#математическое_моделирование — Public Fediverse posts

Математическое моделирование непосредственно в 1С

Сказ о том, как я воткнул в 1С модули математической оптимизации, а они оказались рабочими и расплодились до полноценной библиотеки. Теперь этот инфернальный софт пережевывает производственное планирование, маршрутизацию и прочие задачи комбинаторного космоса.

https://habr.com/ru/articles/1023490/

#математическое_моделирование #оптимизация #алгоритмы #планирование #aps

Математическое моделирование непосредственно в 1С

Сказ о том, как я воткнул в 1С модули математической оптимизации, а они оказались рабочими и расплодились до полноценной библиотеки. Теперь этот инфернальный софт пережевывает производственное планирование, маршрутизацию и прочие задачи комбинаторного космоса.

https://habr.com/ru/articles/1023490/

#математическое_моделирование #оптимизация #алгоритмы #планирование #aps

Математическое моделирование непосредственно в 1С

Сказ о том, как я воткнул в 1С модули математической оптимизации, а они оказались рабочими и расплодились до полноценной библиотеки. Теперь этот инфернальный софт пережевывает производственное планирование, маршрутизацию и прочие задачи комбинаторного космоса.

https://habr.com/ru/articles/1023490/

#математическое_моделирование #оптимизация #алгоритмы #планирование #aps

Математическое моделирование непосредственно в 1С

Сказ о том, как я воткнул в 1С модули математической оптимизации, а они оказались рабочими и расплодились до полноценной библиотеки. Теперь этот инфернальный софт пережевывает производственное планирование, маршрутизацию и прочие задачи комбинаторного космоса.

https://habr.com/ru/articles/1023490/

#математическое_моделирование #оптимизация #алгоритмы #планирование #aps

Почему не нужно уничтожать всех вампиров

В 1981 году австрийский экономист Деннис Дж. Сноуэр опубликовал научную работу «Макроэкономическая политика и оптимальное уничтожение вампиров». Там уравнения, теоремы, гамильтонианы и один контринтуитивный вывод, который переворачивает всё, что мы знали об охоте на вампиров. Убивать их всех — невыгодно. Оптимальное количество вампиров больше нуля. На этом настаивает математика. И вот почему.

https://habr.com/ru/companies/gazprombank/articles/1032690/

#вампиры #макроэкономика #математическое_моделирование #динамические_системы

Почему не нужно уничтожать всех вампиров

В 1981 году австрийский экономист Деннис Дж. Сноуэр опубликовал научную работу «Макроэкономическая политика и оптимальное уничтожение вампиров». Там уравнения, теоремы, гамильтонианы и один контринтуитивный вывод, который переворачивает всё, что мы знали об охоте на вампиров. Убивать их всех — невыгодно. Оптимальное количество вампиров больше нуля. На этом настаивает математика. И вот почему.

https://habr.com/ru/companies/gazprombank/articles/1032690/

#вампиры #макроэкономика #математическое_моделирование #динамические_системы

Почему не нужно уничтожать всех вампиров

В 1981 году австрийский экономист Деннис Дж. Сноуэр опубликовал научную работу «Макроэкономическая политика и оптимальное уничтожение вампиров». Там уравнения, теоремы, гамильтонианы и один контринтуитивный вывод, который переворачивает всё, что мы знали об охоте на вампиров. Убивать их всех — невыгодно. Оптимальное количество вампиров больше нуля. На этом настаивает математика. И вот почему.

https://habr.com/ru/companies/gazprombank/articles/1032690/

#вампиры #макроэкономика #математическое_моделирование #динамические_системы

Почему не нужно уничтожать всех вампиров

В 1981 году австрийский экономист Деннис Дж. Сноуэр опубликовал научную работу «Макроэкономическая политика и оптимальное уничтожение вампиров». Там уравнения, теоремы, гамильтонианы и один контринтуитивный вывод, который переворачивает всё, что мы знали об охоте на вампиров. Убивать их всех — невыгодно. Оптимальное количество вампиров больше нуля. На этом настаивает математика. И вот почему.

https://habr.com/ru/companies/gazprombank/articles/1032690/

#вампиры #макроэкономика #математическое_моделирование #динамические_системы

Методы обнаружения контуров в изображении: пространственные фильтры

Большинство современных CV-алгоритмов невозможно представить без выделения границ объектов. В этой статье разбираем, как работают пространственные фильтры — от простейших масок 2×2 до полноценного детектора Канни. Рассмотрим математическую базу: производные первого и второго порядка, градиент, дискретный Лапласиан. Как из аппроксимации производных получаются операторы — Робертса, Прюитта, Собеля, Лапласа. Разберем детектор Канни по шагам: сглаживание Гаусса, поиск градиентов, подавление не-максимумов, двойная пороговая фильтрация. Отдельно — адаптивный фильтр Уоллеса для автоматического подбора порога.

https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/1022270/

#контуры #opencv #python #ml #cv #математика #математика_для_программистов #математическое_моделирование #обработка_изображений #timeweb_статьи

Методы обнаружения контуров в изображении: пространственные фильтры

Большинство современных CV-алгоритмов невозможно представить без выделения границ объектов. В этой статье разбираем, как работают пространственные фильтры — от простейших масок 2×2 до полноценного детектора Канни. Рассмотрим математическую базу: производные первого и второго порядка, градиент, дискретный Лапласиан. Как из аппроксимации производных получаются операторы — Робертса, Прюитта, Собеля, Лапласа. Разберем детектор Канни по шагам: сглаживание Гаусса, поиск градиентов, подавление не-максимумов, двойная пороговая фильтрация. Отдельно — адаптивный фильтр Уоллеса для автоматического подбора порога.

https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/1022270/

#контуры #opencv #python #ml #cv #математика #математика_для_программистов #математическое_моделирование #обработка_изображений #timeweb_статьи

Методы обнаружения контуров в изображении: пространственные фильтры

Большинство современных CV-алгоритмов невозможно представить без выделения границ объектов. В этой статье разбираем, как работают пространственные фильтры — от простейших масок 2×2 до полноценного детектора Канни. Рассмотрим математическую базу: производные первого и второго порядка, градиент, дискретный Лапласиан. Как из аппроксимации производных получаются операторы — Робертса, Прюитта, Собеля, Лапласа. Разберем детектор Канни по шагам: сглаживание Гаусса, поиск градиентов, подавление не-максимумов, двойная пороговая фильтрация. Отдельно — адаптивный фильтр Уоллеса для автоматического подбора порога.

https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/1022270/

#контуры #opencv #python #ml #cv #математика #математика_для_программистов #математическое_моделирование #обработка_изображений #timeweb_статьи

Методы обнаружения контуров в изображении: пространственные фильтры

Большинство современных CV-алгоритмов невозможно представить без выделения границ объектов. В этой статье разбираем, как работают пространственные фильтры — от простейших масок 2×2 до полноценного детектора Канни. Рассмотрим математическую базу: производные первого и второго порядка, градиент, дискретный Лапласиан. Как из аппроксимации производных получаются операторы — Робертса, Прюитта, Собеля, Лапласа. Разберем детектор Канни по шагам: сглаживание Гаусса, поиск градиентов, подавление не-максимумов, двойная пороговая фильтрация. Отдельно — адаптивный фильтр Уоллеса для автоматического подбора порога.

https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/1022270/

#контуры #opencv #python #ml #cv #математика #математика_для_программистов #математическое_моделирование #обработка_изображений #timeweb_статьи

Как мы научили нейросеть экономить газ в нашем сталепрокатном цехе

На станах горячего проката металлургического комбината ЕВРАЗ НТМК прокатывают заготовки разных марок стали. В начале цикла их разогревают в печах до температуры, позволяющей придать нужный профиль. Печей несколько, они различаются конструкцией, состоянием, горелками и износом футеровки — это теплоизолирующий материал. Путь заготовки до первой клети стана тоже разный. Ещё на процесс влияют особенности серий заготовок, сортамента сталей, температуры перед посадом, текущее состояние агрегатов, время перевалки, плановые и внеплановые остановы. Раньше операторы регулировали температуру, время нагрева, расход газа вручную, полагаясь на общую инструкцию, свой опыт и состояние печи (износ футеровки, работу горелок). В разных сменах был разный расход газа: где-то тратили меньше, где-то больше. А при смене сортамента (у нас 80+ видов заготовок) перерасход был почти гарантирован из-за затянутых переходных режимов. Мы стали смотреть, есть ли тут потенциал для экономии топлива. Меня зовут Андрей Зотов, я начальник департамента инноваций ЕВРАЗа. В этой статье расскажу, как решили эту задачу с помощью обученной на наших данных рекомендательной системы с сердцем в виде математической модели. Заходите почитать, как это устроено.

https://habr.com/ru/companies/evraz/articles/1029196/

#модель #модель_данных #асутп #иимодель #математическое_моделирование #цифровой_двойник

Как мы научили нейросеть экономить газ в нашем сталепрокатном цехе

На станах горячего проката металлургического комбината ЕВРАЗ НТМК прокатывают заготовки разных марок стали. В начале цикла их разогревают в печах до температуры, позволяющей придать нужный профиль. Печей несколько, они различаются конструкцией, состоянием, горелками и износом футеровки — это теплоизолирующий материал. Путь заготовки до первой клети стана тоже разный. Ещё на процесс влияют особенности серий заготовок, сортамента сталей, температуры перед посадом, текущее состояние агрегатов, время перевалки, плановые и внеплановые остановы. Раньше операторы регулировали температуру, время нагрева, расход газа вручную, полагаясь на общую инструкцию, свой опыт и состояние печи (износ футеровки, работу горелок). В разных сменах был разный расход газа: где-то тратили меньше, где-то больше. А при смене сортамента (у нас 80+ видов заготовок) перерасход был почти гарантирован из-за затянутых переходных режимов. Мы стали смотреть, есть ли тут потенциал для экономии топлива. Меня зовут Андрей Зотов, я начальник департамента инноваций ЕВРАЗа. В этой статье расскажу, как решили эту задачу с помощью обученной на наших данных рекомендательной системы с сердцем в виде математической модели. Заходите почитать, как это устроено.

https://habr.com/ru/companies/evraz/articles/1029196/

#модель #модель_данных #асутп #иимодель #математическое_моделирование #цифровой_двойник

Как мы научили нейросеть экономить газ в нашем сталепрокатном цехе

На станах горячего проката металлургического комбината ЕВРАЗ НТМК прокатывают заготовки разных марок стали. В начале цикла их разогревают в печах до температуры, позволяющей придать нужный профиль. Печей несколько, они различаются конструкцией, состоянием, горелками и износом футеровки — это теплоизолирующий материал. Путь заготовки до первой клети стана тоже разный. Ещё на процесс влияют особенности серий заготовок, сортамента сталей, температуры перед посадом, текущее состояние агрегатов, время перевалки, плановые и внеплановые остановы. Раньше операторы регулировали температуру, время нагрева, расход газа вручную, полагаясь на общую инструкцию, свой опыт и состояние печи (износ футеровки, работу горелок). В разных сменах был разный расход газа: где-то тратили меньше, где-то больше. А при смене сортамента (у нас 80+ видов заготовок) перерасход был почти гарантирован из-за затянутых переходных режимов. Мы стали смотреть, есть ли тут потенциал для экономии топлива. Меня зовут Андрей Зотов, я начальник департамента инноваций ЕВРАЗа. В этой статье расскажу, как решили эту задачу с помощью обученной на наших данных рекомендательной системы с сердцем в виде математической модели. Заходите почитать, как это устроено.

https://habr.com/ru/companies/evraz/articles/1029196/

#модель #модель_данных #асутп #иимодель #математическое_моделирование #цифровой_двойник

Как мы научили нейросеть экономить газ в нашем сталепрокатном цехе

На станах горячего проката металлургического комбината ЕВРАЗ НТМК прокатывают заготовки разных марок стали. В начале цикла их разогревают в печах до температуры, позволяющей придать нужный профиль. Печей несколько, они различаются конструкцией, состоянием, горелками и износом футеровки — это теплоизолирующий материал. Путь заготовки до первой клети стана тоже разный. Ещё на процесс влияют особенности серий заготовок, сортамента сталей, температуры перед посадом, текущее состояние агрегатов, время перевалки, плановые и внеплановые остановы. Раньше операторы регулировали температуру, время нагрева, расход газа вручную, полагаясь на общую инструкцию, свой опыт и состояние печи (износ футеровки, работу горелок). В разных сменах был разный расход газа: где-то тратили меньше, где-то больше. А при смене сортамента (у нас 80+ видов заготовок) перерасход был почти гарантирован из-за затянутых переходных режимов. Мы стали смотреть, есть ли тут потенциал для экономии топлива. Меня зовут Андрей Зотов, я начальник департамента инноваций ЕВРАЗа. В этой статье расскажу, как решили эту задачу с помощью обученной на наших данных рекомендательной системы с сердцем в виде математической модели. Заходите почитать, как это устроено.

https://habr.com/ru/companies/evraz/articles/1029196/

#модель #модель_данных #асутп #иимодель #математическое_моделирование #цифровой_двойник

Математическая модель полета комаров

Практически все в природе связано друг с другом либо напрямую, либо опосредованно. Межвидовое взаимодействие проявляется как в пищевых цепочках, так и в симбиотических отношениях. Проще говоря, какой-то конкретный вид существ является источником пользы для другого вида. Даже паразиты, которые по существу своему являться, грубо говоря, эгоистами, также несут некую пользу в контроле популяции. Существа, которые человеком считаются вредителями, также имеют значение, но это понимания этого их вред не становиться менее ощутимым. Это утверждение подходит и для комаров, которые служат пищей для многих организмов (рыбы, птицы, летучие мыши, стрекозы и т. д.). Для нас же комар — это назойливый кровосос, который может быть разносчиком крайне опасных заболеваний. Чтобы лучше бороться с комарами, необходимо полностью понимать их поведение, в частности то, как они «видят» цель, т. е. нас в процессе полета. Ученые из Технологического института Джорджии (Атланта, Джорджия, США) провели исследование, в котором определили параметры, влияющие на поведение комаров, и расшифровали их полет. Как ученые получили эти данные, о чем они говорят, и как могут помочь в сокращении риска заражения переносимыми комарами заболеваниями. Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

https://habr.com/ru/companies/ua-hosting/articles/1017344/

#математическое_моделирование #полет #комары #поведение #сигналы #стимулы #роение #здоровье #насекомые #биология

Математическая модель полета комаров

Практически все в природе связано друг с другом либо напрямую, либо опосредованно. Межвидовое взаимодействие проявляется как в пищевых цепочках, так и в симбиотических отношениях. Проще говоря, какой-то конкретный вид существ является источником пользы для другого вида. Даже паразиты, которые по существу своему являться, грубо говоря, эгоистами, также несут некую пользу в контроле популяции. Существа, которые человеком считаются вредителями, также имеют значение, но это понимания этого их вред не становиться менее ощутимым. Это утверждение подходит и для комаров, которые служат пищей для многих организмов (рыбы, птицы, летучие мыши, стрекозы и т. д.). Для нас же комар — это назойливый кровосос, который может быть разносчиком крайне опасных заболеваний. Чтобы лучше бороться с комарами, необходимо полностью понимать их поведение, в частности то, как они «видят» цель, т. е. нас в процессе полета. Ученые из Технологического института Джорджии (Атланта, Джорджия, США) провели исследование, в котором определили параметры, влияющие на поведение комаров, и расшифровали их полет. Как ученые получили эти данные, о чем они говорят, и как могут помочь в сокращении риска заражения переносимыми комарами заболеваниями. Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

https://habr.com/ru/companies/ua-hosting/articles/1017344/

#математическое_моделирование #полет #комары #поведение #сигналы #стимулы #роение #здоровье #насекомые #биология

Математическая модель полета комаров

Практически все в природе связано друг с другом либо напрямую, либо опосредованно. Межвидовое взаимодействие проявляется как в пищевых цепочках, так и в симбиотических отношениях. Проще говоря, какой-то конкретный вид существ является источником пользы для другого вида. Даже паразиты, которые по существу своему являться, грубо говоря, эгоистами, также несут некую пользу в контроле популяции. Существа, которые человеком считаются вредителями, также имеют значение, но это понимания этого их вред не становиться менее ощутимым. Это утверждение подходит и для комаров, которые служат пищей для многих организмов (рыбы, птицы, летучие мыши, стрекозы и т. д.). Для нас же комар — это назойливый кровосос, который может быть разносчиком крайне опасных заболеваний. Чтобы лучше бороться с комарами, необходимо полностью понимать их поведение, в частности то, как они «видят» цель, т. е. нас в процессе полета. Ученые из Технологического института Джорджии (Атланта, Джорджия, США) провели исследование, в котором определили параметры, влияющие на поведение комаров, и расшифровали их полет. Как ученые получили эти данные, о чем они говорят, и как могут помочь в сокращении риска заражения переносимыми комарами заболеваниями. Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

https://habr.com/ru/companies/ua-hosting/articles/1017344/

#математическое_моделирование #полет #комары #поведение #сигналы #стимулы #роение #здоровье #насекомые #биология

Математическая модель полета комаров

Практически все в природе связано друг с другом либо напрямую, либо опосредованно. Межвидовое взаимодействие проявляется как в пищевых цепочках, так и в симбиотических отношениях. Проще говоря, какой-то конкретный вид существ является источником пользы для другого вида. Даже паразиты, которые по существу своему являться, грубо говоря, эгоистами, также несут некую пользу в контроле популяции. Существа, которые человеком считаются вредителями, также имеют значение, но это понимания этого их вред не становиться менее ощутимым. Это утверждение подходит и для комаров, которые служат пищей для многих организмов (рыбы, птицы, летучие мыши, стрекозы и т. д.). Для нас же комар — это назойливый кровосос, который может быть разносчиком крайне опасных заболеваний. Чтобы лучше бороться с комарами, необходимо полностью понимать их поведение, в частности то, как они «видят» цель, т. е. нас в процессе полета. Ученые из Технологического института Джорджии (Атланта, Джорджия, США) провели исследование, в котором определили параметры, влияющие на поведение комаров, и расшифровали их полет. Как ученые получили эти данные, о чем они говорят, и как могут помочь в сокращении риска заражения переносимыми комарами заболеваниями. Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

https://habr.com/ru/companies/ua-hosting/articles/1017344/

#математическое_моделирование #полет #комары #поведение #сигналы #стимулы #роение #здоровье #насекомые #биология

Математическое программирование vs RL: может ли ИИ догнать классику в оптимизации?

С определенным успехом методы математического программирования захватили множество задач автоматизации и оптимизации бизнес процессов (маршрутизация доставки, планирование производства или графиков работы сотрудников, планирование сетей и т.д.). Используемые методы решения и классические постановки задач десятилетиями остаются без серьезных изменений. Когда ждать революцию? Кто имеет потенциал для ее организации? Проведем эксперимент на предмет того, есть ли у RL способности решать оптимизационные задачи. Для исследования возьмем не сложную практическую оптимизационную задачу и оценим как обучение с подкреплением справится. Материал будет полезен как заядлым специалистам по мат.оптимизации, так и ml-инженерам или data scientist’ам. Рассматриваемая задача может быть интересна специалистам из области логистики/транспортных перевозок.

https://habr.com/ru/articles/1013720/

#reinforcementlearning #математическая_оптимизация #математическое_моделирование #бизнеспроцессы #транспортная_задача #обучение_с_подкреплением #double_dqn #машинное_обучение

Математическое программирование vs RL: может ли ИИ догнать классику в оптимизации?

С определенным успехом методы математического программирования захватили множество задач автоматизации и оптимизации бизнес процессов (маршрутизация доставки, планирование производства или графиков работы сотрудников, планирование сетей и т.д.). Используемые методы решения и классические постановки задач десятилетиями остаются без серьезных изменений. Когда ждать революцию? Кто имеет потенциал для ее организации? Проведем эксперимент на предмет того, есть ли у RL способности решать оптимизационные задачи. Для исследования возьмем не сложную практическую оптимизационную задачу и оценим как обучение с подкреплением справится. Материал будет полезен как заядлым специалистам по мат.оптимизации, так и ml-инженерам или data scientist’ам. Рассматриваемая задача может быть интересна специалистам из области логистики/транспортных перевозок.

https://habr.com/ru/articles/1013720/

#reinforcementlearning #математическая_оптимизация #математическое_моделирование #бизнеспроцессы #транспортная_задача #обучение_с_подкреплением #double_dqn #машинное_обучение

Математическое программирование vs RL: может ли ИИ догнать классику в оптимизации?

С определенным успехом методы математического программирования захватили множество задач автоматизации и оптимизации бизнес процессов (маршрутизация доставки, планирование производства или графиков работы сотрудников, планирование сетей и т.д.). Используемые методы решения и классические постановки задач десятилетиями остаются без серьезных изменений. Когда ждать революцию? Кто имеет потенциал для ее организации? Проведем эксперимент на предмет того, есть ли у RL способности решать оптимизационные задачи. Для исследования возьмем не сложную практическую оптимизационную задачу и оценим как обучение с подкреплением справится. Материал будет полезен как заядлым специалистам по мат.оптимизации, так и ml-инженерам или data scientist’ам. Рассматриваемая задача может быть интересна специалистам из области логистики/транспортных перевозок.

https://habr.com/ru/articles/1013720/

#reinforcementlearning #математическая_оптимизация #математическое_моделирование #бизнеспроцессы #транспортная_задача #обучение_с_подкреплением #double_dqn #машинное_обучение

Математическое программирование vs RL: может ли ИИ догнать классику в оптимизации?

С определенным успехом методы математического программирования захватили множество задач автоматизации и оптимизации бизнес процессов (маршрутизация доставки, планирование производства или графиков работы сотрудников, планирование сетей и т.д.). Используемые методы решения и классические постановки задач десятилетиями остаются без серьезных изменений. Когда ждать революцию? Кто имеет потенциал для ее организации? Проведем эксперимент на предмет того, есть ли у RL способности решать оптимизационные задачи. Для исследования возьмем не сложную практическую оптимизационную задачу и оценим как обучение с подкреплением справится. Материал будет полезен как заядлым специалистам по мат.оптимизации, так и ml-инженерам или data scientist’ам. Рассматриваемая задача может быть интересна специалистам из области логистики/транспортных перевозок.

https://habr.com/ru/articles/1013720/

#reinforcementlearning #математическая_оптимизация #математическое_моделирование #бизнеспроцессы #транспортная_задача #обучение_с_подкреплением #double_dqn #машинное_обучение

ПИД-регулятор — это просто

Давайте исследуем ПИД-регулятор через пень-колоду: FDTD, численное интегрирование, ракету и самобалансирующегося робота! Ворох нечитаемого кода! Мало не покажется

https://habr.com/ru/articles/1016090/

#регулятор #моделирование_систем #моделирование #физика #математическое_моделирование #дифференцирование #уравнения #дифференциальные_уравнения #численное_интегрирование #пид

ПИД-регулятор — это просто

Давайте исследуем ПИД-регулятор через пень-колоду: FDTD, численное интегрирование, ракету и самобалансирующегося робота! Ворох нечитаемого кода! Мало не покажется

https://habr.com/ru/articles/1016090/

#регулятор #моделирование_систем #моделирование #физика #математическое_моделирование #дифференцирование #уравнения #дифференциальные_уравнения #численное_интегрирование #пид

ПИД-регулятор — это просто

Давайте исследуем ПИД-регулятор через пень-колоду: FDTD, численное интегрирование, ракету и самобалансирующегося робота! Ворох нечитаемого кода! Мало не покажется

https://habr.com/ru/articles/1016090/

#регулятор #моделирование_систем #моделирование #физика #математическое_моделирование #дифференцирование #уравнения #дифференциальные_уравнения #численное_интегрирование #пид

ПИД-регулятор — это просто

Давайте исследуем ПИД-регулятор через пень-колоду: FDTD, численное интегрирование, ракету и самобалансирующегося робота! Ворох нечитаемого кода! Мало не покажется

https://habr.com/ru/articles/1016090/

#регулятор #моделирование_систем #моделирование #физика #математическое_моделирование #дифференцирование #уравнения #дифференциальные_уравнения #численное_интегрирование #пид

Протокол «Хаос-Река»: агентная симуляция, коэффициент Джини и одна незакрытая уязвимость

Предыдущие две статьи сформулировали гипотезу: распределённое сообщество IT-специалистов может координироваться без иерархии, зарплат и венчурного капитала — если протокол взаимодействия спроектирован правильно. Гипотеза красивая. Но красота — не аргумент. Нужна верификация. Здесь — первая попытка её провести: агентная симуляция на 500 независимых прогонов, математические метрики и один неудобный результат, который требует решения.

https://habr.com/ru/articles/1015164/

#агентное_моделирование #децентрализация #dao #протоколы_координации #математическое_моделирование #распределенные_системы #координация_без_иерархии #эффект_первопроходца #коэффициент_джини #дхаммический_социализм

Протокол «Хаос-Река»: агентная симуляция, коэффициент Джини и одна незакрытая уязвимость

Предыдущие две статьи сформулировали гипотезу: распределённое сообщество IT-специалистов может координироваться без иерархии, зарплат и венчурного капитала — если протокол взаимодействия спроектирован правильно. Гипотеза красивая. Но красота — не аргумент. Нужна верификация. Здесь — первая попытка её провести: агентная симуляция на 500 независимых прогонов, математические метрики и один неудобный результат, который требует решения.

https://habr.com/ru/articles/1015164/

#агентное_моделирование #децентрализация #dao #протоколы_координации #математическое_моделирование #распределенные_системы #координация_без_иерархии #эффект_первопроходца #коэффициент_джини #дхаммический_социализм

Протокол «Хаос-Река»: агентная симуляция, коэффициент Джини и одна незакрытая уязвимость

Предыдущие две статьи сформулировали гипотезу: распределённое сообщество IT-специалистов может координироваться без иерархии, зарплат и венчурного капитала — если протокол взаимодействия спроектирован правильно. Гипотеза красивая. Но красота — не аргумент. Нужна верификация. Здесь — первая попытка её провести: агентная симуляция на 500 независимых прогонов, математические метрики и один неудобный результат, который требует решения.

https://habr.com/ru/articles/1015164/

#агентное_моделирование #децентрализация #dao #протоколы_координации #математическое_моделирование #распределенные_системы #координация_без_иерархии #эффект_первопроходца #коэффициент_джини #дхаммический_социализм

Протокол «Хаос-Река»: агентная симуляция, коэффициент Джини и одна незакрытая уязвимость

Предыдущие две статьи сформулировали гипотезу: распределённое сообщество IT-специалистов может координироваться без иерархии, зарплат и венчурного капитала — если протокол взаимодействия спроектирован правильно. Гипотеза красивая. Но красота — не аргумент. Нужна верификация. Здесь — первая попытка её провести: агентная симуляция на 500 независимых прогонов, математические метрики и один неудобный результат, который требует решения.

https://habr.com/ru/articles/1015164/

#агентное_моделирование #децентрализация #dao #протоколы_координации #математическое_моделирование #распределенные_системы #координация_без_иерархии #эффект_первопроходца #коэффициент_джини #дхаммический_социализм

Моделирование строения Солнца

Рассмотрим задачу о строении звёзд: Примем сферически-симметричную квазистатическую модель строения звезды (звезда это огромный шар, все параметры симметричны относительно центра звезды, находятся в равновесии друг с другом), никаких турбулентностей не происходит. Пусть p(r) - полное давление на расстоянии r от центра, m(r)- масса , заключённая в шаре радиуса r, ρ(r)- плотность, T(r)- температура, L(r)- светимость на расстоянии r от центра. Запишем 4 основных дифференциальных уравнения, описывающих состояние звезды: 1) Уравнение гидростатического равновесия (между градиентом давления и гравитацией):

https://habr.com/ru/articles/1012014/

#моделирование #звезда #солнце #строение #уравнения #уравнение_непрерывности #python #математическое_моделирование #астрофизика #астрономия

Моделирование строения Солнца

Рассмотрим задачу о строении звёзд: Примем сферически-симметричную квазистатическую модель строения звезды (звезда это огромный шар, все параметры симметричны относительно центра звезды, находятся в равновесии друг с другом), никаких турбулентностей не происходит. Пусть p(r) - полное давление на расстоянии r от центра, m(r)- масса , заключённая в шаре радиуса r, ρ(r)- плотность, T(r)- температура, L(r)- светимость на расстоянии r от центра. Запишем 4 основных дифференциальных уравнения, описывающих состояние звезды: 1) Уравнение гидростатического равновесия (между градиентом давления и гравитацией):

https://habr.com/ru/articles/1012014/

#моделирование #звезда #солнце #строение #уравнения #уравнение_непрерывности #python #математическое_моделирование #астрофизика #астрономия

Моделирование строения Солнца

Рассмотрим задачу о строении звёзд: Примем сферически-симметричную квазистатическую модель строения звезды (звезда это огромный шар, все параметры симметричны относительно центра звезды, находятся в равновесии друг с другом), никаких турбулентностей не происходит. Пусть p(r) - полное давление на расстоянии r от центра, m(r)- масса , заключённая в шаре радиуса r, ρ(r)- плотность, T(r)- температура, L(r)- светимость на расстоянии r от центра. Запишем 4 основных дифференциальных уравнения, описывающих состояние звезды: 1) Уравнение гидростатического равновесия (между градиентом давления и гравитацией):

https://habr.com/ru/articles/1012014/

#моделирование #звезда #солнце #строение #уравнения #уравнение_непрерывности #python #математическое_моделирование #астрофизика #астрономия

Моделирование строения Солнца

Рассмотрим задачу о строении звёзд: Примем сферически-симметричную квазистатическую модель строения звезды (звезда это огромный шар, все параметры симметричны относительно центра звезды, находятся в равновесии друг с другом), никаких турбулентностей не происходит. Пусть p(r) - полное давление на расстоянии r от центра, m(r)- масса , заключённая в шаре радиуса r, ρ(r)- плотность, T(r)- температура, L(r)- светимость на расстоянии r от центра. Запишем 4 основных дифференциальных уравнения, описывающих состояние звезды: 1) Уравнение гидростатического равновесия (между градиентом давления и гравитацией):

https://habr.com/ru/articles/1012014/

#моделирование #звезда #солнце #строение #уравнения #уравнение_непрерывности #python #математическое_моделирование #астрофизика #астрономия

Почему функции rand и lrand48 из glibc годятся только для Тетриса: о случайных числах всерьёз

Функцию rand из стандартной библиотеки языка Си для генерации псевдослучайных чисел, наверное, не ругал только ленивый. В довольно известном докладе Rand considered harmful рассказывалось о проблемах с переносимостью, ограниченным диапазоном, многопоточностью, качеством и т.п. Иногда в учебниках упоминают о том, что алгоритм в rand может быть не очень качественным, иметь проблемы с младшими битами, периодом, прохождением статистических тестов. Но крайне редко можно увидеть разбор конкретных критериев, выявляющих дефекты генераторов. В этой статье я постараюсь наглядно показать не просто отдельные недостатки rand , lrand48 и random из glibc, но их полную непригодность для каких-либо вычислений в принципе. Также вы увидите превосходство поточных шифров над minstd , линейным конгруэнтным генератором из 1980-х, не только в качестве, но и в производительности.

https://habr.com/ru/articles/1005118/

#Генераторы_псевдослучайных_чисел #glibc #си #c++ #математическая_статистика #математическое_моделирование #тестирование_по

Почему функции rand и lrand48 из glibc годятся только для Тетриса: о случайных числах всерьёз

Функцию rand из стандартной библиотеки языка Си для генерации псевдослучайных чисел, наверное, не ругал только ленивый. В довольно известном докладе Rand considered harmful рассказывалось о проблемах с переносимостью, ограниченным диапазоном, многопоточностью, качеством и т.п. Иногда в учебниках упоминают о том, что алгоритм в rand может быть не очень качественным, иметь проблемы с младшими битами, периодом, прохождением статистических тестов. Но крайне редко можно увидеть разбор конкретных критериев, выявляющих дефекты генераторов. В этой статье я постараюсь наглядно показать не просто отдельные недостатки rand , lrand48 и random из glibc, но их полную непригодность для каких-либо вычислений в принципе. Также вы увидите превосходство поточных шифров над minstd , линейным конгруэнтным генератором из 1980-х, не только в качестве, но и в производительности.

https://habr.com/ru/articles/1005118/

#Генераторы_псевдослучайных_чисел #glibc #си #c++ #математическая_статистика #математическое_моделирование #тестирование_по

Почему функции rand и lrand48 из glibc годятся только для Тетриса: о случайных числах всерьёз

Функцию rand из стандартной библиотеки языка Си для генерации псевдослучайных чисел, наверное, не ругал только ленивый. В довольно известном докладе Rand considered harmful рассказывалось о проблемах с переносимостью, ограниченным диапазоном, многопоточностью, качеством и т.п. Иногда в учебниках упоминают о том, что алгоритм в rand может быть не очень качественным, иметь проблемы с младшими битами, периодом, прохождением статистических тестов. Но крайне редко можно увидеть разбор конкретных критериев, выявляющих дефекты генераторов. В этой статье я постараюсь наглядно показать не просто отдельные недостатки rand , lrand48 и random из glibc, но их полную непригодность для каких-либо вычислений в принципе. Также вы увидите превосходство поточных шифров над minstd , линейным конгруэнтным генератором из 1980-х, не только в качестве, но и в производительности.

https://habr.com/ru/articles/1005118/

#Генераторы_псевдослучайных_чисел #glibc #си #c++ #математическая_статистика #математическое_моделирование #тестирование_по

Почему функции rand и lrand48 из glibc годятся только для Тетриса: о случайных числах всерьёз

Функцию rand из стандартной библиотеки языка Си для генерации псевдослучайных чисел, наверное, не ругал только ленивый. В довольно известном докладе Rand considered harmful рассказывалось о проблемах с переносимостью, ограниченным диапазоном, многопоточностью, качеством и т.п. Иногда в учебниках упоминают о том, что алгоритм в rand может быть не очень качественным, иметь проблемы с младшими битами, периодом, прохождением статистических тестов. Но крайне редко можно увидеть разбор конкретных критериев, выявляющих дефекты генераторов. В этой статье я постараюсь наглядно показать не просто отдельные недостатки rand , lrand48 и random из glibc, но их полную непригодность для каких-либо вычислений в принципе. Также вы увидите превосходство поточных шифров над minstd , линейным конгруэнтным генератором из 1980-х, не только в качестве, но и в производительности.

https://habr.com/ru/articles/1005118/

#Генераторы_псевдослучайных_чисел #glibc #си #c++ #математическая_статистика #математическое_моделирование #тестирование_по

Вычислительная геометрия чипсины

Вы когда-нибудь задумывались над структурной целостностью снеков, когда макали их в соус? Скорее всего, нет. Обычно мы просто едим. Но давайте начистоту: кто-то в R&D отделе пищевой корпорации потратил месяцы, чтобы спроектировать идеальный инструмент для доставки сальсы в рот. Сегодня мы разберем Tostitos Scoops™ (чипсы в форме чашечки) методами дифференциальной геометрии, сопромата и гидродинамики. Потому что, если присмотреться, это не просто кусок жареной кукурузы. Это, возможно, самая структурно сложная еда, когда-либо выпускавшаяся в промышленных масштабах Tostitos Scoop — это, по сути, массово производимый гиперболический параболоид, отлитый из никстамализованной кукурузы и оптимизированный для максимальной полезной нагрузки соуса .

https://habr.com/ru/articles/1004522/

#гидродинамика #гиперболический_параболоид #метод_конечных_элементов #fea #математическое_моделирование

Вычислительная геометрия чипсины

Вы когда-нибудь задумывались над структурной целостностью снеков, когда макали их в соус? Скорее всего, нет. Обычно мы просто едим. Но давайте начистоту: кто-то в R&D отделе пищевой корпорации потратил месяцы, чтобы спроектировать идеальный инструмент для доставки сальсы в рот. Сегодня мы разберем Tostitos Scoops™ (чипсы в форме чашечки) методами дифференциальной геометрии, сопромата и гидродинамики. Потому что, если присмотреться, это не просто кусок жареной кукурузы. Это, возможно, самая структурно сложная еда, когда-либо выпускавшаяся в промышленных масштабах Tostitos Scoop — это, по сути, массово производимый гиперболический параболоид, отлитый из никстамализованной кукурузы и оптимизированный для максимальной полезной нагрузки соуса .

https://habr.com/ru/articles/1004522/

#гидродинамика #гиперболический_параболоид #метод_конечных_элементов #fea #математическое_моделирование

Вычислительная геометрия чипсины

Вы когда-нибудь задумывались над структурной целостностью снеков, когда макали их в соус? Скорее всего, нет. Обычно мы просто едим. Но давайте начистоту: кто-то в R&D отделе пищевой корпорации потратил месяцы, чтобы спроектировать идеальный инструмент для доставки сальсы в рот. Сегодня мы разберем Tostitos Scoops™ (чипсы в форме чашечки) методами дифференциальной геометрии, сопромата и гидродинамики. Потому что, если присмотреться, это не просто кусок жареной кукурузы. Это, возможно, самая структурно сложная еда, когда-либо выпускавшаяся в промышленных масштабах Tostitos Scoop — это, по сути, массово производимый гиперболический параболоид, отлитый из никстамализованной кукурузы и оптимизированный для максимальной полезной нагрузки соуса .

https://habr.com/ru/articles/1004522/

#гидродинамика #гиперболический_параболоид #метод_конечных_элементов #fea #математическое_моделирование

Вычислительная геометрия чипсины

Вы когда-нибудь задумывались над структурной целостностью снеков, когда макали их в соус? Скорее всего, нет. Обычно мы просто едим. Но давайте начистоту: кто-то в R&D отделе пищевой корпорации потратил месяцы, чтобы спроектировать идеальный инструмент для доставки сальсы в рот. Сегодня мы разберем Tostitos Scoops™ (чипсы в форме чашечки) методами дифференциальной геометрии, сопромата и гидродинамики. Потому что, если присмотреться, это не просто кусок жареной кукурузы. Это, возможно, самая структурно сложная еда, когда-либо выпускавшаяся в промышленных масштабах Tostitos Scoop — это, по сути, массово производимый гиперболический параболоид, отлитый из никстамализованной кукурузы и оптимизированный для максимальной полезной нагрузки соуса .

https://habr.com/ru/articles/1004522/

#гидродинамика #гиперболический_параболоид #метод_конечных_элементов #fea #математическое_моделирование

Методику аппроксимации функцией двух переменных

Любая наука только тем и занимается, что строит математические модели (ММ) в своей предметной области. Особенно важно уметь строить адекватные ММ в процессе наладки систем управления по экспериментальным данным, полученным на реальном объекте. В статье рассматривается методика получения аналитических ММ статики, доступная рядовому инженеру, требующая минимальных затрат времени, без привлечения громоздкого программного обеспечения.

https://habr.com/ru/articles/995502/

#Математическое_моделирование #Математическое_обеспечение_АСУ #аппроксимация

Методику аппроксимации функцией двух переменных

Любая наука только тем и занимается, что строит математические модели (ММ) в своей предметной области. Особенно важно уметь строить адекватные ММ в процессе наладки систем управления по экспериментальным данным, полученным на реальном объекте. В статье рассматривается методика получения аналитических ММ статики, доступная рядовому инженеру, требующая минимальных затрат времени, без привлечения громоздкого программного обеспечения.

https://habr.com/ru/articles/995502/

#Математическое_моделирование #Математическое_обеспечение_АСУ #аппроксимация

Методику аппроксимации функцией двух переменных

Любая наука только тем и занимается, что строит математические модели (ММ) в своей предметной области. Особенно важно уметь строить адекватные ММ в процессе наладки систем управления по экспериментальным данным, полученным на реальном объекте. В статье рассматривается методика получения аналитических ММ статики, доступная рядовому инженеру, требующая минимальных затрат времени, без привлечения громоздкого программного обеспечения.

https://habr.com/ru/articles/995502/

#Математическое_моделирование #Математическое_обеспечение_АСУ #аппроксимация

Методику аппроксимации функцией двух переменных

Любая наука только тем и занимается, что строит математические модели (ММ) в своей предметной области. Особенно важно уметь строить адекватные ММ в процессе наладки систем управления по экспериментальным данным, полученным на реальном объекте. В статье рассматривается методика получения аналитических ММ статики, доступная рядовому инженеру, требующая минимальных затрат времени, без привлечения громоздкого программного обеспечения.

https://habr.com/ru/articles/995502/

#Математическое_моделирование #Математическое_обеспечение_АСУ #аппроксимация

От контроллеров до операторов: моделирование меняет подход к автоматизации на всех уровнях АСУ ТП

Давайте представим, что нам нужно построить сложный объект — скажем, самолет, поезд или вообще атомную электростанцию. Строить «наобум» невероятно дорого и рискованно. Гораздо разумнее выполнить предварительные расчеты и скорректировать слабые места. Есть разные виды расчетов, ну например расчет прочности конструкции, расчет стомости сорружения или эксплуатации, расчет последствий аварии (для АЭС). Расчеты бывают статические например расчет фундамента, расчет толщщины стены, или просто расчет нагрузки на балку. И динамические - расчет некоторого процесса разворащивающегося во времени например: расчет процесса нагрева котла в доме, расчет процесса разгона авиационного двигателя, расчет процесс поддержания давления в кабине самоелета при изменении высоты. В динамических расчетах сложных объектах, как правило необходмо учитывать работу автоматической системы управления (АСУ), поскольку система управления влияет на процесс. Если мы говоримт об АСУ ТП (Автоматической Системе Управления Технологическими Процессами), то само название как бы намекает на наличие некоторого процесса во времени, а значит тут есть место для динамического рассчета. Вот здесь-то на сцену и выходит "Среда динамического моделирования технических систем SimInTech." Хотите узнать, как поведёт себя котельная установка, двигатель, система вентиляции и тд? Вместо того, чтобы собирать макет и проводить натурные испытания (иногда практически невозможные), мы используем SimInTech. SimInTech — это программное обеспечение, в котором можно создать математическую модель объекта и провести все испытания на компьютере, без риска и лишних затрат. Это позволяет найти ошибки и оптимизировать конструкцию объекта и отладить систему управления ещё до начала реального производства.

https://habr.com/ru/articles/986186/

#simintech #simulink #matlab #математическое_моделирование #осрв #плк #асутп

От контроллеров до операторов: моделирование меняет подход к автоматизации на всех уровнях АСУ ТП

Давайте представим, что нам нужно построить сложный объект — скажем, самолет, поезд или вообще атомную электростанцию. Строить «наобум» невероятно дорого и рискованно. Гораздо разумнее выполнить предварительные расчеты и скорректировать слабые места. Есть разные виды расчетов, ну например расчет прочности конструкции, расчет стомости сорружения или эксплуатации, расчет последствий аварии (для АЭС). Расчеты бывают статические например расчет фундамента, расчет толщщины стены, или просто расчет нагрузки на балку. И динамические - расчет некоторого процесса разворащивающегося во времени например: расчет процесса нагрева котла в доме, расчет процесса разгона авиационного двигателя, расчет процесс поддержания давления в кабине самоелета при изменении высоты. В динамических расчетах сложных объектах, как правило необходмо учитывать работу автоматической системы управления (АСУ), поскольку система управления влияет на процесс. Если мы говоримт об АСУ ТП (Автоматической Системе Управления Технологическими Процессами), то само название как бы намекает на наличие некоторого процесса во времени, а значит тут есть место для динамического рассчета. Вот здесь-то на сцену и выходит "Среда динамического моделирования технических систем SimInTech." Хотите узнать, как поведёт себя котельная установка, двигатель, система вентиляции и тд? Вместо того, чтобы собирать макет и проводить натурные испытания (иногда практически невозможные), мы используем SimInTech. SimInTech — это программное обеспечение, в котором можно создать математическую модель объекта и провести все испытания на компьютере, без риска и лишних затрат. Это позволяет найти ошибки и оптимизировать конструкцию объекта и отладить систему управления ещё до начала реального производства.

https://habr.com/ru/articles/986186/

#simintech #simulink #matlab #математическое_моделирование #осрв #плк #асутп