📕 Вопрос на засыпку. Как заставить мозги шевелиться [2016] Джон Фарндон

💾 Скачать книгу

#самообразование #образование #наука #собеседование #научпоп

📕 От джуна до сеньора. Как стать востребованным разработчиком [2023] Владимир Швец

💾 Скачать книгу

👨🏻‍💻 Для кого книга:
В первую очередь для начинающих разработчиков, которые хотят найти свое место в индустрии, а также специалистов в IT, которые уже успели освоиться и теперь жаждут узнать, насколько глубока кроличья нора.

#программирование #карьера #it #образование #собеседование

🧠 Проблема утечки мозгов из России

Ситуация печальная в нашей стране. Конечно, наука интересна и прекрасна сама по себе. Но когда ты еле-еле выживаешь от зарплаты до зарплаты, потому что тебе впритык хватает только на еду, но о какой науке может идти речь? Поэтому физики, математики, экономисты уходят из ВУЗов и РАН куда-нибудь в IT, потому что даже на бездумном копипасте там можно будет получать запрлату в два раза выше, чем от тяжелой научной деятельности. А уж если человек старается, мыслит и развивается, то в IT он сможет заработать в 10 раз больше. И это не шутки. Во время студенчества я разговорился со своим учителем математического анализа. Узнал, что у него зарплата 25К / мес (рублей разумеется). На минуточку, человек отработал 30 лет, преподавая высшую математику. И мой одноклассник, поступивший в МВД «по связям» получал стипендию 25К / мес. К слову, физики (мы) получали стипендию 1.0 - 1.6 К / мес. И на 1600 руб нужно было иметь средний балл 98 после сдачи сессии. Потом у нас внезапно задаются вопросом «Почему утекают молодые умные специалисты?». Да потому что делать тут нечего. Либо IT, либо на завод, либо свой бизнес. К сожалению, тяжело мотивировать себя заниматься наукой и быть отрешенным от реальной жизни. Не в деньгах счастье, но «мозги из России » тоже хотят жить хорошо. Государство конечно удивится этому факту и такие: «а_чё_всмысле.jpg». Но разве депутатам, живущим на 600 К / мес понять вузовского преподавателя математики/физики/экономики, живущего на 25К / мес ?

#образование #наука #физика #математика #экономика #биология #химия

🌀 Зачем современному человеку математика? 💡

Математика развивает интеллект и познавательные способности, расширяет кругозор учеников. Занятия математикой тренируют память и взрослых людей, влияет на позитивное формирование характера личности (внимательность, настойчивость, ответственность, аккуратность). Учеными доказано, что развитие ранних математических способностей является одним из главных факторов успешной учебы школьников практически по всем остальным предметам.

Программа "Что делать". Эфир 07.12.2003.
Участники:
1. Шмерлинг Дмитрий Семенович - Профессор ГУ-ВШЭ;
2. Тихомиров Владимир Михайлович - Доктор физико-математических наук, профессор МГУ;
3. Абрамов Александр Михайлович - Член-корреспондент Российской академии образования;
4. Баженов Лев Борисович - Профессор, доктор философских наук, ведущий научный сотрудник института философии РАН;
5. Мильграм Леонид Исидорович - Народный учитель СССР, почетный гражданин Москвы;
Автор и ведущий: Третьяков Виталий Товиевич. #видеоуроки #математика #math #образование

💡 Physics.Math.Code

🚀 Зачем физике математика? [Анатолий Ягола, Николай Нефёдов, Всеволод Твердислов]

Испокон веков математика считается главным посредником между человеком и природой. Именно в ней нашли своё отражение логика и порядок устройства Вселенной, которым подчинён весь окружающий мир. Эта наука настолько прочно проникла во все сферы жизни общества, что мы, даже не замечая этого, регулярно прибегаем к простейшим математическим вычислениям и терминологии. Точные формулы позволяют учёным детально описать, спрогнозировать и филигранно просчитать до мелочей результаты любого процесса и явления. А уж научно-технический прогресс своим стремительным развитием обязан исключительно математике, ведь без неё он бы так и остался фантастической идеей в умах миллионов. Ещё итальянский астроном Галилео Галилей сказал: «Великая книга природы написана математическими символами». Позднее эту гипотезу подтвердил на практике один из основоположников современной физики – Исаак Ньютон. Тем самым, навсегда сделав два важнейших научных направления единым целым. Но так ли велика роль “царицы наук” в современной физике? Какие непознанные горизонты математика ещё может приоткрыть учёным?

Гости:
Анатолий Григорьевич Ягола — доктор физико-математических наук;
Николай Николаевич Нефёдов — доктор физико-математических наук;
Ведущий: Всеволод Александрович Твердислов — доктор физико-математических наук, заведующий кафедрой биофизики МГУ.
#видеоуроки #математика #math #образование #физика

💡 Physics.Math.Code

📚 Подборка книг для прокачки математического мышления [25 книг]

Многие книги подборки посвящены теоретико-познавательным проблемам математики, ее взаимодейcтвиям с науками о природе, роли в исследовании внешнего мира и творчеству замечательных ученых.

💾 Скачать книги

Книги знакомят читателя с идеями и механизмом усовершенствования аппарата творчества, необходимого для решения нестандартных задач. Книги дают представление о новом подходе к обучению и рассказывают о методике достижения значительных результатов в этом процессе. На достаточно большом объеме олимпиадных задач показаны различные приемы решений, при этом вычленены и обобщены их особенности. Для учащихся средних общеобразовательных учебных заведений, студентов педагогических университетов и учителей математики, физики. #алгоритмы #математика #подборка_книг #алгебра #образование #мышление #физика #наука

💡 Physics.Math.Code

📕 Математика. Утрата определенности [1984] Клайн М
📕 Mathematics, the loss of certainty [1982] Morris Kline

💾 Скачать книги

I. Становление математических истин
II. Расцвет математических истин
III. Математизация науки
IV. Первое ниспровержение: увядание истины
V. Нелогичное развитие логичнейшей из наук
VI. Нелогичное развитие: в трясине математического анализа
VII. Нелогичное развитие: серьезные трудности на пороге XIX в.
VIII. Нелогичное развитие: у врат рая
IX. Изгнание из рая: новый кризис оснований математики
X. Логицизм против интуиционизма
XI. Формализм и теоретико-множественные основания математики
XII. Бедствия
XIII. Математика в изоляции
XIV. Куда идет математика?
XV. Авторитет природы

#математика #алгебра #наука #образование #история

🧬 Арбузов Б.А. об основной цели учёного

Борис Александрович Арбузов (1903 — 1991) — советский учёный, химик-органик, доктор химических наук (1936), академик Академии наук СССР (с 1953, член-корреспондент с 1943). Герой Социалистического Труда (1969). Лауреат Ленинской премии (1978) и Сталинской премии второй степени (1951). Сын и ученик русского учёного-химика А. Е. Арбузова (1877—1968). Внёс фундаментальный вклад в теорию строения, исследовал структуры различных классов органических и элементорганических соединений. Работы Арбузова по определению электронной и пространственной структур гетероциклических молекул отмечены премией им. Д. И. Менделеева (1949). Б. А. Арбузов является автором более 1500 печатных трудов и имеет около 100 авторских свидетельств. #образование #физика #physics #видеоуроки #научные_фильмы #химия #наука

💡Physics.Math.Code

📚 Подборка книг для прокачки математического мышления [25 книг]

Многие книги подборки посвящены теоретико-познавательным проблемам математики, ее взаимодейcтвиям с науками о природе, роли в исследовании внешнего мира и творчеству замечательных ученых.

💾 Скачать книги

Книги знакомят читателя с идеями и механизмом усовершенствования аппарата творчества, необходимого для решения нестандартных задач. Книги дают представление о новом подходе к обучению и рассказывают о методике достижения значительных результатов в этом процессе. На достаточно большом объеме олимпиадных задач показаны различные приемы решений, при этом вычленены и обобщены их особенности. Для учащихся средних общеобразовательных учебных заведений, студентов педагогических университетов и учителей математики, физики. #алгоритмы #математика #подборка_книг #алгебра #образование #мышление #физика #наука

💡 Physics.Math.Code

💦 Моделирование жидкости (англ. fluid simulation) — область компьютерной графики, использующая средства вычислительной гидродинамики для реалистичного моделирования, анимации и визуализации жидкостей, газов, взрывов и других связанных с этим явлений. Имея на входе некую жидкость и геометрию сцены, симулятор жидкости моделирует её поведение и движение во времени, принимая в расчёт множество физических сил, объектов и взаимодействий. Моделирование жидкости широко используется в компьютерной графике и ранжируется по вычислительной сложности от высокоточных вычислений для кинофильмов и спецэффектов до простых аппроксимаций, работающих в режиме реального времени и использующихся преимущественно в компьютерных играх.

Существует несколько конкурирующих методов моделирования жидкости, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. Наиболее распространёнными являются сеточные методы Эйлера, гидродинамика сглаженных частиц (англ. smoothed particle hydrodynamics — SPH), методы, основанные на завихрениях, и метод решёточных уравнений Больцмана. Эти методы возникли в среде вычислительной гидродинамики и были позаимствованы для практических задач в индустрии компьютерной графики и спецэффектов. Основное требование к данным методам со стороны компьютерной графики — визуальная правдоподобность. Иными словами, если наблюдатель при просмотре не может заметить неестественность анимации, то моделирование считается удовлетворительным. В физике, технике и математике, с другой стороны, основные требования предъявляются к физической корректности и точности моделирования, а не к её визуальному результату.

В компьютерной графике самые ранние попытки решить уравнения Навье — Стокса в трёхмерном пространстве были предприняты в 1996 году Ником Фостером (англ. Nick Foster) и Димитрисом Метаксасом (англ. Dimitris Metaxas). Их работа в качестве основы использовала более раннюю работу по вычислительной гидродинамике, которая была опубликована в 1965 году Харлоу (англ. Harlow) и Уэлшем (англ. Welch). До работы Фостера и Метаксаса многие методы моделирования жидкости были построены на основе специальных систем частиц, методах снижения размерности (типа двухмерные модели мелких водяных объёмов типа луж) и полу-случайных шумовых турбулентных полях. В 1999 году на SIGGRAPH Джос Стэм (англ. Jos Stam) опубликовал метод так называемых «стабильных жидкостей» (англ. Stable Fluids), который использовал полу-лагранжевый метод адвекции и неявные интеграции вязкости для обеспечения безусловно устойчивого поведения жидкости. Это позволило моделировать жидкости со значительно большим временным шагом и в общем привело к более быстрым программам. Позже, в 2001—2002 годах, этот метод был расширен Роном Федкивым вместе со своими сотрудниками, благодаря чему стало возможным обрабатывать сложную модель воды в трёхмерной сцене с использованием метода установленного уровня (англ. Level set method). #математика #физика #наука #gif #образование #разработка_игр #gamedev #math #physics

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

👨‍🎓Завершилась масштабная международная олимпиада по промышленной разработке PROD от Центрального университета, Т-Банка и НИУ ВШЭ

Соревнования были посвящены разработке ПО, применяемого в реальных бизнес-процессах бигтех компаний. Участниками PROD стали свыше 4000 школьников из всех регионов России и 23 стран мира, в том числе из Великобритании, Франции, Германии и Китая. Они решали задачи по созданию систем, автоматизации процессов и разработке приложений для повышения эффективности и сокращению затрат компаний.

Финальный этап длился 5 дней и проходил в Москве. Участники в командах создавали полноценные IT-продукты: платформу для проведения соревнований по анализу данных, сервис для обмена книгами, а также проект по созданию программ лояльности для партнеров Т-Банка.

Победителями стали 17 школьников из России и Беларуси. Они получили грант в размере 100% на обучение в Центральном университет, скидку до 90% на совместный бакалавриат Факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ и Центрального университета, а также возможность пройти упрощенный отбор на стажировку в Т-Банк. #science #наука #образование #разработка #физика

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

💦 Моделирование жидкости (англ. fluid simulation) — область компьютерной графики, использующая средства вычислительной гидродинамики для реалистичного моделирования, анимации и визуализации жидкостей, газов, взрывов и других связанных с этим явлений. Имея на входе некую жидкость и геометрию сцены, симулятор жидкости моделирует её поведение и движение во времени, принимая в расчёт множество физических сил, объектов и взаимодействий. Моделирование жидкости широко используется в компьютерной графике и ранжируется по вычислительной сложности от высокоточных вычислений для кинофильмов и спецэффектов до простых аппроксимаций, работающих в режиме реального времени и использующихся преимущественно в компьютерных играх.

Существует несколько конкурирующих методов моделирования жидкости, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. Наиболее распространёнными являются сеточные методы Эйлера, гидродинамика сглаженных частиц (англ. smoothed particle hydrodynamics — SPH), методы, основанные на завихрениях, и метод решёточных уравнений Больцмана. Эти методы возникли в среде вычислительной гидродинамики и были позаимствованы для практических задач в индустрии компьютерной графики и спецэффектов. Основное требование к данным методам со стороны компьютерной графики — визуальная правдоподобность. Иными словами, если наблюдатель при просмотре не может заметить неестественность анимации, то моделирование считается удовлетворительным. В физике, технике и математике, с другой стороны, основные требования предъявляются к физической корректности и точности моделирования, а не к её визуальному результату.

В компьютерной графике самые ранние попытки решить уравнения Навье — Стокса в трёхмерном пространстве были предприняты в 1996 году Ником Фостером (англ. Nick Foster) и Димитрисом Метаксасом (англ. Dimitris Metaxas). Их работа в качестве основы использовала более раннюю работу по вычислительной гидродинамике, которая была опубликована в 1965 году Харлоу (англ. Harlow) и Уэлшем (англ. Welch). До работы Фостера и Метаксаса многие методы моделирования жидкости были построены на основе специальных систем частиц, методах снижения размерности (типа двухмерные модели мелких водяных объёмов типа луж) и полу-случайных шумовых турбулентных полях. В 1999 году на SIGGRAPH Джос Стэм (англ. Jos Stam) опубликовал метод так называемых «стабильных жидкостей» (англ. Stable Fluids), который использовал полу-лагранжевый метод адвекции и неявные интеграции вязкости для обеспечения безусловно устойчивого поведения жидкости. Это позволило моделировать жидкости со значительно большим временным шагом и в общем привело к более быстрым программам. Позже, в 2001—2002 годах, этот метод был расширен Роном Федкивым вместе со своими сотрудниками, благодаря чему стало возможным обрабатывать сложную модель воды в трёхмерной сцене с использованием метода установленного уровня (англ. Level set method). #математика #физика #наука #gif #образование #разработка_игр #gamedev #math #physics

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib