NerdsCorp | Математика, физика, котики |

Как дела, котаны? Как ЕГЭ/ОГЭ? Физические упражнения практикуете?

Сегодня день сдачи ОГЭ по физике. Всем, кто писал совет: пока помните - запишите условия второй части. Если будет нужна апелляция, будете себе благодарны.

Миллениалы тут?

Наглядный пример, почему ИИ нельзя допускать к сфере образования. Он просто врет, и врет часто (см."сектор"). Любой материал, созданный ИИ, должен проверять преподаватель P.s. Да, да. Вот такие курсы сейчас активно продают. Будьте осторожны. ***

Теория множеств ✨ Наглядно, с инструкцией к практическому применению 💅

Признайтесь, было? 👀

Функции активации 💥 Каждый слой нейросети, сколь бы огромной она ни была, по сути является линейной функцией: y=wx+b И если собрать хоть 1000 таких слоёв подряд - вся сеть всё равно сведётся к одной большой линейной формуле. То есть модель будет уметь строить только: прямые, плоскости, гиперплоскости. Фактически разделяя пространство на две части: «выше» разделяющей поверхности, «ниже» неё. Но мир - нелинейный. Лица, речь, язык, сарказм, котики, болезни, погода - всё это сложные кривые зависимости. И вот тут появляются функции активации. Они добавляют в нейросеть нелинейность, позволяя строить гораздо более сложные разделяющие поверхности и учитывать хитрую геометрию пространства признаков. Функции активации вставляются между линейными слоями и «ломают» линейность модели. Именно это делает нейросеть "умной", а не просто огромным калькулятором линейных формул. Без функций активации deep learning в современном виде просто не существовал бы.

Почему кошки долго прицеливаются перед прыжком ❔

Математическая индукция ✨ На примере суммы арифметической прогрессии

И действительно, почему? Есть идеи? 🤔

Основоположник петербургской математической школы 16 мая 1821 года, ровно 205 лет назад, родился Пафнутий Львович Чебышёв - один из крупнейших русских математиков XIX века. Его работы положили фундамент для целого ряда направлений современной математики: теории чисел, теории вероятностей, вычислительных методов. Многие результаты Чебышёва используются до сих пор: от неравенства Чебышёва в теории вероятностей до многочленов Чебышёва, используемых в вычислительной математике, теории приближений и обработке сигналов. Большое значение имели и его исследования распределения простых чисел. При этом Чебышёв занимался не только чистой математикой, но и разрабатывал механизмы, передачи, изучал кинематику машин и вопросы практической точности инженерных конструкций. Во многом именно из его школы позже выросла мощная русская школа теории вероятностей: Марков, Ляпунов, а позднее - Колмогоров.

Понимаю, зачем нужен SQL 🌐 Чтоб было с чем работать в Pandas, например. За два дня я заботала 60 задач, и теперь умею 10/15 отсюда. Несложновое 🤓

Если бы Артемий Лебедев работал над дизайном учебника по планику 😏

Зачем нужен SQL, когда есть Pandas 🐼 Как по мне, это лучшая библиотека для анализа данных. Может я, конечно, джун и не шарю, но пока не было никого, кто это бы опроверг

Ура, у меня есть второй диплом МФТИ 🤪 Миссия "за год закрыть два семестра DLS на абсолют" выполнена. Следующая миссия: оффер

Нужен ли калькулятор на экзамене? Почти каждый школьник сначала воспринимает калькулятор как благо: можно сбросить на него вычисления и сосредоточиться на задаче. А потом начинаются странные ошибки и потерянные баллы. Почему так происходит? 1) Всегда есть шанс нажать не ту клавишу и не заметить это. Вероятность небольшая, но при большом количестве расчетов ошибка почти гарантированно выстрелит 1-2 раза за экзамен. 2) При счете на калькуляторе резко падает внимательность к деталям. Микрокулоны превращаются в кулоны, килоджоули в джоули. А ошибки со степенями десятки вообще встречаются постоянно. 3) Даже при правильном расчете ответы часто получаются неудобными. Руками можно оставить 2/7 или 4/13, а калькулятор выдает длинные десятичные дроби вроде 0,2857142857… Их начинают округлять, ошибка постепенно накапливается, и ответ перестает сходиться. Поэтому калькулятор на физике стоит использовать только там, где без него действительно неудобно. Например, если нужно посчитать √17 или sin73°. Во многих остальных задачах руками получается и быстрее, и надежнее. И еще один важный момент: если не сказано иное, во второй части можно оставлять точные ответы. Например: a = 2√3/7 м/с² Помните: технологии это всего лишь инструмент. И полагаться на них во всем тоже бывает опасно. 🪶 Г.А.А. Традиционная серия майских советов к экзаменам

✨Кросс-энтропия✨ (Cross Entropy Loss) Это функция, которая измеряет насколько предсказанное распределение вероятностей отличается от правильного ответа. Энтропия - мера неопределенности. Cross-entropy измеряет: сколько информации теряется, если использовать предсказанное распределение вместо истинного. Отсюда название. Допустим, мы решаем задачу распознавания лиц. Создаём модель, считающую вероятность события "На данном фото изображен N", где N - один из трех котиков: Рыжик, Мурка и Барсик. Для фото Мурки правильный ответ y = [0,1,0]. Модель предсказала ŷ = [0.1,0.7,0.2] Она довольно уверена в правильном классе. Cross-entropy будет маленькой. А если модель выдала: ŷ = [0.9,0.05,0.05] (то есть уверенно ошиблась) значение функции станет огромным. То есть: • "я почти уверен и прав" → маленький штраф • "я почти уверен и ошибся" → чудовищный штраф Таким образом, минимизация кросс-энтропии - есть минимизация ошибочных предсказаний, что делает эту функцию отличным инструментом для обучения моделей машинного обучения.

От идеи к чертежу 10 мая 1746, ровно 280 лет назад, родился Гаспар Монж - французский математик, геометр инженер, создатель начертательной геометрии. Он разработал способ точно изображать трёхмерные объекты на плоскости через систему проекций. То, что сегодня кажется базовым навыком (чертежи, разрезы, схемы), в XVIII веке стало технологическим прорывом. Начертательная геометрия Монжа позволила: - перейти от наглядных эскизов к строгим инженерным построениям - проектировать сложные конструкции до их создания - связать математику с реальным производством По сути, это язык, на котором до сих пор «разговаривают» инженеры, архитекторы и конструкторы. 🪶 Г.А.А. Рубрика: юбилей в физике и математике

Произошел reverse

Влажность. Точка росы Летним утром на траве и цветах можно заметить множество мелких капель воды - росу. Откуда она берётся? Воздух при каждой температуре может содержать лишь ограниченное количество водяного пара. Это состояние называют насыщением. Чем выше температура, тем больше водяного пара может находиться в воздухе. Ночью поверхности (трава, листья, цветы) остывают за счёт теплового излучения и часто становятся холоднее окружающего воздуха. Если их температура опускается до точки росы, водяной пар вблизи поверхности становится перенасыщенным и начинает конденсироваться. Так на охлаждённых поверхностях образуются капли росы.