Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
❤12🔥8👍6🥰1
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Теперь он создаёт не только исследовательские отчёты, но и готовые веб-страницы и подкасты по вашим ресерчам.
Работаем связка Qwen3-Coder, Qwen-Image и Qwen3-TTS.
@ai_machinelearning_big_data
#Qwen #AI #DeepResearch #Qwen3 #AItools
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6
Forwarded from Machinelearning
🔥 GOOGLE AI опубликовали пост о настоящем прорыве в области QUANTUM AI
Сегодня в журнале Nature команда Google впервые показали проверяемое квантовое преимущество с помощью метода, называемого *out-of-time-order correlator (OTOC), или «квантовые эхо».
Эксперимент проведён на квантовом чипе Willow, и он показывает, что квантовые устройства уже способны решать задачи, которые невозможно эффективно симулировать на классических компьютерах.
Квантовый процессор Google выполнил алгоритм под названием Quantum Echoes - в 13 000 раз быстрее, чем лучший классический алгоритм на одном из самых мощных суперкомпьютеров в мире.
🟠 Что это значит простыми словами
Учёные научились буквально «отматывать время» в квантовой системе и смотреть, когда она переходит от упорядоченного поведения к хаосу. Этот переход - ключ к пониманию, где начинается настоящее квантовое преимущество.
Проще говоря:
1) Учёные запускают квантовую систему вперёд во времени, позволяя ей запутаться и “рассеять” информацию.
2) Затем применяют обратные операции, как будто “перематывают” процесс назад.
3) Если всё сделано идеально, система должна вернуться в исходное состояние,но из-за квантового хаоса это происходит лишь частично.
4) Разница между “до” и “после” показывает, насколько глубоко информация ушла в хаос.
Работа показывает, что можно извлекать информацию из хаотичных квантовых состояний, ранее считавшихся полностью случайными.
Такой эффект невозможно воспроизвести на обычных суперкомпьютерах. Это шаг к практическим квантовым вычислениям, которые смогут моделировать материалы, молекулы и сложные физические процессы с точностью, недостижимой ранее.
«Quantum Echoes может стать основой будущих квантовых разработок для реального применения.
*Out-of-time-order correlator (сокращённо OTOC) - это специальная метрика, с помощью которой физики измеряют, как быстро информация "распространяется" и смешивается внутри квантовой системы.
🟢 Статья: https://www.nature.com/articles/s41586-025-09526-6
@ai_machinelearning_big_data
#QuantumComputing #Google #AI #Nature #Physics
Сегодня в журнале Nature команда Google впервые показали проверяемое квантовое преимущество с помощью метода, называемого *out-of-time-order correlator (OTOC), или «квантовые эхо».
Эксперимент проведён на квантовом чипе Willow, и он показывает, что квантовые устройства уже способны решать задачи, которые невозможно эффективно симулировать на классических компьютерах.
Квантовый процессор Google выполнил алгоритм под названием Quantum Echoes - в 13 000 раз быстрее, чем лучший классический алгоритм на одном из самых мощных суперкомпьютеров в мире.
Учёные научились буквально «отматывать время» в квантовой системе и смотреть, когда она переходит от упорядоченного поведения к хаосу. Этот переход - ключ к пониманию, где начинается настоящее квантовое преимущество.
Проще говоря:
1) Учёные запускают квантовую систему вперёд во времени, позволяя ей запутаться и “рассеять” информацию.
2) Затем применяют обратные операции, как будто “перематывают” процесс назад.
3) Если всё сделано идеально, система должна вернуться в исходное состояние,но из-за квантового хаоса это происходит лишь частично.
4) Разница между “до” и “после” показывает, насколько глубоко информация ушла в хаос.
Работа показывает, что можно извлекать информацию из хаотичных квантовых состояний, ранее считавшихся полностью случайными.
Такой эффект невозможно воспроизвести на обычных суперкомпьютерах. Это шаг к практическим квантовым вычислениям, которые смогут моделировать материалы, молекулы и сложные физические процессы с точностью, недостижимой ранее.
«Quantum Echoes может стать основой будущих квантовых разработок для реального применения.
*Out-of-time-order correlator (сокращённо OTOC) - это специальная метрика, с помощью которой физики измеряют, как быстро информация "распространяется" и смешивается внутри квантовой системы.
@ai_machinelearning_big_data
#QuantumComputing #Google #AI #Nature #Physics
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤5🔥5🤯1
ВВС: История математики
Часть 1 Язык вселенной
Часть 2 Гений Востока
Часть 3 Пределы пространства
Часть 4 За пределы бесконечности
Математика - универсальный язык Вселенной, фундамент, на котором основаны все другие науки. Как человечество смогло открыть тайны этого универсального языка? Начиная с древнейших времен, прослеживается история математики до наших дней и завершается рассказом о наиболее важных проблемах современности. За решение каждой из этих "проблем тысячелетия" полагается крупное денежное вознаграждение. Но главное, их решение позволит лучше понять устройство нашего мира.
Часть 1 Язык вселенной
Часть 2 Гений Востока
Часть 3 Пределы пространства
Часть 4 За пределы бесконечности
Математика - универсальный язык Вселенной, фундамент, на котором основаны все другие науки. Как человечество смогло открыть тайны этого универсального языка? Начиная с древнейших времен, прослеживается история математики до наших дней и завершается рассказом о наиболее важных проблемах современности. За решение каждой из этих "проблем тысячелетия" полагается крупное денежное вознаграждение. Но главное, их решение позволит лучше понять устройство нашего мира.
👍19❤6🔥6🤡1
[Kuznecov_A.V.,_Sakovich_V.A.,_Holod_N.I.]_Vuessha.pdf
11 MB
Высшая математика. Математическое программирование
Кузнецов А.В., Сакович В.А., Холод Н.И. (2013)
Излагаются методы решения задач линейного программирования, элементы теории двойственности, рассматриваются программирование на сетях, дискретное и выпуклое программирование, основы теории матричных игр, динамического и параметрического программирования, даются сведения из стохастического программирования, излагаются методы решения задач транспортного типа. Основное внимание уделено приложениям математических методов в экономике, приведены примеры экономического содержания с анализом полученных результатов.
Кузнецов А.В., Сакович В.А., Холод Н.И. (2013)
Излагаются методы решения задач линейного программирования, элементы теории двойственности, рассматриваются программирование на сетях, дискретное и выпуклое программирование, основы теории матричных игр, динамического и параметрического программирования, даются сведения из стохастического программирования, излагаются методы решения задач транспортного типа. Основное внимание уделено приложениям математических методов в экономике, приведены примеры экономического содержания с анализом полученных результатов.
❤13🔥1🤡1
Forwarded from Machine learning Interview
🧠 ИИ теперь не только создаёт знания — он их спасает
Издательская группа Frontiers сообщила: около 90% научных данных никогда не переиспользуются и не публикуются должным образом.
Иными словами, большинство открытий исчезает в цифровом небытии.
Чтобы это изменить, Frontiers запустила платформу на базе ИИ, которая
- сканирует забытые исследования,
- систематизирует данные,
- и связывает их между собой, превращая «потерянные» результаты в новые открытия.
💡 Наука тонет в данных — и теперь именно ИИ помогает достать их на поверхность.
https://www.sciencedaily.com/releases/2025/10/251013040314.htm
Издательская группа Frontiers сообщила: около 90% научных данных никогда не переиспользуются и не публикуются должным образом.
Иными словами, большинство открытий исчезает в цифровом небытии.
Чтобы это изменить, Frontiers запустила платформу на базе ИИ, которая
- сканирует забытые исследования,
- систематизирует данные,
- и связывает их между собой, превращая «потерянные» результаты в новые открытия.
💡 Наука тонет в данных — и теперь именно ИИ помогает достать их на поверхность.
https://www.sciencedaily.com/releases/2025/10/251013040314.htm
👍18❤12❤🔥3😁1🤡1🏆1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🧠 IBM объясняет, как математика симметрий помогает создавать новые квантовые алгоритмы
Математика групп — это про симметрии: как объекты можно менять местами, вращать или переставлять, и что при этом остаётся неизменным.
IBM показывает, что те же самые идеи лежат в основе квантовых вычислений — и помогают искать задачи, где квантовые алгоритмы могут быть быстрее классических.
Ключевые идеи:
- Симметрии в природе описываются теорией групп
- Квантовые системы тоже подчиняются симметриям
- Если правильно описать задачу через симметрии, можно найти квантовый алгоритм с ускорением
- IBM работает с более сложными (не-абелевыми) симметриями — это следующий уровень, сложнее и мощнее
Зачем это всё
Мы ещё не нашли много «убойных» квантовых алгоритмов.
Подход через симметрии — это способ открывать новые, а не только улучшать старые.
Если коротко:
Математика симметрий может стать картой для поиска новых квантовых алгоритмов.
Подробнее: https://www.ibm.com/quantum/blog/group-theory
Видео: https://www.youtube.com/watch?v=eSy-pwkLiIQ
#quantum #math #grouptheory #IBMQuantum #algorithms
Математика групп — это про симметрии: как объекты можно менять местами, вращать или переставлять, и что при этом остаётся неизменным.
IBM показывает, что те же самые идеи лежат в основе квантовых вычислений — и помогают искать задачи, где квантовые алгоритмы могут быть быстрее классических.
Ключевые идеи:
- Симметрии в природе описываются теорией групп
- Квантовые системы тоже подчиняются симметриям
- Если правильно описать задачу через симметрии, можно найти квантовый алгоритм с ускорением
- IBM работает с более сложными (не-абелевыми) симметриями — это следующий уровень, сложнее и мощнее
Зачем это всё
Мы ещё не нашли много «убойных» квантовых алгоритмов.
Подход через симметрии — это способ открывать новые, а не только улучшать старые.
Если коротко:
Математика симметрий может стать картой для поиска новых квантовых алгоритмов.
Подробнее: https://www.ibm.com/quantum/blog/group-theory
Видео: https://www.youtube.com/watch?v=eSy-pwkLiIQ
#quantum #math #grouptheory #IBMQuantum #algorithms
🔥5👍4❤2👎1
🔬 Учёные из Польши: квантовые частицы связаны "на расстоянии" просто потому, что они одинаковые
Физики-теоретики из Польши показали, что *нелокальность* — загадочная "мгновенная связь" между квантовыми частицами — может возникать без запутанности и без взаимодействия.
🔍 Почему?
Потому что одинаковые квантовые частицы (например, электроны или фотоны) неотличимы по сути.
И этого уже может быть достаточно, чтобы возникали скрытые "связи" на расстоянии.
1. Проще квантовая связь
Если нелокальные связи возникают *автоматически*, то не нужно всегда настраивать хрупкую запутанность.
➡️ Это может упростить квантовые сети и сделать их стабильнее.
2. Новый подход к квантовым компьютерам
Возможно, мы сможем использовать *встроенные* нелокальные корреляции, чтобы сделать вычисления более надёжными и энергоэффективными.
3. Иная перспектива на телепортацию
Сейчас телепортация работает на основе запутанности.
Но если *нелокальность встроена изначально*, возможно появление телепортации без запутанности.
👀
4. Глубокий намёк на структуру Вселенной
Если нелокальность — свойство *тождественности частиц*, то пространство и время могут быть производными, а информация — фундаментальна.
Это поддерживает идеи квантовой гравитации и теории симуляции.
🌌 Вывод
Это не телепортация людей (пока).
Но если *вселенная уже "проводит кабель"* между частицами, нам остаётся лишь подключиться.
Возможно, Вселенная уже всё подготовила. Надо только понять, как этим воспользоваться.
https://www.nature.com/articles/s41534-025-01086-x
Физики-теоретики из Польши показали, что *нелокальность* — загадочная "мгновенная связь" между квантовыми частицами — может возникать без запутанности и без взаимодействия.
🔍 Почему?
Потому что одинаковые квантовые частицы (например, электроны или фотоны) неотличимы по сути.
И этого уже может быть достаточно, чтобы возникали скрытые "связи" на расстоянии.
1. Проще квантовая связь
Если нелокальные связи возникают *автоматически*, то не нужно всегда настраивать хрупкую запутанность.
➡️ Это может упростить квантовые сети и сделать их стабильнее.
2. Новый подход к квантовым компьютерам
Возможно, мы сможем использовать *встроенные* нелокальные корреляции, чтобы сделать вычисления более надёжными и энергоэффективными.
3. Иная перспектива на телепортацию
Сейчас телепортация работает на основе запутанности.
Но если *нелокальность встроена изначально*, возможно появление телепортации без запутанности.
👀
4. Глубокий намёк на структуру Вселенной
Если нелокальность — свойство *тождественности частиц*, то пространство и время могут быть производными, а информация — фундаментальна.
Это поддерживает идеи квантовой гравитации и теории симуляции.
🌌 Вывод
Это не телепортация людей (пока).
Но если *вселенная уже "проводит кабель"* между частицами, нам остаётся лишь подключиться.
Возможно, Вселенная уже всё подготовила. Надо только понять, как этим воспользоваться.
https://www.nature.com/articles/s41534-025-01086-x
❤11🔥6👍4👎2