Channels

Top 100 Trending New

Categories

Crypto Gaming News Entertainment Music Sports Tech Gambling Bots and mini apps Finance Business Education Lifestyle Health Travel Auto Fashion Jobs Dating Deals and shopping

Stickers

Stickers Emoji Themes Wallpapers

Bots Gifts Tools

Currency

$ USD ₽ RUB € EUR ₴ UAH ₸ KZT ₺ TRY zł PLN ₪ ILS AED AED R$ BRL Rp IDR RM MYR ¥ JPY ₩ KRW CN¥ CNY

Theme

Português (Brasil)

Bahasa Indonesia

Беларуская

Українська

Channels Categories Stickers Bots Gifts Tools

Premium Wiki Glossary Legal

Notifications Settings Log in

Mathematical Models of the Real World: post #1549 — TG.ME

Mathematical Models of the Real World@MathModels · 842 subscribers Open in TelegramOpen

t.me/MathModels/1549

1

July 21, 2026 310

More from this channel

Наш МЭИ... Персонажи... Когда я учился МЭИ то слышал стишок: Гордится Франция Фабри, Германия гордится Кантом, А наше славное МЭИ Гордится Фабрикантом... Физики знанают кто такой Валентин Фабрикант - он первым теоретически обосновал работу квантового генератора, но так и не смог сделать работающий аппарат, в результате Нобелевскую премию получили Басов, Прохоров и Таунс. Фабрикант организовал в МЭИ новую специальность по подготовке инженеров в области лазерной техники, а также принимал активное участие в реформе преподавания физики. Кафедра физики МЭИ носит его имя... Но есть в МЭИ еще один не менее известный Фабрикант... Причем, кому посвящен стишок - загадка. Вале́рий Ио́сифович Фабрика́нт (28 января 1940, Минск — 27 июня 2026[1], Archambault Institution[вд][2]) — советско-канадский математик, педагог, профессор Университета Конкордия в Монреале, Канада. Учился в Московском энергетическом институте. Во время работы в СССР был уволен несколько раз из-за конфликтов с коллегами. В 1979 году иммигрировал в Канаду из СССР. Известен тем, что расстрелял четырёх своих коллег. https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A4%D0%B0%D0%B1%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D0%BD%D1%82,_%D0%92%D0%B0%D0%BB%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B9_%D0%98%D0%BE%D1%81%D0%B8%D1%84%D0%BE%D0%B2%D0%B8%D1%87 137·Aug 31 В IT-сфере появился термин «мясной прокси» (meat proxy), обозначающий персонажа, который получает вопрос от коллеги, бездумно отправляет его в ChatGPT или Claude, а затем просто копируют ответ обратно в чат. Автором термина стал немецкий программист Никлас Грун. В начале августа 2026 года он написал в своём блоге, что его коллеги бездумно пересылают ответы нейросетей в каналы в Slack и групповые чаты. «Это не приносит пользы, — написал Грун. — Я могу сам поговорить с Claude. Так будет быстрее, и я смогу контролировать контекст. Мне не нужен посредник». https://habr.com/ru/news/1075026/ 246·Aug 29 «Могу вечно смотреть на звезды, огонь и как работают другие...» © Новый вид цифровой зависимости стремительно захватывает мировую IT-индустрию. Разработчики массово сталкиваются с психологической ловушкой при использовании ИИ-помощников. Опрос 305 специалистов, проведенный Coddy Tech, показал пугающие результаты. Около 80% программистов признались, что процесс кодинга с нейросетями вызывает сильное привыкание. Этот феномен сравним с бесконечным скроллингом социальных сетей, так как генерация кода дарит быстрый дофамин. Инструменты вроде GitHub Copilot и Claude создают опасную иллюзию мгновенного прогресса. Разработчик вводит текстовый запрос и за секунды получает готовые куски рабочей программы. В результате 43% участников исследования регулярно задерживаются за компьютером после окончания рабочего дня. Еще 32% программистов признались, что ради продолжения генерации кода осознанно жертвуют сном. Для 39% опрошенных стало намного сложнее мысленно переключаться с рабочих задач на личную жизнь. Ситуацию наглядно иллюстрирует признание технического директора и сооснователя Rootly Квентина Руссо. Он рассказал в соцсетях, как в районе трех часов ночи не мог оторваться от экрана. У него не было горящих дедлайнов или аварий на сервере. Руссо просто завороженно наблюдал, как автономный инструмент Claude Code самостоятельно рефакторит модуль. Подобный эффект «залипания» на чужую идеальную работу лишает инженеров контроля над временем. Главная опасность кроется в накоплении так называемого «долга верификации» сгенерированного кода. Быстро написанный нейросетью объем данных требует долгой и ручной проверки на ошибки. Из-за этого 51% программистов заявили, что уже находятся на грани критического выгорания. Ознакомиться с полными результатами исследования можно в оригинальном материале ZDNET. 417·Aug 25 Одна из семи математических проблем тысячелетия и устойчивость цифровой экономики: почему гипотеза P ≠ NP держит на себе весь современный интернет? В 2000 году Математический институт Клэя включил проблему «P против NP» в список семи «проблем тысячелетия». За её решение учреждена премия в 1 млн. долларов США. 1. Что такое классы P, NP и NP-полнота? В теории вычислительной сложности задачи делят по тому, сколько времени и ресурсов нужно компьютеру для их решения или проверки. Класс P (Polynomial time) Состоит из задач принятия решений, которые могут быть решены детерминированным алгоритмом за полиномиальное время O(n^k) для некоторого фиксированного k. Поскольку поиск решения занимает полиномиальное время, проверка найденного решения также выполняется за полиномиальное время. Пример: Сортировка массива (например, O(n log n)), поиск кратчайшего пути на графе (алгоритм Дейкстры, O(n^2)). Класс NP (Nondeterministic Polynomial time) Состоит из задач принятия решений, для которых возможно трудно найти решение, но предложенное решение может быть проверено за полиномиальное время. Соотношение классов: Любая задача из класса P также входит в класс NP (P ⊆ NP), поскольку если решение можно быстро найти, то его можно и быстро проверить. NP-полные задачи (NP-complete): Это подмножество задач из класса NP, для таких задач на текущем этапе развития науки не найдено полиномиальных алгоритмов решения (все известные алгоритмы требуют как минимум экспоненциального времени), однако правильность уже готового ответа проверяется за полиномиальное время. Пример: Задача о рюкзаке (0-1 Knapsack Problem) в формате задачи принятия решения. NP-трудные задачи (NP-hard): Это задачи, для которых не только решение, но и сама проверка ответа может требовать как минимум экспоненциального времени. Пример: Задача коммивояжёра (поиск точного наименьшего маршрута). 2. Теорема Кука — Левина Фундаментальным результатом в теории алгоритмов является теорема Кука — Левина (доказана Стивеном Куком в 1971 г. и независимо Леонидом Левиным в 1973 г.). Следствие теоремы: Все NP-полные задачи образуют единый класс эквивалентности. Нахождение полиномиального алгоритма хотя бы для ОДНОЙ NP-полной задачи автоматически означает наличие полиномиальных алгоритмов для ВСЕХ задач из класса NP. Например, если бы удалось решить за время O(n^k) задачу о рюкзаке, то за полиномиальное время удалось бы решить и проблему факторизации (разложения больших чисел на простые множители). 3. Проблема «P против NP» (Гипотеза P ≠ NP) и угроза цифровой экономике Проблема «P против NP» (сформулирована Стивеном Куком в 1971 г.) утверждает, что класс P не совпадает с классом NP, то есть сложные задачи из NP фундаментально невозможно решить за полиномиальное время. Однако если гипотеза ложна и на самом деле P = NP, это означает, что для всех задач, решение которых мы можем легко проверить, существуют быстрые полиномиальные алгоритмы решения. Угроза цифровой экономике: На допущении о высокой вычислительной сложности задач NP (таких как факторизация чисел или дискретное логарифмирование) базируются алгоритмы несимметричного шифрования (RSA, ECC), обеспечивающие безопасность интернет-банкинга, электронных подписей, защищённых протоколов связи (HTTPS, TLS, SSH) и цифровых систем. Если P = NP, стойкость этих криптосистем будет полностью взломана за разумное время. 315·Aug 17

Суэма, описанная в одноименной книге Анатолия Днепрова в 1958 году, была не чем иным как большой языковой моделью, судите сами: "По мере того как её память обогащалась всё большим и большим количеством фактов, а разделы памяти пополнялись все новыми и новыми образцами программ, Суэма стала выполнять и более сложные логические операции. Я говорю, «логические», потому что она не только решала математические задачи, но и отвечала на самые разнообразные вопросы. Она читала огромное количество книг и прекрасно помнила их содержание, знала почти все европейские языки и свободно переводила с любого из них на русский язык или на любой другой. Она изучила несколько наук, в том числе физику, биологию, медицину, и в случае необходимости давала мне нужные справки. Постепенно Суэма становилась очень интересной собеседницей, и мы просиживали с ней часами, обсуждая различные научные проблемы. Часто на какое-нибудь моё утверждение она говорила: «Это не верно. Дело обстоит не так…» Или: «Это нелогично…»" 277·Aug 15

An open web layer over public Telegram — search, stats and channel reading right in your browser, no account, no install.

Not affiliated with Telegram FZ-LLC; all data comes from public sources.

Catalog

Top channels Categories Countries Search

Content

Stickers Emoji Gifts Themes Wallpapers

Help

Tools Wiki Glossary Blockchain Safety Premium Advertisers Advertising

© 2026 TG.ME · G.Media network· Updated 09/03/2026 · v0.2.0 · 18f3e01

Privacy Terms DMCA & complaints Report a violation

Similar channels

Syncrets770 subscribers

qtasep 💛💙921 subscribers

epsilon correct8.1K subscribers

Labrats16.7K subscribers

Малоизвестное интересное74K subscribers

Empty Set of Ideas2.8K subscribers

Ничто не вечно под Луной - Ну что ж, тогда мы уничтожим Луну2.2K subscribers

Machine Learning Research954 subscribers