стрим сегодня был кратким, чётким и очень познавательным. отчёт следует. Не забываем, что стрим, где всем надо быть - 23-го июля! напоминание в песенном виде 👇

Дорогие друзья, специально для вас! Желаем вам отличных выходных и, как сказано в этом видео, таки следующий шикарный физмат-лайв-стрим с супер-крутыми гостями 23-го июля.

Официальный анонс скоро в этом канале.


#LiveStream #НастроениеСубботы #Culture

@easy_about_complex

1/2

🌀 Квантовая физика, здравый смысл и немного здоровой дерзости

Автор: М. Кацнельсон (Фейсбук)

Вот это всеобщее радостное бульканье о полной непостижимости квантовой физики... В общем, я совсем перестал понимать, что имеется в виду. Ох - соотношение неопределенности Гейзенберга! Вы только подумайте - квантовая частица не имеет одновременно точного значения координаты и скорости. Караул - спасите - хулиганы зрения лишают.

А что - то, что в классической механике задание координаты и скорости однозначно определяет движение - это вот прямо очевидно? Вот прямо проснулся в шесть часов, разобрался с пресловутой резинкой и сразу думаешь: ну да - законы движения представляют собой дифференциальное уравнение второго порядка, ежику понятно, не третьего ведь и не первого, значит, функция и производная нужны, чтобы определить задачу Коши. Проще некуда!

Продолжение 👇

2/2. Продолжение. Начало тут.

Классическая механика крайне противоинтуитивна и противоречит повседневному опыту, не зря ее придумывали тысячелетиями. Мы живем в мире где царит трение, Галилей и Ньютон - это больше про небесные тела (как это и было исторически), где вездесущие Божие сопротивления движению тел не оказывает, и которые в повседневный жизненный опыт широчайших рабочих и крестьян скорее не входят, нежели входят. А симплектическая геометрия фазового пространства? А принцип наименьшего действия со всей связанной телеологией? А - да чего там - вращательное движение? Есть известная фотография: Бор и Паули наблюдают за движением волчка и оба явно охреневают. А детерминистский хаос?

И это я еще молчу о вполне себе классической теории относительности.

Во многих отношениях, квантовая механика проще. Например, она дает естественное объяснение принципу наименьшего действия (через фейнмановскую формулировку). Ссылка на измерение и важность выбора измерительных приборов совершенно согласуется именно с повседневным опытом.

В общем, ребята: квантовую механику не понимает никто (т.е., вы лично не понимаете) - ну ОК. А классическую физику вы понимаете? Правда-правда?

По-моему, тут просто: сказало начальство, что квантовая физика как-то по особенному непонятна - все уши и развесили. Никакого личного опыта за такими высказываниями как правило нет. Вот лично мне квантовая механика намного интуитивно понятнее классической физики - просто потому что я ей намного больше занимался. Тут, как обычно: достигается упражнением. И всё.

1/3
Немного о математических моделях в психологии принятия решений

Представьте, вам предлагают:
📍 Либо 50 долларов прямо сейчас,
📍 Либо 100 долларов через полгода.

Большинство людей выберут деньги сразу. Почему? Потому что:
— вдруг человек забудет или передумает платить;
— сейчас нужнее;
— и т.д.

Это логика: лучше воробей в руке, чем журавль в небе. И это называется снижением ценности будущего — чем дальше выгода, тем меньше она кажется нам ценной.

А теперь представьте, вам предлагают:
📍 Либо 50 долларов прямо сейчас,
📍 Либо 1 000 000 долларов через полгода.

Тут выбор большинства будет другой....

📉 Что говорит теория? Как смоделировать математически принятие нашим мозгом решений такого рода?

Изначально экономисты ожидали, что при оценке рисков и принятии решений мы уменьшаем ценность будущего по экспоненциальной формуле:

V(t) = V₀ · e^(–kt)

Где
V(t) — ценность через время t,
V₀ — ценность сейчас,
k — индивидуальный для для каждого из нас коэффициент «нетерпеливости».

Продолжение 👇

2/3. Продолжение. Начало 👆

B 80-х Джордж Эйнсли провёл серию экспериментов. Людям задавали два почти одинаковых вопроса:

1️⃣
📍 $50 прямо сейчас
📍 $100 через 6 месяцев
→ большинство выбирает $50

2️⃣
📍 $50 через 3 месяца
📍 $100 через 9 месяцев
→ большинство уже выбирает $100

🤔 Что? Те же самые 6 месяцев разницы — но результат противоположный! Экспонента так не умеет. А вот гипербола — умеет:

  V(t) = V₀ / (1 + k·t)

Эта функция обесценивает ближайшее будущее быстрее, чем далёкое. Именно это мы и наблюдаем: сначала $50 сейчас кажется очень ценным. Но когда оба варианта в будущем — резкого «перетяга» уже нет, и $100 выигрывает.

Обе кривые на рисунке👆

Ещё пару моделей:в продолжении 👇

2/3. Продолжение. Начало 👆

Ещё пару моделей:

📍 Marshmallow Test (тест с зефиркой):
Ребёнку:
📍 один зефир сейчас
📍 или два через 15 минут
→ Тут включается сомнение, будет ли награда. Добавим вероятность:

  V(t) = (V₀ · p(t)) / (1 + k·t)

где p(t) — субъективная вероятность, что награду действительно дадут.

🎲 А если добавим риск, получим классическую ожидаемую полезность:

  EU = Σ pᵢ · u(xᵢ)

где:
— pᵢ — вероятность исхода i
— xᵢ — результат
— u(xᵢ) — его полезность (часто берут логарифм или корень)

🌀 А в Prospect Theory (Канеман и Тверски):

  V = Σ π(pᵢ) · v(xᵢ)

где:
xᵢ — возможный исход (например, +$100 или –$50)
v(xᵢ) — субъективная полезность этого исхода (выгоды воспринимаются логарифмически - меньше радости с каждым долларом, потери воспринимаются сильнее, чем выигрыши той же величины (loss aversion).
π(pᵢ) — субъективное восприятие вероятности (люди переоценивают малые вероятности и недооценивают большие)

📌 Всё это важно, потому что поведение людей — не идеально рациональное, но его можно описывать математически, если подбирать правильные функции: не только время, но и доверие, страх, риски, надежду. Но это очень сложно! Однако если вы поставите много-много лайков, то мы продолжим эту тему и расскажем при чём же тут нейросети 😂

@easy_about_complex

#MathModeling #Psychology

🧠 Лайв-стрим — 23 июля

В 18:00 по немецкому времени (19:00 по Киеву/Москве) у нас в гостях —
Михаил Коробко, старший научный сотрудник Института квантовой механики Университета Гамбурга и популяризатор науки.

Telegram-канал Михаила: @homeostatic_universe

📡 Стрим открытый — можно слушать, задавать вопросы и участвовать в разговоре.

🔬 Поговорим о теоретической и экспериментальной физике, квантовых технологиях, академической жизни и научной карьере в Германии.
Возможно, затронем междисциплинарные темы — философию науки и стыки с другими областями знаний.

📍Присоединиться можно будет 23 июля в указанное время — кнопка «Присоединиться к стриму» появится вверху этого канала.

🗓️ Отметьте у себя в календаре — будет интересно не только физикам.

Пятница! Давайте про работу😁

Рабочая неделя позади, и чтобы разбавить научные темы - самое время вспомнить один из проектов из практики, над которым я работал. Расскажу про свой первый проект после универа, когда я только начал путь как самозанятый разработчик софта.

Мой переход из академической среды в индустрию начался с заказа от Agfa Healthcare. Задача: разработка ПО для машин, которые дигитализируют рентгеновские снимки. Да, те самые черные плёнки, которые хранятся в запертых кассетах.

Представьте себе коробку примерно 1.5×1×0.8 метра. Эта машина должна:
• открыть кассету,
• аккуратно извлечь снимок,
• с помощью системы валов и моторов доставить его к лазерному сканеру,
• протащить снимок под сканером с нужной точностью,
• затем вернуть всё обратно в кассету, запереть её и отдать пользователю.

Обычный офисный сканер тут, понятно, не прокатит😅

При внешней простоте задача оказалась нетривиальной: точная координация моторов и валов, датчиков, контроль за положением снимка…

Продолжение следует

Не писал аж целую неделю сообщений потому, что увлёкся этим проектом. Всем рекомендую — каждый может присоединиться! Это необыкновенно захватывающая тема на стыке математики (абстрактной алгебры и алгоритмов), физики и биологии. Здесь реально есть чему поучиться 👇👇👇

🚀 Уважаемые коллеги, кому интересна математика и машинное обучение, приглашаем Вас принять участие в неформальном научном проекте.

Мы разрабатываем новые методы и опен-соурс библиотеку CayleyPy, которая на основе МЛ/РЛ методов позволяет решить математические задачи, которые были не доступны ранее. Как пример наша система уже по всем параметрам на порядки превсходит аналогичные методы в системе компьютерной алгебры GAP (де-факто стандарт) - использующую алгоритмы доработанные самим Д. Кнутом.

Если у Вас желание поучаствовать в проекте, есть знание Питона и несколько свободных часов в неделю - то присоединяйтесь к нам - при активной работе - Вы будете соавтором научных публикаций. (Напишите @alexander_v_c - к.ф.-м.н. Александр Червов).

Краткая суть задачи может быть описана несколькими способами - нахождение пути на графе размером 10^20-10^200 (из-за размера обычные методы не применимы - только МЛ/РЛ). Решение пазла типа кубика Рубика, задача сортировки, математически - разложение элемента группы по образующим - все это в реальности одна и та же задача. Задача близка к прошедшему конкурсу Каггл Санта 2023. Более общо - это задача планирования - типичная для реинфорсмент ленинг - спланировать действия так чтобы кумулятивный эффект давал лучший результат - управлением манипулятором робота, системы АльфаГо, АльфаТензор, успех DeepSeek - это задачи - тесно связанные с тем, что мы делаем.

А зачем это нужно биологам ? А чтобы превращать людей в мышей ))) (А капусту в репу). Так назвал свои статьи известный биоинформатик П.Певзнер - оказывается эволюционная дистанция - соответствует дистанции на определенных графах - и наша цель улучшить ее оценку через МЛ/РЛ. Зачем нужно нужно в сетях - задержка сигнала (latency) сети определяется диаметром сети - оценка диаметра графов - одна из наших целей. В теории квантовых вычислений тоже нужны подобные графы и приложения этим не ограничены. И, кроме того, а знаете чем знаменит Билл Гейтс ?)) Он отлично сортировал блины ! Наша задача - побить его - через МЛ/РЛ)))

В нашем коллективе есть профессора математики, Каггл градмастеры, и легендарные иностранные специалисты - Tomas Rokicki , Herbert Kociemba - Вам будет у кого поучиться.

Подробнее о проекте вы можете узнать в наших статьях https://arxiv.org/abs/2502.18663 https://arxiv.org/abs/2502.13266 и в нашей группе https://t.iss.one/sberlogasci/1 и ⭐ СТАВЬТЕ СТАРС ⭐ (звездочки) на наш гитхаб: https://github.com/cayleypy/cayleypy

Кому интересны спорт и тренировки — приглашаю подписаться на мой второй канал о физкультуре и спорте: «Делай с нами, делай лучше нас»:

https://t.iss.one/sport_made_easy

Всё про тренировки и соревнования. Эффективность, результаты, спортивная психология, границы возможного, предотвращение травм.

🧠 Лайв-стрим — 23 июля, уже в ЭТУ СРЕДУ!

В 18:00 по немецкому времени (19:00 по Киеву/Москве) у нас в гостях — Михаил Коробко, старший научный сотрудник Института квантовой механики Университета Гамбурга и популяризатор науки.

Telegram-канал Михаила: @homeostatic_universe

📡 Стрим открытый — можно слушать, задавать вопросы и участвовать в разговоре.

🔬 Поговорим о теоретической и экспериментальной физике, квантовых технологиях, академической жизни и научной карьере в Германии.
Возможно, затронем междисциплинарные темы — философию науки и стыки с другими областями знаний.

📍Присоединиться можно будет 23 июля в указанное время — кнопка «Присоединиться к стриму» появится вверху этого канала.

🗓️ Отметьте у себя в календаре — будет интересно не только физикам.

Сегодня в 19 по Москве поучаствую в стриме на канале @easy_about_complex : поговорим про кванты, гравитацию, академию в целом и мою работу в частности. Формат будет живого общения с аудиторией, так что должно быть интересно, приходите!

PS на фотке - прототип гравитационно-волнового детектора Einstein Telescope, называется ET Pathfinder, расположен в Нидерландах.