Математика не для всех
Kanalga Telegram’da o‘tish
Математика - царица наук, окружающая нас с рождения до самой смерти. У нас - теоремы, головоломки, мемы и факты из алгебры, геометрии, топологии и других областей. По рекламе: https://telega.in/c/mathematics_not_for_you и @andreybrylb
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Математика не для всех analitikasi
Математика не для всех (@mathematics_not_for_you) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 10 970 obunachidan iborat bo'lib, Taʼlim toifasida 18 101-o'rinni va Rossiya mintaqasida 58 956-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 10 970 obunachiga ega bo‘ldi.
27 Iyul, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -81 ga, so‘nggi 24 soatda esa -2 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.74% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.97% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 068 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 655 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 18 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent офф, плей, последовательность, распределение, вшэ kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Математика - царица наук, окружающая нас с рождения до самой смерти. У нас - теоремы, головоломки, мемы и факты из алгебры, геометрии, топологии и других областей.
По рекламе: https://telega.in/c/mathematics_not_for_you и @andreybrylb”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 28 Iyul, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Taʼlim toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
10 970
Obunachilar
-224 soatlar
-147 kunlar
-8130 kunlar
Postlar arxiv
10 970
Производство пластиковых стаканов с логотипом. Пишите!
Нужны пластиковые стаканы с вашим логотипом? Переходите на сайт!
✅ Для мероприятий, вечеров любого направления!
✅ Срок изготовления от 7 дней.
✅ Тираж от 100 штук.
📞 Звоните нам!
Узнать больше
#реклама
happycup.ru
О рекламодателе
10 970
Получи грант до 3,48 млн на обучение дизайну
Поступай на дизайн в Центральный университет с грантом.
Для учеников 10–11-х классов и СПО. Освой графический, UI/UX и продуктовый дизайн. Создавай визуальные концепты будущего.
На программе студенты получают фундаментальную базу, развивают прикладные навыки, приобретают опыт работы над реальными проектами, собирают портфолио и строят связи внутри дизайн-сообщества
Подать заявку
#реклама 16+
cu.ru
О рекламодателе
10 970
Дизельные генераторы. Официальный дистрибьютор. Звоните
Официальный дистрибьютор. Доставка по всей РФ. Более 10 лет на рынке. Заходите!
Узнать больше
#реклама
sale-generators.ru
О рекламодателе
10 970
Яндекс Музыка до 360 дней бесплатно
Яндекс Музыка для вас и 3-х ваших близких.
Кинопоиск и Яндекс Книги тоже в мультиподписке Плюс.
Попробуйте бесплатно❤️
Слушать
#реклама 18+
music.yandex.ru
О рекламодателе
10 970
Получи грант до 3,48 млн на обучение дизайну
Поступай на дизайн в Центральный университет с грантом.
Для учеников 10–11-х классов и СПО. Освой графический, UI/UX и продуктовый дизайн. Создавай визуальные концепты будущего.
На программе студенты получают фундаментальную базу, развивают прикладные навыки, приобретают опыт работы над реальными проектами, собирают портфолио и строят связи внутри дизайн-сообщества
Подать заявку
#реклама 16+
cu.ru
О рекламодателе
10 970
И вы знаете
Поэтому просто ещё раз обозначим, что промокод NETSIL скинет 5000 рублей при бронировании жилья на Яндекс Путешествиях.
Забронировать
#реклама
travel.yandex.ru
О рекламодателе
10 970
Теорема Кронекера ✍️
Эта диаграмма иллюстрирует теорему Кронекера — один из самых прекрасных и удивительных результатов в математике. Она была открыта немецким математиком XIX века Леопольдом Кронекером в 1884 году. Теорема описывает замечательный узор, который проявляется, когда вы берёте определённые иррациональные числа, умножаете их на целые числа — один, два, три, четыре и так далее — и сохраняете только дробные части результатов, отбрасывая целочисленные части. Удивительный вывод заключается в том, что последовательность точек, которую вы генерируете, в конечном итоге равномерно заполняет всё многомерное пространство, приближаясь произвольно близко к любой возможной точке, не повторяясь никогда. На картинке показаны два визуальных примера: слева — двумерный квадрат, заполненный разбросанными синими точками, представляющими два иррациональных числа, а справа — трёхмерный куб, заполненный красными точками, представляющими три таких числа. В обоих примерах точки кажутся разбросанными по всему пространству без видимой кластеризации и без очевидных пустых зон, словно их посыпали случайно; однако на самом деле они генерируются полностью детерминированной математической процедурой.
Теорема требует особого условия для выбранных иррациональных чисел: они должны быть "линейно независимыми над рациональными числами". Это просто означает, что между ними не может быть никаких скрытых простых связей. На практике это значит, что все числа должны быть иррациональными и действительно независимыми друг от друга, а не простыми кратными или комбинациями друг друга. Идеальный пример, удовлетворяющий этому условию, — это множество корней квадратных из двух, трёх и пяти. Когда это условие выполнено, последовательность точек, генерируемая процедурой, становится "плотной" в том, что математики называют единичным тором. Это по сути квадрат или куб с склеенными противоположными краями, подобно старым видеоиграм, где вылет с одной стороны экрана возвращает вас на другую. Термин «плотная» имеет точное и мощное значение: независимо от того, насколько малую целевую область вы нарисуете где угодно в пространстве, какая-то точка последовательности в итоге окажется внутри неё. Нет такой области, которую последовательность навсегда избегает, или такой щели, которую она не посетит при достаточном времени.
Условие линейной независимости жизненно важно для теоремы. Без него всё рушится. Если иррациональные числа имеют скрытые связи, последовательность точек будет ограничена особыми линиями или кривыми вместо того, чтобы свободно распространяться, оставляя большие области пространства навсегда пустыми. Теорема прекрасно показывает, как кажущийся произвольным выбор нескольких подходяще независимых иррациональных чисел создаёт последовательность, которая в итоге посещает каждое окрестности в многомерном пространстве, порождая порядок из кажущегося хаоса. На любом конечном этапе точки кажутся случайными и непредсказуемыми. Однако, рассматриваемые в целом, они демонстрируют идеальную равномерность, заполняя пространство с математической точностью. Это один из основополагающих результатов теории эргодических систем — отрасли математики, изучающей долгосрочное поведение систем, эволюционирующих по простым правилам. Теорема также демонстрирует, как детерминированные процессы могут порождать поведение, кажущуюся случайным, хотя на самом деле оно следует точным фундаментальным законам.
Помимо своей элегантности как чистой математики, теорема Кронекера имеет удивительно широкое применение в современной науке и технологиях. В физике она описывает движение маятников с иррациональными соотношениями частот, орбиты планет при определённых условиях и эргодическое поведение физических систем, которые поддерживают статистическую механику и термодинамику. В информатике она вдохновляет методы для создания равномерно распределённых последовательностей чисел, используемых в численном интегрировании, компьютерной графике, финансовом моделировании и методе Монте-Карло.
10 970
⚡️Дилемма современности: как выбрать правильную профессию в цифровом мире?
Каждый год тысячи семей сталкиваются с этим: ребёнок заканчивает школу, экзамены, репетиторы, высокие требования при поступлении, сокращение бюджетных мест — для родителей это финансовый стресс, а для абитуриентов — ментальный. Ведь нужно не только получить максимальный балл, но ещё и выбрать, куда поступать, чтобы не прогадать!
Согласно масштабному всероссийскому опросу, одним из самых больших страхов респондентов является риск получить невостребованную профессию. Помимо этого, большинство абитуриентов и родителей сошлись во мнении, что формальный диплом больше не «в тренде» и нужна уверенность в завтрашнем дне: чтобы образование окупилось и не нужно было переучиваться на более доходную специальность.Одним словом, при выборе учебного заведения нужно учесть массу факторов и желательно, чтобы всё сошлось. Это крайне сложная задача, но благо к грядущему сезону поступлений абитуриенты и родители сформировали топ из самых ведущих профессий современности, куда вошла ИТ-сфера. Родители поставили её на 1 место, а абитуриенты — на 2, и эта статистика теперь действительно помогает многим правильно выбрать нужный университет!
10 970
РУВИКИ - новая интернет-энциклопедия
Интересуетесь всем на свете? Задаёте себе миллион вопросов? Любите интересные факты?😊 Канал энциклопедии РУВИКИ создан для вас 👍
Подписаться
#реклама
О рекламодателе
10 970
Яндекс Музыка до 360 дней бесплатно
Яндекс Музыка для вас и 3-х ваших близких.
Кинопоиск и Яндекс Книги тоже в мультиподписке Плюс.
Попробуйте бесплатно❤️
Слушать
#реклама 18+
music.yandex.ru
О рекламодателе
10 970
На первый взгляд нормальное, пуассоновское, биномиальное, экспоненциальное и другие распределения выглядят как отдельные математические конструкции. На самом деле они образуют связанную систему: одно распределение может переходить в другое через точное преобразование, частный случай или предельный процесс.
Например, при большом числе испытаний и малой вероятности отдельного события биномиальное распределение приближается к пуассоновскому. Экспонента нормально распределённой величины имеет логнормальное распределение, бета-распределение с параметрами 1,1 превращается в равномерное, а распределение Стьюдента с одной степенью свободы совпадает с распределением Коши. Особенно много стрелок ведёт к нормальному распределению — во многом благодаря центральной предельной теореме.
10 970
Почему нейросеть умеет придумывать идеи, но пока не умеет мыслить как исследователь
Есть довольно удобная иллюзия: если языковая модель выдала новую, логичную и технически убедительную идею, значит она уже почти сравнялась с человеком в научном мышлении.
Авторы новой работы решили проверить не качество отдельных ответов, а сам «вкус» исследователя — то, какие проблемы человек и модель замечают в одной и той же литературе и каким способом пытаются их решить. Для этого взяли 11 683 опубликованные работы по машинному обучению и естественным наукам, восстановили набор предшествующих статей, из которых могла родиться каждая работа, а затем показали этот же контекст разным LLM. Человеческой идеей считалась реально опубликованная статья, модель должна была предложить собственное продолжение на основе тех же исходных материалов.
Разрыв обнаружился не столько в том, способны ли модели придумать что-то разумное, сколько в том, насколько однообразно они это делают. Когда LLM видит рядом несколько работ, её любимый ход — найти между ними связь и предложить всё объединить: совместить два метода, связать разные направления, интегрировать данные, построить единую архитектуру. Среди человеческих идей только 12,1% были построены вокруг такого «моста» между существующими подходами. У моделей этот показатель составлял от 47,1 до 64,2%.
Аналогичная картина с методами: синтез и объединение были главным приёмом лишь в 5,1% человеческих работ, но в 22,5–38,7% идей, созданных нейросетями. Получается, что модель часто действительно предлагает полезный проект, но делает это по одному и тому же рецепту: возьмём известную технологию, добавим к ней ещё одну известную технологию и объявим их соединение новым исследованием.
Человеческие идеи устроены иначе. Исследователь гораздо чаще замечает конкретную трещину внутри уже существующего механизма: неверное допущение, смешение двух эффектов, плохо работающий модуль, отсутствие объяснения или способа измерения. Поэтому в человеческих работах чаще встречаются действия вроде «заменить», «разделить», «формализовать», а не просто «объединить».
Например, модель может предложить соединить мультимодальную систему с адаптацией во время тестирования и получить универсальную архитектуру. Человек скорее спросит, почему конкретный компонент перестаёт работать при изменении данных, отделит влияние одного фактора от другого и заменит наиболее хрупкую часть системы. В первом случае идея выглядит масштабно и современно, во втором — может звучать скромнее, но точнее попадает в настоящий научный тупик.
Особенно интересно, что расширенное рассуждение не исправило проблему. В режиме thinking модели не стали ближе к человеческому распределению идей, а, наоборот, ещё сильнее закрепились в привычном шаблоне. У Qwen доля идей, построенных на соединении разных подходов, выросла с 49,7 до 71,1%, а доля методов синтеза — с 38,7 до 52,2%. То есть дополнительное «мышление» в данном случае не расширило пространство вариантов, а помогло модели убедительнее и последовательнее прийти к своему любимому ответу. Даже полный текст предыдущих исследований вместо одних аннотаций не решил проблему: больше контекста не обязательно означает другой способ видеть проблему.
Из этого, конечно, не следует, что LLM бесполезны для науки. Они прекрасно ускоряют поиск связей, перебор комбинаций и упаковку ещё неоформленной мысли. Но пока модель скорее сильный комбинатор, чем носитель исследовательского вкуса. Она умеет быстро построить мост между уже известными объектами, но реже замечает, что один из этих объектов вообще нужно разобрать, переопределить или выбросить. Поэтому наиболее продуктивная работа с нейросетью начинается не с просьбы «придумай новую идею», а с человеческого указания на точный конфликт: что здесь не объяснено, какое допущение кажется ложным, где система ломается и какой механизм мы на самом деле хотим понять. Нейросеть может развить такую постановку гораздо быстрее человека, но сам выбор того, куда смотреть, пока остаётся главным человеческим преимуществом.
10 970
МЕЧТА!
Зачем кому-то может понадобиться LaTeX в терминале? Я задавал себе тот же вопрос. Потом я построил движок для рендеринга математики. Я больше никогда не вернусь назад.Автор https://x.com/thatmagicalcat_
10 970
Получи грант до 3,48 млн на обучение дизайну
Поступай на дизайн в Центральный университет с грантом.
Для учеников 10–11-х классов и СПО. Освой графический, UI/UX и продуктовый дизайн. Создавай визуальные концепты будущего.
На программе студенты получают фундаментальную базу, развивают прикладные навыки, приобретают опыт работы над реальными проектами, собирают портфолио и строят связи внутри дизайн-сообщества
Подать заявку
#реклама 16+
cu.ru
О рекламодателе
10 970
Полироль приборной панели ASTROhim апельсин, 335 мл
Аэрозоль. Очищает и полирует пластиковые, виниловые и резиновые поверхности
Узнать больше
#реклама
vseinstrumenti.ru
О рекламодателе
10 970
И вы знаете
Поэтому просто ещё раз обозначим, что промокод NETSIL скинет 5000 рублей при бронировании жилья на Яндекс Путешествиях.
Забронировать
#реклама
travel.yandex.ru
О рекламодателе
10 970
«ЕГЭ изнутри» — без мифов и обещаний, только лайфхаки, инсайды и реальный взгляд от экс-председателя комиссии.
22 июля, 17:00 приглашаем 9-11-классников и родителей на встречу с Георгием Вольфсоном, екс-председателем комиссии ЕГЭ по математике и экспертным математиком
Что будет на встрече?
✏️ мастер-класс и лайфхаки по решению контринтуитивных задач и задачи №19, которая на деле не так уж очевидна
💥 «ЕГЭ изнутри»: проверка, критерии, апелляции, инсайды
❓ расскажем, как не потерять баллы
✅ как меняется ЕГЭ и к чему готовиться
📣 обсудим, зачем в современном мире нужна математика
Кому будет полезно?
• тем, кто хочет лучше понять ЕГЭ по математике, увидеть живой разбор сложной задачи и задать вопросы эксперту
• тем, кому важно разобраться, как устроен экзамен
Ждем вас 22 июля в 17:00 мск
📍 очно: Милютинский переулок, д.18, стр.2
💻 онлайн в мтс-линк
Регистрация обязательна! Сделать это можно на сайте 👈
