно это узкая область для специалистов с высоким порогом входа.
Все правильно написано. На этом основан метод термозонда - на холодном конце скапливаются основные носители заряда и создается соответствующий заряд. Так быстрее всего, кстати, определить, n- или p-типа перед тобой образец. Ваша цитата из Вики вообще не про это, а про факт формирования потенциала.
А как быть с проблемой, когда тебе надо на сложном проекте подтянуть мотивированного, но очень плохо образованного джуна?
Скучающий профессор - лучшее, что может выжить в системе. Не нравится такая система - займитесь поддержкой образования и дайте денег.
Преподавание сейчас либо для волонтеров, либо для тех, кто не в состоянии устроиться в другой отрасли. Я, как мне хочется верить, отношусь к первым, и проделал недавно огромную работу по смене древнего паскального курса на два семестра на относительно новый курс на Python. Сделал презентации на 23 лекции, снабдил все тонкие темы вроде деревьев примерами с комментариями в Google Colab, сверстал в LaTeX 11 методичек. Даже распихал ссылки на Рода Стивенса, Вогана Ли, Кнутта, отдельные удачные ветки СтакОверфлоу и Гиктаймс.
Чисто ради интереса рассказывал и показывал в своем окружении что получилось. Друзья-айтишники, завлабы в институтах и (зам)директора айти-компаний очень радовались, когда я рассказывал и показывал. Только денег не дали, у них "лишних" нет. И универ не дал и нагрузку по часам не снизил. Им надо не новые технологии, а десять актов о внедрении в учебный процесс любой белиберды и отчитаться о том, что у преподов по 800 часов занятий в год. Сейчас я не могу найти ассистентов на лабы, потому что за зарплату в 100 долларов на полставки им пайтон проще в онлайн-школках преподавать, чем в университете.
Мораль этого, повторюсь, очень простая: идите в свой выпускающий университет и колледж, найдите там порядочного человека и дайте денег. Я единственный волонтер на своей огромной кафедре за много-много лет, с вашими деньгами таких, может быть, появится больше.
Не делайте вид, что вам есть дело до постсоветского ИТ-образования, не критикуйте его в Интернете, а просто помогите.