Все, что вы хотели знать об ИИ, — в специальном проекте Naked Science!
Перейти
  • Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
13.10.2016
Редакция Naked Science
2
375

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.

2000px-9-cube_column_graph
©Wikipedia

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.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Позавчера, 10:00
Александра Медведева

Окаменелость крошечного морского червя, жившего 525 миллионов лет назад, разрешила вековой спор об эволюции мозга членистоногих. Исследование показало, что мозг первых членистоногих не был сегментирован, а нервная система головы и туловища эволюционировала независимо.

Вчера, 14:24
Василий Парфенов

Что такое накопитель энергии? Чем отличается аккумулятор от батареи? В чем настоящее чудо электричества? Вся эволюция человечества тесно связана с нашим умением добывать энергию в разных формах. Но настоящая революция произошла, когда появились технологии преобразования тепла, давления и работы в электричество. Благодаря этому мы научились транспортировать энергию и запасать ее. Дальнейший рост эффективности энергосистем невозможен без накопителей. Naked Science решил разобраться во всех деталях.

Позавчера, 18:10
Мария Азарова

Международный коллектив ученых спрогнозировал наши ежедневные потребности в воде в зависимости от антропометрических, экономических и экологических факторов.

Позавчера, 10:00
Александра Медведева

Окаменелость крошечного морского червя, жившего 525 миллионов лет назад, разрешила вековой спор об эволюции мозга членистоногих. Исследование показало, что мозг первых членистоногих не был сегментирован, а нервная система головы и туловища эволюционировала независимо.

Позавчера, 18:10
Мария Азарова

Международный коллектив ученых спрогнозировал наши ежедневные потребности в воде в зависимости от антропометрических, экономических и экологических факторов.

24 ноября
Редакция

Режиссер Илай Сасик (Eli Sasich), вдохновившись классическими научно-фантастическими фильмами «Чужой» и «Бегущий по лезвию», несколько лет назад снял короткометражный фильм «Атропа», который стоит посмотреть, если вы интересуетесь наукой и космическими технологиями.

1 ноября
Анна Новиковская

Когда мы представляем взаимодействие неандертальцев с нашими предками, первобытными людьми, то обычно думаем об агрессивных стычках и конкуренции на охоте. Однако теперь ученые выяснили, что два вида людей взаимодействовали на протяжении как минимум 200 тысяч лет — это слишком долгий срок для активных военных действий, но достаточный для постепенного «растворения» одного вида в другом.

19 ноября
Анна Новиковская

В последний раз черношейного фазанового голубя видели еще в 1882 году, и с тех пор ученые не знали, живет ли еще в лесах острова Фергуссон эта красивая птица. Теперь, наконец, им повезло: одна из камер запечатлела представителя редчайшего подвида фазановых голубей.

24 ноября
Редакция

Режиссер Илай Сасик (Eli Sasich), вдохновившись классическими научно-фантастическими фильмами «Чужой» и «Бегущий по лезвию», несколько лет назад снял короткометражный фильм «Атропа», который стоит посмотреть, если вы интересуетесь наукой и космическими технологиями.

[miniorange_social_login]

Комментарии

2 Комментария

YouTube.com/FourthDimension
14.10.2016
-
0
+
Вот эта статья изложена автором очень правильно. Я не математик, но буквально все поняла!
Подтвердить?
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: