Магия приближения на бесконечности ✨

Некоторые функции бывают настолько сложными, что в математике едва ли найдётся способ с ними работать. Учёные всегда стремились сделать их более управляемыми — такими, чтобы их можно было дифференцировать, интегрировать, приближать и использовать в вычислениях.

Поэтому огромным достижением математического анализа стало открытие степенных рядов Тейлора.

Идея оказалась гениально проста: строить функцию в виде бесконечного многочлена. Используя значения производных всего в одной точке, расписывать выражение, которое очень точно восстанавливает полное поведение и форму функции.

Ряд Тейлора — это способ разложения функции в степенной ряд. Благодаря формуле, которую мы вынесли на картинку, можно:

✅ вычислять синусы, логарифмы, eˣ и другие функции на компьютерах — через простую арифметику (сложение, умножение, вычитание, деление), доступную ПО;
✅ решать уравнения с неявно заданными функциями;
✅ упрощать сложные модели в физике, экономике и инженерии.

Но ряды Тейлора — это не просто формула, а способ мыслить. Искать путь от локального к глобальному: ты знаешь, как функция ведёт себя в одной точке, и можешь восстановить весь её облик. В этом точно есть что-то поэтическое!

Тем не менее идея Брука Тейлора долгое время оставалась в тени. У учёного не было привычки громко заявлять о своих достижениях. Пока он занимался вибрациями струн, оптикой и изучением живописи, его главное открытие пылилось в книге Methodus Incrementorum Directa et Inversa.

Через 17 лет математик Маклорен обнаружил его. Тогда формула и раскрылась во всей своей силе. А для разложения в окрестности нуля даже выделили отдельный термин — ряд Маклорена. С ним формулы стали короче, а вычисления быстрее.

Ну как, теперь мем про книгу стал понятнее?😇

#как_устроено

Математика вообще существует ⁉️

Недавно в сети завирусилось одно неоднозначное видео. На нём преподаватель утверждает, что математика — вовсе не точная наука, а искусство.

Слова спикера — не просто красивая метафора, а буквальное представление философской школы фикционизма. Приверженцы этого направления считают, что числа — это не универсальные константы, а лишь удобное изобретение человека.

Им оппонируют реалисты: их концепция строится на том, что любое натуральное, иррациональное или даже комплексное число описывает что-то реально существующее в мире. Есть ещё и платоники, которые полагают, что числа и структуры вшиты в само устройство Вселенной.

Так кто из них прав?

Если знаете точный ответ — пишите в комментарии. Мы пока не решились спорить с философами 🥲

Но вот что знаем точно: всё, что люди считают, доказывают и моделируют, опирается на фундаментальные понятия — основания математики. Без них не будет ни айтишки, ни инженерии, ни экономики.

Именно поэтому мы хотим заглянуть вглубь философских концептов. Делать это будем раз в пару недель в новой рубрике #это_база.

Разберём базовые понятия, покажем, как менялся взгляд на их определения, и объясним, как математические абстракции становятся реальностью.

Начнём уже сегодня с… точки 🔵

Загадка — и точка 🟠

Одно из самых простых и одновременно самых загадочных понятий в математике — это точка. Мы представляем её как крошечное пятно на бумаге, но у неё нет ни длины, ни ширины, ни даже формы!

Как же можно говорить о чём-то, что буквально состоит из ничего?

Обратимся к истории:

✅Около 300 г. до н. э. Евклид в своих «Началах» дал классическое определение: «Точка — то, что не имеет частей». Звучит не вполне однозначно и скорее философски, правда?

✅Рене Декарт в XVII веке связал точки с координатами, сделав их фундаментом аналитической геометрии. Теперь каждая точка имела «адрес» — (x, y).

✅Ещё позже в XIX веке Георг Кантор пошёл дальше и доказал, что даже бесконечно малые точки могут образовывать бесконечно большие множества — например, прямую.

Всё сходится: понятие есть, доказательства есть, координаты тоже в наличии. Но вот в чём проблема: если точка не имеет размеров — существует ли она вообще? Как мы строим целую геометрию, опираясь на нечто, что нельзя потрогать, измерить или даже математически изобразить?

Над этой проблемой рассуждали и философы. Например Бертран Рассел писал:

«Если материя — это точки в пространстве, то что такое тогда пространство?»

Вопросы бытия — это хорошо, но держим связь с реальностью! Без понятия точки не было бы координатной сетки, без координат — физики не смогли бы описывать траектории частиц, инженеры — проектировать здания, а IT-специалисты — строить визуализации и 3D-модели.

Пост на экране, каждая кнопка в интерфейсе, ваш любимый мем — это миллионы точек, которым задали координаты. Точки — это кирпичики, из которых состоят цифровой и физический миры 😊

Может быть, она и правда не существует. Но без неё не было бы… вообще ничего. Как вам такая философия?

#это_база

Хотите почувствовать дыхание математики❓

Ниже — три книги из Библиотеки «Математическое просвещение». Точнее даже — «брошюры», как их называет сам издатель в силу небольшого размера. Но по насыщенности и глубине материала они легко конкурируют с куда более объёмными изданиями.

✅ А. Б. Сосинский — Мыльные плёнки и случайные блуждания

Мы уже рассказывали о случайных блужданиях. В этой книге вы найдёте набор интересных задач по теме. Сосинский — мастер превращать сложные идеи в живые рассказы. В брошюре минимум формул — почувствовать, как реальные физические явления ведут нас к абстрактным структурам сможет каждый.

✅ В. А. Скворцов — Примеры метрических пространств

Помните, мы писали про метрики? В этой книге профессор Скворцов подробно рассказывает, как они изменяют привычные пространства, ломая наши ожидания. Автор показывает, насколько гибкими могут быть аксиомы, и как можно из них вылепить совершенно неожиданные миры. Отлично подойдёт тем, кто устал от привычной евклидовой геометрии!

✅ А. А. Болибрух — Проблемы Гильберта (100 лет спустя)

Гильберт сформулировал свою знаменитую программу в 1900 году, и с тех пор его задачи стали своеобразной картой для математиков XX века, о чём мы говорили здесь. Болибрух рассматривает их спустя столетие и рассуждает, в каком направлении двигается математика. Чтение не самое лёгкое, но увлекательное — особенно для тех, кто интересуется историей идей.

Кстати, уже открывали что-нибудь из нашей прошлой подборки? Поделитесь впечатлениями! И не стесняйтесь писать в комментариях ваши must-read по математике — будем пополнять наш банк рекомендаций 🔅

#рекомендуем

🥐 Как понять, сколько выпечки закупить в кофейню на завтра?

Или сколько операторов понадобится в колл-центре через неделю. Или какое количество контрактов может запланировать завод на год производства.

Большой бизнес, маленький бизнес — всем нужно уметь предсказывать спрос. И лучший способ для этого — линейная регрессия.

Мы расспросили Ваню Максимова, руководителя ML-персонализации в Яндекс.Маркете и автора канала ml4value, как применять инструмент в реальных задачах. Вот на что он обратил внимание:

1️⃣ Определите, насколько детальный спрос нужен

Если вы закупаете товар 2 раза в неделю, то прогноз спроса по часам вам не нужен. При этом сам спрос распределен по закону Пуассона. Он очень шумный при количестве продаж < 10, и уже похож на нормальное распределение при бóльших числах. Желательно выбирать такой уровень агрегации, где:

спрос > 10 штук за период

2️⃣ Учитывайте сезонность

В субботу спрос будет выше, чем в понедельник, в теплую и холодную погоду он тоже может отличаться. Чтобы это учесть, нужно в качестве признаков считать лаги спроса во времени и их агрегации. Например, среднее или максимум за последние 1-4 недели:

прирост спроса = а0 + а1 * средний прирост спроса за 4 недели

Или прогнозировать не сам спрос, а прирост спроса неделя-к-неделе:

прирост спроса = спрос сегодня - спрос неделю назад

3️⃣ Обращайте внимание на цены

Мало кто знает, но на коэффициенты линейной регрессии можно накладывать ограничения (a_i > 0). Это нужно, чтобы при росте цены спрос в среднем падал.

Ещё стоит помнить, что цены бывают регулярные и промо. Учитывайте в признаках оба варианта.

Прирост спроса = а0 + а1 * средний прирост спроса за 4 недели + a2 * прирост цены + a3 * идёт ли промо + а4 * размен скидки, где a2<0, a3>0, a4>0

Если хочется ещё глубже нырнуть в тему — у Вани в канале сегодня вышел материал с математическим взглядом на линейную регрессию.

Читайте, если хотите глубже разобраться в том, как математика применяется в ML и бизнесе 🐱

Какая муха нас укусила❓

Видимо, та же, что и математика Арнольда.

Сегодняшнюю задачу он любил настолько, что включил в свой сборник «Задачи для детей от 5 до 15». Оттуда мы, кстати, её и взяли в такой забавной постановке.

✅Условие: от города A до города B расстояние 40 км. Два велосипедиста выехали из A и из B одновременно и навстречу друг другу, один со скоростью 10 км/ч, а другой — 15 км/ч.

Вместе с первым велосипедистом из города A вылетела муха со скоростью 100 км/ч. Она долетела до второго, села ему на лоб и полетела обратно к первому. Села ему на лоб, вернулась ко второму и так далее, пока они не столкнулись лбами и не раздавили ими муху.

✅Вопрос: сколько всего километров пролетела муха?

Пишите свои ответы и способ решения в комментарии. Чур, не гуглить❤️

#задача