Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Физики научились многомерным вычислениям от противного
Британские ученые разработали метод Монте-Карло на основе оценочной функции Беннета для многих состояний и использовали его для решения задачи в 93-мерном пространстве. Результаты работы представлены в Physical Review E.
Метод Монте-Карло представляет собой группу численных методов для решения задач с множеством случайных переменных. В качестве такой задачи может выступать динамическая модель разрушения экосистемы, например обезлесения, или прогнозирование нагрузки на электросети в зависимости от уровней потребления. Кроме того, метод Монте-Карло используется для оценки вероятности возникновения жизни вне Земли.
Главным ограничением таких методов является проклятие размерности, которое применяется в отношении многомерных пространств. Иллюстрацией феномена может служить емкость со 100 рисовыми зернами. Перемешивание зерен оставит неизменным их число, но может повлиять на свойства и как минимум пространственные отношения. Прогноз взаимовлияния таких переменных актуален для машинного обучения, нейросетей и других направлений.
Для преодоления проклятия размерности используется полный перебор. В случае с рисом он означал бы многократное перемешивание зерен с фиксацией результатов и их вероятностным прогнозированием. Другой способ предполагает рекуррентное измерение средних расстояний между элементами энергетического ландшафта — диапазона возможных состояний, — в котором есть некие бассейны притяжения, то есть множества траекторий, к которым притягиваются другие траектории.
В новой работе ученые использовали с этой целью оценочную функцию Беннета для многих состояний (Multistate Bennett acceptance ratio, MBAR), которая широко применяется в биомолекулярном моделировании. На первом этапе они также описывали энергетический ландшафт модели, но вместо оценки среднего объема разных бассейнов притяжения алгоритм систематически оценивал наименее вероятные и далекие пределы одного бассейна.
Метод тестировался на модифицированной задаче о плотной упаковке — известной задаче комбинаторной геометрии. Ученые смоделировали гипотетическую 93-мерную систему из 32 мягких сфер, которые могут быть упакованы различными способами, и нашли наиболее оптимальный из них. Отмечается, что вероятность случайного обнаружения такого способа в рамках задачи составляла 1 на 10 дуотригинтиллионов, или 1 на 1099.
«Этот алгоритм достигает тех значений, которые недоступны методу “грубой силы”. Если бы вы применили его, то никогда бы не закончили», — сообщил соавтор работы Стефано Мартиниани (Stefano Martiniani). Он добавил, что новый метод расширяет репертуар инструментов для решения задач в многомерном пространстве. Основной трудностью, по словам ученого, остаются ограниченные вычислительные мощности, необходимые для моделирования энергетических ландшафтов.
В этом году наградой отметили Пьера Агостини (США), Ференца Крауза (Германия) и Анн Л'Юлье (Швеция).
Причиной гибели «Луны-25» стала ошибка в подаче команд, аналогичная тем, из-за которых об Луну разбились аппараты трех других стран за последние четыре года.
Исследователи, изучающие косаток, заметили, что представители одной из рыбоядных популяций этих китообразных часто нападают на морских свиней и убивают их, но после не съедают добычу. Международная команда ученых из США, Великобритании и Канады попыталась объяснить причины такого поведения.
Космический телескоп «Гайя» позволил оценить скорость движения рекордного количества звезд в Млечном Пути, и новые данные оказались крайне неожиданными. Дело не только в том, что его масса упала во много раз: стало ясно, что сама структура Галактики не такая, как думали раньше.
К неожиданным прорывам в науке могут привести даже пустяковые вещи вроде чаинок в чашке. Парадокс чайного листа только на первый взгляд кажется неважным, но в свое время им заинтересовался Альберт Эйнштейн. Решение парадокса ученый представил на одной из конференций, чем вызвал ажиотаж у академической публики. Докладу немецкого физика уже почти 100 лет, а самому парадоксу — гораздо больше, но исследователи во всем мире продолжают использовать его в своих работах. Например, недавно китайские ученые применили его для изучения концентрации веществ в наножидкостях.
Разработка ученых Института нанотехнологий, электроники и приборостроения ЮФУ потенциально может найти применение в производстве экологически чистого топлива и накопления энергии. Кроме того, технология может значительно повысить эффективность расщепления воды, способствуя переходу к устойчивой энергетике.
Космический телескоп «Гайя» позволил оценить скорость движения рекордного количества звезд в Млечном Пути, и новые данные оказались крайне неожиданными. Дело не только в том, что его масса упала во много раз: стало ясно, что сама структура Галактики не такая, как думали раньше.
Исследователи из Швеции и Великобритания узнали, что «правило деревьев» да Винчи, который считал, что толщина всех веток дерева на любой его высоте, сложенная вместе, равна толщине ствола, ошибочно на микроуровне.
Ученые применили современные методы, такие как микрокомпьютерная томография, получили сотни рентгеновских изображений и создали 3D-модель. Все для того, чтобы обнаружить следы опухоли во внутренней части черепа человека, жившего в середине IV века нашей эры. Это самый ранний случай менингиомы на Пиренейском полуострове — из тех, что известны науке.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
ПонятноМы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии