Математика — TechCave

Математика — наука о структурах, порядке и отношениях, исторически сложившаяся на основе операций подсчёта, измерения и описания формы объектов.

Математика — наука о структурах, порядке и отношениях, исторически сложившаяся на основе операций подсчёта, измерения и описания формы объектов. Математические объекты создаются путём идеализации свойств реальных или других математических объектов и записи этих свойств на формальном языке. Математика не относится к естественным наукам, но широко используется в них как для точной формулировки их содержания, так и для получения новых результатов. Математика — фундаментальная наука, предоставляющая (общие) языковые средства другим наукам; тем самым она выявляет их структурную взаимосвязь и способствует нахождению самых общих законов природы.

Стена группы

Загрузка...
1 день назад
#

Задача с небоскрёбом и яйцами — не бином Ньютона?



На самом деле, он самый. Но обо всём по порядку.

Постановка задачи

Осваиваю питон, решаю всякое на Codewars. Сталкиваюсь с известной задачей про небоскрёб и яйца. Разница лишь в том, что исходные данные — не 100 этажей и 2 яйца, а чуть побольше.

Дано: N яиц, M попыток их бросить, бесконечный небоскрёб.

Определить: максимальный этаж, с которого можно бросить яйцо, не разбив. Яйца сферические в вакууме и, если одно из них не разбилось, упав, например, с 99-го этажа, то остальные тоже выдержат падение со всех этажей меньше сотого.

0 <= N, M <= 20000.

Время прогона двух десятков тестов — 12 секунд.

Источник
Загрузка...
2 дня назад
#

Изучаем сопромат с CalculiX



Сдал сопромат — можно жениться!
Введение

Метод конечных элементов (МКЭ или FEM, у них за рубежом) прочно вошел в практику инженерных расчетов при проектировании сложных систем. В значительной степени это касается прочностных расчетов механики. Применения этого метода, реализуемого соответствующим программным обеспечением существенно сокращает цикл разработки конечного устройства, позволяя исключить массу экспериментальных проверок, необходимых при использования классических расчетов на основе методов сопромата и строительной механики. На текущий момент разработана масса прикладного ПО, реализующего МКЭ. Во главе угла стоит мощный ANSYS, по бокам от него и в почетном удалении — CAD-системы со встроенным FEM-модулем (SolidWorks, Siemens NX, Creo Parametric, Компас 3D).

CalculiX силен, но труден и непонятен. Исправим это?



Естественно, МКЭ проник и в сферу образования — чтобы использовать его в реальных задачах, нужна подготовка соответствующих специалистов. В столицах, в крупных технических вузах обстановка в этой области более-менее нормальная, да и у нас в регионе тот же ANSYS применяется, например, на кафедре теории упругости ЮФУ. Но по периферии, в узко специализированных и не богатых университетах ситуация плачевна. И всё просто — ANSYS стоит порядка 2 млн. рублей за одно рабочее место, а место требуется не одно. К сожалению не все вузы могут позволить себе выложить 30-40 миллионов на организацию компьютерного класса для обучения применению МКЭ.

Одной из альтернатив может служить применение в учебном процессе свободного ПО. К счастью таковое ПО имеется. Однако, русскоязычных материалов по его использованию практически не существует. Исправляя эту ситуацию, данную статью я собираюсь посвятить в введению в
CalculiX — открытый, свободный программный пакет, предназначенный для решения линейных и нелинейных трёхмерных задач механики твёрдого деформируемого тела и механики жидкости и газа с помощью метода конечных элементов.

Источник
Загрузка...
5 дней назад
#

TL;DR книги “Искусство заниматься наукой и инженерным делом” Ричарда Хэмминга



На Хабре уже долгое время публикуется совместный перевод замечательной книги Ричарда Хэмминга «The Art of Doing Science and Engineering». Я долгое время хотел её прочитать в оригинале. Да не просто прочитать, а составить насколько возможно краткую выжимку основных идей каждой главы. И вот недавно мне удалось это сделать.



Целью самой книги является «подготовить вас к вашему техническому будущему» путём обучения «стилю» мышления. Поэтому извлечённые идеи в основном имеют достаточно общий характер. Также из-за частого способа передачи идеи в виде историй некоторые пункты статьи являются моей личной их интерпретацией.



Из-за достаточно большого количества материала и его «плотной» подачи данная статья всё равно получилась достаточно объёмной. Поэтому предлагаю её TL;DR.



TL;DR этого TL;DR
  • Удача сопутствует подготовленному уму (Пастер).

  • Подготовка должна осуществляться ориентируясь на будущее, а не на прошлое (но основываясь на нём).

  • Стоит стараться достигать цели, которые вы себе поставили, и стоит ставить высокие цели.





Источник
Загрузка...
5 дней назад
#

Клод Шеннон: как гений решает проблемы





Клоду Шеннону потребовалось около десяти лет, чтобы полностью сформулировать свою эпохальную теорию информации.

Сначала, в аспирантуре, он вынашивал идею подвести общую базу под множество информационных технологий своего времени (таких как телефон, радио, телевидение).

Однако только в 1948 году он опубликовал
Математическую Теорию Связи.

Правда, это был не единственный его крупный вклад в науку. Еще будучи студентом MIT (Массачусетский технологический институт), в свои скромные 21, он опубликовал работу, которую многие считают, пожалуй, наиболее важной магистерской диссертацией века.

Для обычного человека значение ее невелико. Нельзя сказать, что имя Шеннона у всех на устах. Но, если бы не работа Шеннона, то никакого компьютера в современном понимании могло не появиться. Шеннон оказал колоссальное влияние не только на информатику, но и на физику, и на инженерию.

Мы запросто бросаемся словом «гений», но лишь немногие люди на свете по праву заслужили именоваться так, и Клод Шеннон — один из них. Он мыслил иначе, мыслил играючи.

Одной из малозаметных основ его гениальности, проявлявшейся таким образом, был его подход к решению задач. Он не просто формулировал вопрос, а затем искал ответ на него, но методологически разрабатывал процесс, помогавший рассмотреть суть за очевидным.

Его задачи отличались от большинства из тех, с которыми нам, вероятно, доводилось иметь дело, но его шаблоны и принципы рассуждения до некоторой степени поддавались генерализации и, освоив такое обобщение, мы и сами можем научиться мыслить проницательнее.

Любая задача имеет очертания и форму. Для решения задач первым делом нужно научиться их понимать.

Переведено в Alconost

Источник
Загрузка...
11 дней назад
#

Python и DataScience: изучаем возможности универсальной библиотеки Numpy





От переводчика: это перевод материала Ракшита Васудева, давно и плотно изучающего DataScience и применение в ней языка Python. Автор рассказывает о мощной библиотеке Numpy, который позволяет реализовать многие возможности машинного обучения и работы с большими данными.

Numpy — математическая библиотека для Python. Она позволяет выполнять разного рода вычисления эффективно и быстро. Она значительно расширяет функциональность Python благодаря специальным решениям, которые в ней применяются. В этой статье рассказывается о базовых возможностях Numpy, и это только первая часть; чуть позже будут опубликованы и другие. Статья для тех, кто только начинает изучать Numpy, вступая в дивный мир математики в Python.

Источник
Загрузка...

Авторизация

Пользователи

Keyleas
Kirby
Имя Фамилия
lunchcalllina1978
Sever
stopresniebots1983
tekino
templide
Seangle