Физики поняли, почему стекло, полученное методом осаждения из газовой фазы, сразу получается стабильным. В случае стекла, сделанного стандартным способом, то есть при помощи быстрого охлаждения жидкости, для достижения устойчивой структуры могут потребоваться тысячелетия. Статья с описанием результатов опубликована в журнале Physical Review Letters.

#физика #материалы #технология #симуляция
https://telegra.ph/Obyasnena-ustojchivost-poluchennyh-iz-gaza-stekol-11-03

Физики из Канады нашли способ искать плотные подграфы с помощью бозонных, точнее, фотонных семплеров. Звучит как абзац из романа Питера Уоттса? Сейчас попробуем расшифровать.

Читая текст ниже, держите в голове, что любое упрощение — это только часть правды )

Если вкратце, то с появлением первых прототипов квантовых компьютеров выяснилось несколько неприятных обстоятельств: во-первых, универсальные квантовые вычислители очень сложны и дороги, во-вторых, очень нестабильны — вычисления зачастую приходится выполнять много сотен раз для получения надёжных результатов.

Одним из решений проблемы (кроме, очевидно, залить недостатки деньгами) стало построение специализированных вычислительных узлов, которые умеют что-то одно, но хорошо, быстрее классических компьютеров. Так вот, фотонные семплеры – это и есть одно из семейств таких узлов.

Фотонный семплер – это, по большому Копенгагенскому счёту, всего лишь линейный интерферометр, лазер и фотоэлемент. Путём некоторых преобразований эту несложную схему можно использовать для вычисления некоторого класса комбинаторных задач, особенно преобразования функции распределения случайных величин в системах с очень большим числом комбинаций. В чём-то устройство похоже на доску Гальтона – на вход мы высыпаем кучу шариков, внутри происходит магия, на выходе мы получаем статистику распределения какой-то величины для нашей задачи.

Плотные подграфы – это группы вершин в графах с особенно высоким числом связей. Например, бывшие одноклассники в ВК – это плотные подграфы, там каждый дружит с каждым. Находить такие группы очень вычислительно сложно, но важно не только для анализа социальных сеточек, но и вообще для поиска совпадений между наборами данных, например, поиска нужного гена в геноме, или анализа спектрограмм при анализе взрывчатых веществ.

В общем, штука очень полезная и нужная, правда пока на этапе прототипа и модели. Хотя сейчас внедрение всякого хайтека идёт быстро, так что увидим мы квантовые семплеры в бою скорее всего довольно скоро, ещё в нашем поколении.

#физика #кванты #симуляция #квантовый_компьютер #квантовые_вычисления #вычисления #математика #графы

#физика #кванты #симуляция #квантовый_компьютер #квантовые_вычисления #вычисления #математика #графы
https://nplus1.ru/news/2018/07/23/boson-DkS

Группа американских учёных обучила искусственную нейронную сетку распознавать рукописные цифры, а потом распечатала набор из пяти дифракционных решёток – по одной на каждый слой – которые вместе создают оптический аналог обученной нейросети.

Подавая на вход изображения цифр и других символов, на выходе можно получить максимум яркости в той области, которая соответствует одной из цифр. Грубо говоря, можно представить себе, что пластинка на выходе системы разделена на 9 клеток, каждая для своей цифры, и свет выходит из той клетки, которая соответствует показываемой нейросети картинке.

В общем, мало того, что идея очень крутая сама по себе, в самый раз для научной фантастики, так ещё и исследовательский образец достиг неплохой точности в 86%. По сути получился чисто оптический вычислительный прибор, на основе которого можно реализовать базовые логические элементы.

Не знаю, как вас, а мне такие новости ненадолго возвращают время, которое я проводил в библиотеке с бумажными книгами, набитыми фантастикой и советскими научно-популярными энциклопедиями – небольшое ощущение чуда.

#вычисления #3Dпечать #оптический_компьютер #симуляция #физика #нейросети #ML
https://nplus1.ru/news/2018/07/27/diffractive-neural-network

Как чёрные дыры убивают звёзды ещё в младенчестве 🌀🔪💫

Долгое время одним из главных препятствий для появления новых звёзд считалось интенсивное ультрафиолетовое излучение галактического ядра. Это излучение прогревает межзвёздный газ и приводит к образованию гигантских турбулентных областей, в которых почти невозможно формирование «звёздных зародышей».

Результат трёхлетнего исследования в Центре Астрофизики и Релятивисткой физики Дублинского Университета показал, что одним из главных источников такого излучения являются не галактические ядра, а чёрные дыры малых и средних размеров. В результате анализа 70 терабайт данных, полученных в 2014 году на суперкомпьютере Blue Waters благодаря симуляции звёздообразования и динамики межзвёздного газа, Джон Вайз (John Wise) обнаружил механизм ускорения роста чёрных дыр внутри пузырей из тёмной материи и газа.

Аккреционные диски чёрных дыр состоят из падающей на сингулярности раскалённой материи, которая интенсивно излучает в УФ-диапазоне. Такие чёрные дыры становятся мощными ультрафиолетовыми светильниками, подавляя зарождение звёзд, а значит и избавляются от основных конкурентов по пожиранию газа. В итоге внутри гало из тёмной материи формируются идеальные условия для быстрого роста сверхмассивных дыр.

#астрономия #космос #космология #физика #симуляция
https://www.news.gatech.edu/2019/01/23/birth-massive-black-holes-early-universe-revealed

Видео, полученное в результате симуляции на суперкомпьютере Blue Waters. Белый цвет — зоны, заполненные излучением, зелёный — металлы

#космос #астрономия #видео #симуляция
https://youtu.be/lxaemxS_AAw