Когда речь заходит о теории относительности, частенько на ровном месте разрастаются споры, которые были занесены в почву непонимания и обильно удобрены мифами, недосказанностью и недостаточной математической подготовкой. Даже на лекциях от некоторых профессоров можно услышать, что детище гения Эйнштейна не имеет практической пользы, а на робкие попытки пролепетать что-то про спутниковые системы навигации они пренебрежительно отмахиваются, дескать, там все сложно и двояко.

Так что совершенно естественно желание попробовать провести некоторые расчеты самолично, потрогать формулы, покрутить параметры, чтобы постепенно заложить интуицию в столь горячей теме.

Интересно наблюдать, как дискредитируется термин блокчейна на выборах в госдуму. Вроде голосование было на блокчейне, но его якобы подделали. Т.е. блокчейн можно подделать или ЦИК и ДИТ нам подсунули какой-то лохчейн вместо блокчейна?!? И мало кто обсуждает происходящее по существу без эмоций, связанных с результатами партий и кандидатов.

Location intelligence - GeoData has a Better Idea

Сегодня понятие «радиосвязь» прочно вошла в нашу жизнь. Ещё 20...30 лет назад радиосвязь, в нынешнем её понимании — была уделом профессионалов, а «магия антенной техники» и вовсе являлась чем-то, вроде, закрытым знанием небольшой группы людей, закончившими профессиональные учебные заведения и потратившими на изучение отдельных направлений антенной тематики десятки лет.

За последние годы, с бурным ростом радиотехнического направления, «радиосвязь» всё больше и больше проникает в нашу жизнь, начиная от банальной радио-няни и заканчивая стремительным развитием направлением интернет-вещей. На сегодняшний день, любые устройства беспроводного доступа и ещё миллион простых безлицензионных устройств связи имеют в своем составе скрытое или явное антенное оборудование, без которого эти устройства, можно сказать, бесполезны.

Если вы не являетесь профи в антенной тематики, но у вас встала задача связать более 2‑х человек голосом на расстоянии или подружить пару беспроводных устройств, то добро пожаловать дальше.

Процессоры «Эльбрус»

Советский период

О своем трепетном отношении к Байесовским сетям доверия (БСД) я уже написал в предыдущей статье. Там же детально разобрана очень простая модель анализа решений инвестора об исполнении опциона колл на акцию. На этот раз предлагаю углубиться в тему и построить БСД, которая уже может послужить основой более серьезной модели поддержки принятия решений о покупке/продаже акции нефтяной компании.

Заранее отмечу, что я не придумывал этот пример, и даже укажу источник [1]. Однако в источнике, как это часто бывает, упущено множество подробностей, что оставляет осадок неудовлетворенности, а у студентов – просто непонимание, которое приводит к тому, что они перешагивают этот материал, так и не разобравшись в нем до конца. А задача стόит того, хотя бы потому, что в ней умело использованы почти все основные «хитрости» БСД, и если разобрать её «до винтика», то можно уверенно двигаться дальше.

Несмотря на злободневность, идея этой заметки родилась задолго до известных событий. Задачка является любопытным математическим этюдом и прямо просится к рассмотрению через призму теории игр, хотя в этом ключе практически не освещается. Даже люди с хорошим математическим пониманием склонны игнорировать её игровую природу. В прогрессивных кругах при взгляде на людей, выступающих против вакцинации, принято задумчиво хмуриться и пожимать плечами, но было бы странно, если бы такое мощное социальное явление не имело под собой никаких фундаментальных основ. Есть ли в отказе от прививок рациональное? Большинство заявлений антивакцинаторов не имеют под собой никаких оснований, но причины поступков человека часто не совпадают с тем, что он декларирует. В этой статье я немножко поиграю с математической моделью конфликта и покажу, почему антивакцинаторство необоримо. Если вы заинтересовались, прошу к тексту.

Введение

Задача линейного программирования (ЗЛП) состоит в определении значений упорядоченной совокупности переменных x_j, j=1(1)n при которых линейная целевая функция достигает экстремального значения и при этом выполняются (удовлетворяются) все ограничения (они также линейные) в форме равенств или неравенств. Требуется найти план  Х _<n> = <x₁, x₂, ..., x_n>, который обеспечивает получение целевой функцией с экстремальным значением.

Среди методов, привлекаемых к решению задач исследования операций (ИО) особое место занимает метод ветвей и границ (МВГ), который внес оригинальный взгляд в целом на проблемы оптимизации и позволил по другому воспринимать смысл оптимальности решений. Авторы разработанного метода предложили оценивать целевую функцию (ЦФ) задачи нижней границей целевой функции (НГЦФ) всего множества решений конкретной задачи, не получая ни всех решений, ни одного из них. Располагая такой оценкой, можно формировать решения задачи последовательно их улучшая не сильно уклоняясь от НГЦФ. В статье предлагается детальный разбор этого метода решения на числовом примере с подробными комментариями выполняемых действий при поиске оптимального решения.

Недавно вышел препринт с забавным названием “Есть ли у роботов с квантовым процессором свобода ослушаться?”. Идея статьи в том, что квантовый процессор — возможно, достаточно сложная система, чтобы внутри нее возникло сознание, обладающее свободой воли (да, звучит как научная фантастика). 

Обычно про связь квантовой физики и сознания пишут всякие псевдоученые, и основным посылом там является что-то типа “мышление формирует реальность”, что следует просто из неправильной интерпретации проблемы измерения. В общем, я бы проигнорировала эту статью, если бы одним из авторов не был основатель квантовой лабы Google, и если бы статья не была про, собственно, квантовый процессор Google. Поэтому я решила разобраться подробнее, что же там имеется в виду.

К тому же, несмотря на то, что мне кажется, что квантовая механика не имеет отношения к свободе воли, я думаю, что следует искать аргументы против своей позиции. Это важно, чтобы иметь возможность поменять свое мнение в случае, если я неправа. Поэтому я решила разобраться подробнее, что же имеется в виду в этой статье.

В настоящее время существует множество видов навигации автономных беспилотных аппаратов и роботов.  В целом их можно разделить на навигацию внутри помещений – indoor, и вне помещений – outdoor.

В свою очередь, навигация внутри помещений также направлена на решение множества задач. Как правило, это мобильные роботы, предназначенные для перемещения грузов на складе, роботы пылесосы, роботы для мерчандайзинга, интерактивного общения с клиентами, официанты и т.д. Когда мы переходим к навигации внутри помещений, то сразу теряем все преимущества спутниковой навигации, потому что спутниковый сигнал, как правило, не достигает устройств сквозь бетонные и металлические конструкции. С другой стороны, благодаря тому что пространство внутри зданий зачастую ограниченно относительно небольшими площадями, можно воспользоваться такими средствами навигации, как триангуляция, навигация по различным меткам (QR коды с указанием последующих команд для робота, сигнальные линии по ходу движения, метки на стенах для коррекции местоположения), SLAM навигация, а также комбинации вышеперечисленных методов.

«Достижения Курта Гёделя в современной логике уникальны и монументальны. Определенно, это — нечто большее, нежели памятник ученому, это — путеводная звезда, свет которой продолжит распространяться в пространстве и времени вечно». 

Джон фон Нейман

Логика, как образ жизни

Поля течения - невероятно мощный и гибкий инструмент-алгоритм для создания необычных линий. Это один из основных инструментов, который я несколько лет использовал в моих генеративных произведениях, и я осознаю, что обращаюсь к нему снова и снова. Вполне возможно, что я использовал его столько раз при написании кода, сколько не использовал никто другой.

Также поля течения - то, на что программисты натыкаются в первую очередь, когда только начинают заниматься генеративным искусством, но немногие уделяют время детальному изучению принципов их работы и тому, как их можно использовать. В этой статье я освечу основы полей течения, предложу разные варианты их использования и дам советы как сделать из них что-то красивое.

В предыдущей серии постов для начинающих (первый пост тут) из ремикса книги Генри Гарнера «Clojure для исследования данных» (Clojure for Data Science) на языке Python было представлено несколько численных и визуальных подходов, чтобы понять, что из себя представляет нормальное распределение. Мы обсудили несколько описательных статистик, таких как среднее значение и стандартное отклонение, и то, как они могут использоваться для краткого резюмирования больших объемов данных.

Набор данных обычно представляет собой выборку из некой более крупной популяции, или генеральной совокупности. Иногда эта популяция слишком большая, чтобы быть измеренной полностью. Иногда она неизмерима по своей природе, потому что она бесконечна по размеру либо потому что к ней нельзя получить непосредственный доступ. В любом случае мы вынуждены делать вывод, исходя из данных, которыми мы располагаем.

В этой серии из 4-х постов мы рассмотрим статистический вывод: каким образом можно выйти за пределы простого описания выборок и вместо этого описать популяцию, из которой они были отобраны. Мы подробно рассмотрим степени нашей уверенности в выводах, которые мы делаем из выборочных данных. Мы раскроем суть робастного подхода к решению задач в области исследования данных, каким является проверка статистических гипотез, которая как раз и привносит научность в исcледование данных.

В конце заключительного поста можно будет проголосовать за или против размещения следующей серии постов. А пока же…

В комментариях к нашему видео про опционы достаточно быстро возник вопрос "За чей счёт этот банкет?".

Если мы говорим про биржевой рынок, то можно сказать что в каждой относительно удачной покупке есть второй участник сделки, который совершил относительно неудачную продажу. И на этом вопрос о том "за чей счёт" можно считать закрытым.

Но вполне реальной является ситуация когда одна сторона покупает или продает опцион в надежде получить прибыль от реализовавшегося курса базового актива, а другая сторона занимается динамическим управлением риска (что именно это означает мы поговорим ниже).

Мы увидим, что обе стороны одной и той же сделки могут оказаться в плюсе. Такие сделки весьма типична для вне биржевого (OTC) рынка. Происходит это за счёт специальной работы по динамического управлению рисками, которую берет на себя одна из сторон сделки.

Специалист по статистике к удивлению экспертов решил одну из важнейших задач выпуклой геометрии в высших измерениях