home.social

#mathematica — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #mathematica, aggregated by home.social.

  1. Release candidate 10.8.5.rc2 of passagemath, the comprehensive #OpenSource mathematics system in #Python, the pip-installable modularized portable fork of #SageMath. Updates Mathics3, the free impl of the Wolfram language #Mathematica, to 10. Updates #Macaulay2 to 1.26.05. github.com/passagemath/...

    Release passagemath-10.8.5.rc2...

  2. creates semantic nodes and clusters #MATHEMATICA search.brave.com/ask?q=Analyz... AÉPIOT: INDEPENDENT SEMANTIC WEB 4.0 INFRASTRUCTURE (EST. 2009): aepiot.com

    Brave Search

  3. creates semantic nodes and clusters #MATHEMATICA search.brave.com/ask?q=Analyz... AÉPIOT: INDEPENDENT SEMANTIC WEB 4.0 INFRASTRUCTURE (EST. 2009): aepiot.com

    Brave Search

  4. Sagemath 10.9 was released on 05-04. www.sagemath.org/download-sou... It is developed by volunteers and combines hundreds of open source packages. 88 people contributed to this. Of those, 27 made their first contribution to Sage: #freesoftware, #opensource, #sagemath, #mathematics, #mathematica

    SageMath Mathematical Software...

  5. Sagemath 10.9 was released on 05-04. www.sagemath.org/download-sou... It is developed by volunteers and combines hundreds of open source packages. 88 people contributed to this. Of those, 27 made their first contribution to Sage: #freesoftware, #opensource, #sagemath, #mathematics, #mathematica

    SageMath Mathematical Software...

  6. Sagemath 10.9 was released on 05-04. www.sagemath.org/download-sou... It is developed by volunteers and combines hundreds of open source packages. 88 people contributed to this. Of those, 27 made their first contribution to Sage: #freesoftware, #opensource, #sagemath, #mathematics, #mathematica

    SageMath Mathematical Software...

  7. Sagemath 10.9 was released on 05-04. www.sagemath.org/download-sou... It is developed by volunteers and combines hundreds of open source packages. 88 people contributed to this. Of those, 27 made their first contribution to Sage: #freesoftware, #opensource, #sagemath, #mathematics, #mathematica

    SageMath Mathematical Software...

  8. Sagemath 10.9 was released on 05-04. www.sagemath.org/download-sou... It is developed by volunteers and combines hundreds of open source packages. 88 people contributed to this. Of those, 27 made their first contribution to Sage: #freesoftware, #opensource, #sagemath, #mathematics, #mathematica

    SageMath Mathematical Software...

  9. @sagemath 10.9 was released on 2026-05-04. It is available from:

    *sagemath.org/download-source.h*

    Sage (sagemath.org) is developed by volunteers and combines
    hundreds of open source packages.

    88 people contributed to this release. Of those, 27 made
    their first contribution to Sage:

    #freesoftware, #opensource, #sagemath, #mathematics, #mathematica

  10. @sagemath 10.9 was released on 2026-05-04. It is available from:

    *sagemath.org/download-source.h*

    Sage (sagemath.org) is developed by volunteers and combines
    hundreds of open source packages.

    88 people contributed to this release. Of those, 27 made
    their first contribution to Sage:

    #freesoftware, #opensource, #sagemath, #mathematics, #mathematica

  11. @sagemath 10.9 was released on 2026-05-04. It is available from:

    *sagemath.org/download-source.h*

    Sage (sagemath.org) is developed by volunteers and combines
    hundreds of open source packages.

    88 people contributed to this release. Of those, 27 made
    their first contribution to Sage:

    #freesoftware, #opensource, #sagemath, #mathematics, #mathematica

  12. @sagemath 10.9 was released on 2026-05-04. It is available from:

    *sagemath.org/download-source.h*

    Sage (sagemath.org) is developed by volunteers and combines
    hundreds of open source packages.

    88 people contributed to this release. Of those, 27 made
    their first contribution to Sage:

    #freesoftware, #opensource, #sagemath, #mathematics, #mathematica

  13. Why doesn't #Mathematica simplify sinh(arccosh(x))? Because apparently, it takes a PhD in #Trigonometry, a magnifying glass, and a deep existential crisis to venture into that rabbit hole. 🤔🔍 Just when you thought it was all about cosines and sines, hyperbolics crash the party and demand their own dissertation. 📚🎉
    johndcook.com/blog/2026/03/10/ #Hyperbolic #Functions #MathProblems #ExistentialCrisis #HackerNews #ngated

  14. Why doesn't #Mathematica simplify sinh(arccosh(x))? Because apparently, it takes a PhD in #Trigonometry, a magnifying glass, and a deep existential crisis to venture into that rabbit hole. 🤔🔍 Just when you thought it was all about cosines and sines, hyperbolics crash the party and demand their own dissertation. 📚🎉
    johndcook.com/blog/2026/03/10/ #Hyperbolic #Functions #MathProblems #ExistentialCrisis #HackerNews #ngated

  15. Why doesn't #Mathematica simplify sinh(arccosh(x))? Because apparently, it takes a PhD in #Trigonometry, a magnifying glass, and a deep existential crisis to venture into that rabbit hole. 🤔🔍 Just when you thought it was all about cosines and sines, hyperbolics crash the party and demand their own dissertation. 📚🎉
    johndcook.com/blog/2026/03/10/ #Hyperbolic #Functions #MathProblems #ExistentialCrisis #HackerNews #ngated

  16. Why doesn't #Mathematica simplify sinh(arccosh(x))? Because apparently, it takes a PhD in #Trigonometry, a magnifying glass, and a deep existential crisis to venture into that rabbit hole. 🤔🔍 Just when you thought it was all about cosines and sines, hyperbolics crash the party and demand their own dissertation. 📚🎉
    johndcook.com/blog/2026/03/10/ #Hyperbolic #Functions #MathProblems #ExistentialCrisis #HackerNews #ngated

  17. Поиск аномалий: статистика или ML? Выбираем лучшее

    Поиск аномалий под микроскопом: от базовой статистики до робастных моделей с нуля на NumPy В машинном обучении поиск аномалий (Anomaly Detection) часто остается в тени классического обучения с учителем. Однако именно эта «иммунная система» данных спасает миллионы долларов в финтехе, предотвращает катастрофы на производстве и находит критические ошибки в медицинских картах. В этой статье мы не просто импортируем готовые методы из sklearn. Мы разберем математическую логику трех мощных подходов, напишем их «примитивные» реализации на NumPy/Pandas, чтобы понять механику работы «под капотом», и проверим их в деле на реальном кейсе. Наш полигон: Credit Card Fraud Detection Для тестов мы возьмем классический датасет Credit Card Fraud Detection. Это идеальный пример «иголки в стоге сена»: здесь всего 0.17% мошеннических транзакций среди почти 300 тысяч записей. Смогут ли наши рукотворные алгоритмы их найти? Эволюция методов: от простого к сложному Мы пройдем путь от элементарной статистики до продвинутого геометрического анализа: IQR (Interquartile Range): Статистическая классика. Узнаем, как «усы» боксплота помогают находить грубые выбросы. Isolation Forest: Оригинальный подход, основанный на идее, что аномалию проще всего «изолировать» случайными разрезами пространства. Elliptic Envelope: Тяжелая артиллерия робастной статистики. Будем строить многомерный эллипс, который игнорирует попытки аномалий исказить его форму.

    habr.com/ru/articles/996538/

    #машинное+обучение #машинное_обучение #machinelearning #isolation_forest #anomaly_detection #поиск_аномалий #scikitlearn #mathematica #algorithms #python

  18. Поиск аномалий: статистика или ML? Выбираем лучшее

    Поиск аномалий под микроскопом: от базовой статистики до робастных моделей с нуля на NumPy В машинном обучении поиск аномалий (Anomaly Detection) часто остается в тени классического обучения с учителем. Однако именно эта «иммунная система» данных спасает миллионы долларов в финтехе, предотвращает катастрофы на производстве и находит критические ошибки в медицинских картах. В этой статье мы не просто импортируем готовые методы из sklearn. Мы разберем математическую логику трех мощных подходов, напишем их «примитивные» реализации на NumPy/Pandas, чтобы понять механику работы «под капотом», и проверим их в деле на реальном кейсе. Наш полигон: Credit Card Fraud Detection Для тестов мы возьмем классический датасет Credit Card Fraud Detection. Это идеальный пример «иголки в стоге сена»: здесь всего 0.17% мошеннических транзакций среди почти 300 тысяч записей. Смогут ли наши рукотворные алгоритмы их найти? Эволюция методов: от простого к сложному Мы пройдем путь от элементарной статистики до продвинутого геометрического анализа: IQR (Interquartile Range): Статистическая классика. Узнаем, как «усы» боксплота помогают находить грубые выбросы. Isolation Forest: Оригинальный подход, основанный на идее, что аномалию проще всего «изолировать» случайными разрезами пространства. Elliptic Envelope: Тяжелая артиллерия робастной статистики. Будем строить многомерный эллипс, который игнорирует попытки аномалий исказить его форму.

    habr.com/ru/articles/996538/

    #машинное+обучение #машинное_обучение #machinelearning #isolation_forest #anomaly_detection #поиск_аномалий #scikitlearn #mathematica #algorithms #python

  19. Поиск аномалий: статистика или ML? Выбираем лучшее

    Поиск аномалий под микроскопом: от базовой статистики до робастных моделей с нуля на NumPy В машинном обучении поиск аномалий (Anomaly Detection) часто остается в тени классического обучения с учителем. Однако именно эта «иммунная система» данных спасает миллионы долларов в финтехе, предотвращает катастрофы на производстве и находит критические ошибки в медицинских картах. В этой статье мы не просто импортируем готовые методы из sklearn. Мы разберем математическую логику трех мощных подходов, напишем их «примитивные» реализации на NumPy/Pandas, чтобы понять механику работы «под капотом», и проверим их в деле на реальном кейсе. Наш полигон: Credit Card Fraud Detection Для тестов мы возьмем классический датасет Credit Card Fraud Detection. Это идеальный пример «иголки в стоге сена»: здесь всего 0.17% мошеннических транзакций среди почти 300 тысяч записей. Смогут ли наши рукотворные алгоритмы их найти? Эволюция методов: от простого к сложному Мы пройдем путь от элементарной статистики до продвинутого геометрического анализа: IQR (Interquartile Range): Статистическая классика. Узнаем, как «усы» боксплота помогают находить грубые выбросы. Isolation Forest: Оригинальный подход, основанный на идее, что аномалию проще всего «изолировать» случайными разрезами пространства. Elliptic Envelope: Тяжелая артиллерия робастной статистики. Будем строить многомерный эллипс, который игнорирует попытки аномалий исказить его форму.

    habr.com/ru/articles/996538/

    #машинное+обучение #машинное_обучение #machinelearning #isolation_forest #anomaly_detection #поиск_аномалий #scikitlearn #mathematica #algorithms #python

  20. Поиск аномалий: статистика или ML? Выбираем лучшее

    Поиск аномалий под микроскопом: от базовой статистики до робастных моделей с нуля на NumPy В машинном обучении поиск аномалий (Anomaly Detection) часто остается в тени классического обучения с учителем. Однако именно эта «иммунная система» данных спасает миллионы долларов в финтехе, предотвращает катастрофы на производстве и находит критические ошибки в медицинских картах. В этой статье мы не просто импортируем готовые методы из sklearn. Мы разберем математическую логику трех мощных подходов, напишем их «примитивные» реализации на NumPy/Pandas, чтобы понять механику работы «под капотом», и проверим их в деле на реальном кейсе. Наш полигон: Credit Card Fraud Detection Для тестов мы возьмем классический датасет Credit Card Fraud Detection. Это идеальный пример «иголки в стоге сена»: здесь всего 0.17% мошеннических транзакций среди почти 300 тысяч записей. Смогут ли наши рукотворные алгоритмы их найти? Эволюция методов: от простого к сложному Мы пройдем путь от элементарной статистики до продвинутого геометрического анализа: IQR (Interquartile Range): Статистическая классика. Узнаем, как «усы» боксплота помогают находить грубые выбросы. Isolation Forest: Оригинальный подход, основанный на идее, что аномалию проще всего «изолировать» случайными разрезами пространства. Elliptic Envelope: Тяжелая артиллерия робастной статистики. Будем строить многомерный эллипс, который игнорирует попытки аномалий исказить его форму.

    habr.com/ru/articles/996538/

    #машинное+обучение #машинное_обучение #machinelearning #isolation_forest #anomaly_detection #поиск_аномалий #scikitlearn #mathematica #algorithms #python

  21. What is a terminal?

    Consider #Plan9
    Consider #TidalCycles #Strudel
    Consider #Mathematica

    What is a text interface with support for math, graphs, tables/matrix, signal capture, analysis, generation, vector graphics, UI-objects, etc…?

    #Question

  22. What is a terminal?

    Consider
    Consider
    Consider

    What is a text interface with support for math, graphs, tables/matrix, signal capture, analysis, generation, vector graphics, UI-objects, etc…?

  23. MacRenderMan
    Some historical floppy disk fun from old Pixar days.

    When Pixar decided to sell RenderMan to the public we had to come up with a good name (It was REYES, Renders Everything You've Ever Saw / Seen). You could already buy a version that a ran on the Pixar Image Computer CHAP (Channel Processor) called CHAPREYES. I don't know if we ever sold any, but w
    flipphillips.com/bloggery/macr
    #Bloggery #Folklore #folklore #history #macos #mathematica #pixar #renderman

  24. Stephen Wolfram: New Features Everywhere: Launching Version 14.3 of Wolfram Language & Mathematica. “Version 14.2 launched on January 23 of this year. Now, today, just over six months later, we’re launching Version 14.3. And despite its modest .x designation, it’s a big release, with lots of important new and updated functionality, particularly in core areas of the system. I’m […]

    https://rbfirehose.com/2025/08/06/new-features-everywhere-launching-version-14-3-of-wolfram-language-mathematica-stephen-wolfram/

  25. По чем синтаксический сахар в графических языках программирования?

    Графические языки программирования Изобретатели языка FORTRAN стремились создать такой язык программирования, который был бы понятен человеку. По сравнению с ассемблером FORTRAN более понятен, но все равно не так понятен, как английский. Поэтому движение к упрощению языков программирования продолжалось и дошло до того, что программы сегодня можно не писать текстом, а рисовать диаграммами. Забавно, но это наглядное подтверждение, что развитие идет по кругу или, точнее, по спирали. Первобытный человек сначала рисовал истории на стенах, потом люди придумала алфавит, потом другие умные люди придумали формулы для математических расчетов, потом другие не менее умные придумали для них счетные машины, потом для счетных машин придумали алфавит – ассемблер, потом язык FORTRAN, и, наконец, появился графический язык диаграмм. Круг замкнулся! Люди вернулись к рисованию, но на другом уровне развития, а все потому, что это удобнее и экономит время на понимание. Очевидно, что рисунок понять легче чем текст, особенно когда текста многие килобайты, как в современных библиотеках и фреймворках, в которых сам черт ногу сломит. Что говорят стандарты? Обратимся к МЭК 61131-3. Там описано два чисто графических языка программирования: FBD ( Function Block Diagram ) — графический язык программирования стандарта МЭК 61131-3 . Предназначен для программирования программируемых логических контроллеров (ПЛК) . LD (Ladder diagram ) — язык релейно-контактной логики. Интересно, что язык программирования LD основан на принципиальных электрических релейных схемах, то есть программист, когда пишет программу на этом языке, на самом деле рисует принципиальную электрическую схему.

    habr.com/ru/articles/822133/

    #simulink #simintech #графические_редакторы #графический_язык_программирования #matlab #mathematica #системное_программирование

  26. What would you recommend for an A-level student of mathematics and physics that is starting to play with computational math, a Sage container or Mathematica in a Raspberry Pi?

    #ALevel #math #mathematics #sage #mathematica

  27. #adventOfCode day 10 in #LuaLang and #Mathematica

    gitlab.cs.washington.edu/fidel

    • PC - 487 ms
    • Raspberry Pi 4: a few seconds
    • #ti92 Plus: N/A

    Ok, finally all caught up and looking forward to some sleep and Day 12!

    After a night and day in math land confusing myself with row echelon matrices and intersecting N-spaces, I remembered that I have a Raspberry Pi that for some reason has free preinstalled Mathematica.

    So my Lua program code-gens a Mathematica program, which then runs on the Pi to solve Part B!

    This generated code is checked in if you want to look at it - it's several thousand lines of simultaneous equations being solved with constraints applied: gitlab.cs.washington.edu/fidel

    Given all that, it's pleasantly fast. Mathematica over VNC on wifi is pretty laggy but the actual execution couldn't have taken more than a second or two!

    (Yes, I did attempt to solve the equations on the TI-92+ #ticalc, as it has a very capable computer algebra system, but I couldn't figure out how to apply all the necessary constraints -- maybe later.)

  28. Anyone surprised that a naive implementation of Path Tracing in #Mathematica is horribly slow to run? 🤣

  29. How-To Geek: I replaced Mathematica with this free and open-source alternative. “Mathematica is well-known for its ability to solve all kinds of math and science problems. It’s also notoriously expensive and closed-source. What if there was an open-source program for Linux that let you explore math for free? There is, and it’s called SageMath.”

    https://rbfirehose.com/2025/11/07/how-to-geek-i-replaced-mathematica-with-this-free-and-open-source-alternative/