Physics.Math.Code

2024-04-03 02:14:33 «Машинная графика». Центрнаучфильм [1981]

Фильм посвящен рассказу о машинной графике, ее возможностях и применении.

Машинная графика (МГ) – это совокупность технических, математических и программных средств и приемов, позволяющих осуществить ввод и вывод из ЭВМ графической информации без ручного преобразования информации в чи-словую или графическую форму. Машинная графика используется во многих научных и инженерных дисциплинах, в бизнесе и кинематографии, рекламном и издательском деле, проектировании.

Подборка книг по теме: Компьютерная и машинная графика

#графика #машинная_графика #программирование #математика #геометрия

Physics.Math.Code // @physics_lib Открыть/Комментировать

2024-04-01 13:00:00 Задача по физике для разминки наших подписчиков

Имеется большая цилиндрическая ёмкость, наполненная водой. В ёмкости есть два маленьких отверстия (d << D) на разных высотах. Определите скорость движения точки пересечения струек воды, вытекающей из заданных отверстий. Какую траекторию описывает эта точка? Как влияет на скорость диаметр отверстий, если не считать его бесконечно малым?

#задачи #гидростатика #гидродинамика #механика #кинематика

Physics.Math.Code // @physics_lib Открыть/Комментировать

2024-04-01 11:03:10 Стать программистом и получить диплом ВШЭ, не переезжая в Москву

Это возможно с совместной программой онлайн-бакалавриата от Нетологии и ВШЭ. 6 апреля приглашаем вас на день открытых дверей по программе обучения фулстек-разработчиков «Программные системы и автоматизация процессов разработки».

Приходите, чтобы узнать:
- чем занимается фулстек-разработчик и подходит ли эта профессия вам;
- как устроен онлайн-бакалавриат: как проходит обучение, организована практика и стажировка;
- как поступить на программу.

Регистрация https://netolo.gy/c2o2

Реклама. ООО «Нетология». Erid LatgBiV9C Открыть/Комментировать

2024-03-30 21:32:25 Численные методы [Часть 1] [2017] Пименов В.Г.

В учебном пособии даются основные понятия, изучаемые в первой части курса «Численные методы»: теория погрешностей; методы решения нелинейных уравнений, линейных и нелинейных систем; теории интерполяции, численного дифференцирования и численного интегрирования. Учебное пособие предназначено для изучения дисциплины «Численные методы» по специальностям среднего профессионального образования 09.02.03 «Программирование в компьютерных системах», 09.02.07 «Информационные системы и программирование» и др.

Численные методы [Часть 2] [2017] Пименов В.Г. , Ложников А.Б

В учебном пособии даются основные понятия, изучаемые во второй части курса "Численные методы": задачи Коши, численные методы решения краевых задач, интерполяция сплайнами, метод наименьших квадратов и т.д. Пособие отражает тот взгляд на методику изложения предмета и отбор материала, который десятилетиями складывался на кафедре вычислительной математики математико-механического факультета Уральского государственного университета имени А. М. Горького.
#численные_методы #вычислительная_математика #математика #алгоритмы

Physics.Math.Code // @physics_lib Открыть/Комментировать

2024-03-30 21:31:12 Численные методы [Часть 1] [2017] Пименов В.Г.
Численные методы [Часть 2] [2017] Пименов В.Г. , Ложников А.Б

Скачать книги

Численные (вычислительные) методы — методы решения математических задач в численном виде. Представление как исходных данных в задаче, так и её решения — в виде числа или набора чисел.

Исходная математическая задача заменяется другой задачей — вычислительным алгоритмом. Основными требованиями к вычислительному алгоритму являются: высокая точность, устойчивость и экономичность. При переходе к дискретной модели появляется погрешность аппроксимации, а при реализации вычислений — погрешность округления, поэтому для реальных вычислительных алгоритмов проводится анализ погрешностей и устойчивости вычислительного алгоритма. В современной науке для решения задач прикладной математики формулируется математическая модель в терминах интегральных и дифференциальных уравнений функций непрерывного аргумента. Переход от континуальной к дискретной математической модели осуществляется заменой функций непрерывного аргумента функциями дискретного аргумента. В получившихся конечно-разностных уравнениях интеграл и производная представлены конечной суммой и разностным отношением, соответственно.

Physics.Math.Code // @physics_lib Открыть/Комментировать

2024-03-30 17:41:14 Задача по функциональному анализу

Интересные факты: Развитие функционального анализа связано с изучением преобразования Фурье, дифференциальных и интегральных уравнений. Большой вклад в развитие и становление функционального анализа внёс польский математик Стефан Банах.

Изучение представления функций с помощью преобразования Фурье было привлекательно, к примеру, потому, что для определённых классов функций можно континуальный набор точек (значения функции) охарактеризовать счётным набором значений (набором коэффициентов).

Методы функционального анализа быстро приобрели популярность в различных областях математики и физики в качестве мощного инструмента. Значительную роль при этом сыграла теория линейных операторов:

Функциональный анализ за последние два десятилетия настолько разросся, настолько широко и глубоко проник почти во все области математики, что сейчас даже трудно определить самый предмет этой дисциплины. Однако в функциональном анализе есть несколько больших «традиционных» направлений, которые и поныне в значительной степени определяют его лицо. К их числу принадлежит и теория линейных операторов, которую иногда называют становым хребтом функционального анализа. Именно через теорию операторов функциональный анализ столкнулся с квантовой механикой, дифференциальными уравнениями, теорией вероятности, а также рядом прикладных дисциплин.

Читать разбор задачи

#задачи #разбор_задач #математика #math

Physics.Math.Code // @physics_lib Открыть/Комментировать

2024-03-29 16:01:50 Опыт с водой и атмосферным давлением

Задача для наших подписчиков: Почему вода вытекает из синей трубочки при поднятии красной трубочки?

#gif #гидростатика #эксперименты #опыты #physics #физика #механика

Physics.Math.Code // @physics_lib Открыть/Комментировать

2024-03-29 15:06:24 Поверхностное натяжение мыльной пленки на проволочном каркасе

Поверхностное натяжение — термодинамическая характеристика поверхности раздела двух находящихся в равновесии фаз, определяемая работой обратимого изотермокинетического образования единицы площади этой поверхности раздела при условии, что температура, объём системы и химические потенциалы всех компонентов в обеих фазах остаются постоянными.

Поверхностное натяжение имеет двойной физический смысл — энергетический (термодинамический) и силовой (механический). Энергетическое (термодинамическое) определение: поверхностное натяжение — это удельная работа увеличения поверхности при её растяжении при условии постоянства температуры. Силовое (механическое) определение: поверхностное натяжение — это сила, действующая на единицу длины линии, которая ограничивает поверхность жидкости.

Поверхностное натяжение возникает на границе газообразных, жидких и твёрдых тел. Обычно под термином «поверхностное натяжение» имеется в виду поверхностное натяжение жидких тел на границе жидкость — газ. В случае жидкой поверхности раздела поверхностное натяжение правомерно также рассматривать как силу, действующую на единицу длины контура поверхности и стремящуюся сократить поверхность до минимума при заданных объёмах фаз. #gif #видеоуроки #эксперименты #опыты #physics #физика

Physics.Math.Code // @physics_lib Открыть/Комментировать

2024-03-29 14:25:19 Building Low Latency Applications with C++ [2023] Sourav Ghosh

Develop a complete low latency trading ecosystem from scratch using modern C++. C++ is meticulously designed with efficiency, performance, and flexibility as its core objectives. However, real-time low latency applications demand a distinct set of requirements, particularly in terms of performance latencies.

C++ is meticulously designed with efficiency, performance, and flexibility as its core objectives. However, real-time low latency applications demand a distinct set of requirements, particularly in terms of performance latencies.
With this book, you’ll gain insights into the performance requirements for low latency applications and the C++ features critical to achieving the required performance latencies. You’ll also solidify your understanding of the C++ principles and techniques as you build a low latency system in C++ from scratch.
You’ll understand the similarities between such applications, recognize the impact of performance latencies on business, and grasp the reasons behind the extensive efforts invested in minimizing latencies. Using a step-by-step approach, you’ll embark on a low latency app development journey by building an entire electronic trading system, encompassing a matching engine, market data handlers, order gateways, and trading algorithms, all in C++. Additionally, you’ll get to grips with measuring and optimizing the performance of your trading system.
By the end of this book, you’ll have a comprehensive understanding of how to design and build low latency applications in C++ from the ground up, while effectively minimizing performance latencies. Открыть/Комментировать

2024-03-28 06:49:36 Создаём нейронную сеть [2017] Рашид Тарик

Эта книга представляет собой введение в теорию и практику создания нейронных сетей. Она предназначена для тех, кто хочет узнать, что такое нейронные сети, где они применяются и как самому создать такую сеть, не имея опыта работы в данной области. Автор простым и понятным языком объясняет теоретические аспекты, знание которых необходимо для понимания принципов функционирования нейронных сетей и написания соответствующих программных инструкций. Изложение материала сопровождается подробным описанием процедуры поэтапного создания полностью функционального кода, который реализует нейронную сеть на языке Python и способен выполняться даже на таком миниатюрном компьютере, как Raspberry Pi Zero.

Тарик Рашид — специалист в области количественного анализа данных и разработки решений на базе продуктов с открытым исходным кодом.Имеет ученую степень по физике и степень магистра по специальности "Machine Learning and Data Mining". Проживая в Лондоне, он возглавляет местную группу разработчиков Python (насчитывающую около 3000 участников), организует многочисленные семинары и часто выступает с докладами на международных конференциях.

Make Your Own Neural Network Tariq Rashid [2016] Rashid Tariq

A step-by-step gentle journey through the mathematics of neural networks, and making your own using the Python computer language.
Neural networks are a key element of deep learning and artificial intelligence, which today is capable of some truly impressive feats. Yet too few really understand how neural networks actually work. This guide will take you on a fun and unhurried journey, starting from very simple ideas, and gradually building up an understanding of how neural networks work. You won't need any mathematics beyond secondary school, and an accessible introduction to calculus is also included.

#программирование #алгоритмы #машинное_обучение #статистика #компьютерное_зрение #AI #искусственный_интеллект

Physics.Math.Code // @physics_lib Открыть/Комментировать