Теоретическое моделирование того, как должно происходить расширение треугольной зоны кварк-глюонной плазмы после столкновения гелия-3 с тяжелым ядром. Рисунок из статьи J. L. Nagle et al., 2014. Exploiting Intrinsic Triangular Geometry in Relativistic 3He+Au Collisions to Disentangle Medium Properties

Почему физика прекрасна

Принимая желаемое за действительное, невозможно произвести работающие айфоны, фотографии Плутона, или атомные бомбы. Физика, как изложено в ряде математически точных законов, бесспорно, работает. Тем не менее, многие вещи, которые «работают» не вызывают такого рода восхищения, как те, что вызывают фундаментальные законы природы.

Их красота, прежде всего, коренится в симметрии законов, что означает возможность изменения без изменения — точное, но в тоже время, практически мистическое понятие. Так же, как круг может вращаться вокруг своего центра под любым углом, меняя положение каждой из своих точек, не меняя своей формы, симметричные законы применяются к изменившимся ситуациям без изменения или потери действительности. Например, специальная теория относительности утверждает, что фундаментальные законы физики остаются неизменными, когда мы смотрим на мир с платформы, движущейся с постоянной скоростью. Точно так же, так называемая симметрия перевода времени скрывает единообразие физического закона во времени: Даже по мере того, как вселенная стареет, законы остаются прежними.



http://inosmi.ru/world/20151017/230874723.html

Роботы заваривают секцию тороидального магнита ИТЭР

Исследователи MIT научили компьютер предсказывать действия людей лучше самих людей

В MIT разработали алгоритм анализа массивов данных Data Science Machine, умеющий самостоятельно выбирать из имеющихся параметров релевантные для предсказаний будущих тенденций. По результатам тестов он обошёл в точности прогнозов большинство людей, перед которыми были поставлены аналогичные задачи. Об этом сообщает MIT News.
Для проверки работы системы исследователи MIT провели три отдельных соревнования, в которых помимо компьютера участвовало ещё 906 команд, сформированных из людей.

Data Science Machine обогнал 615 из них: в одном из случаев точность прогноза алгоритма составила 96% от показателя лидера, во втором — 94%, в третьем — 87%. При этом «человеческие» команды составляли свои методики для предсказаний в течение нескольких месяцев, а Data Science Machine сделал это за срок от двух до 12 часов.

В одном из случаев командам нужно было на основе данных о посещениях студенческого сайта MIT определить вероятность того, отчислят ли студента из института в течение следующих десяти дней. Выяснилось, что главными факторами было то, за какое время до дедлайна студент начинает работать над какой-либо задачей, и насколько больше времени он проводит на сайте, изучая конкретный предмет, чем его одногруппники. Сайт MIT не записывал эти показатели напрямую, однако Data Science Machine — и другим участникам эксперимента — удалось получить их через анализ всего массива данных.

В другом соревновании нужно было спрогнозировать эффективность размещения ветряных электростанций на основе данных от метеорологических станций. Data Science Machine смогла получать в три раза более точные предсказания работы электростанций на два года вперёд, чем делают профессиональные консультанты-аналитики в области энергетики.

Главной задачей Data Science Machine является выбор наиболее значимых для исследования переменных. Программисты не задают их вручную: алгоритм определяет их сам, проводя анализ корреляции между различными данными и используя машинное самообучение.

Например, в распоряжении системы может оказаться несколько баз данных с записями об определённых покупках. В одной из них могут быть две колонки: артикул товара и его цена. В другой — список покупок конкретного покупателя.

Сравнивая эти две базы, система обнаружит одинаковые артикулы и построит зависимость: на её основе Data Science Machine сможет высчитать общую сумму заказа, средний чек, минимальный чек и другие переменные, которые помогут в дальнейших предсказаниях. Впоследствии алгоритм перебирает и комбинирует эти переменные, делая предсказания на основе небольшого массива данных и постепенно улучшая показатель точности.

Создатели Data Science Machine — Макс Кантер (Max Kanter), который пишет диссертацию по своему алгоритму, и его научный руководитель Калян Вирамачанени (Kalyan Veeramachaneni), исследователь лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта MIT. Более подробное описание Data Science Machine они собираются представить на конференции IEEE International, которая пройдёт в Париже с 19 по 21 октября.

https://tjournal.ru/p/mit-prediction-analysis-ai

На eBay продают право назвать новый вид мотыльков

Ассоциация западных парков США проводит на eBay аукцион на право дать имя новому виду мотыльков, найденному несколько лет назад в штате Нью-Мексико в районе национального памятника Уайт Сэндс [White Sands National Monument]. До конца аукциона остаётся чуть более четырёх дней. Первоначальная цена лота составляла $250, а текущая ставка уже поднялась до отметки в $5600.

Мотылёк относится к роду Givira семейства древоточцы (Cossidae) и имеет размах крыльев примерно в 2,5 см. Первооткрыватель вида – энтомолог Эрик Мецлер [Eric H. Metzler]. Он разрешает Ассоциации выставлять подобные лоты на аукцион в обмен на финансирование своих исследований.

Процесс признания открытия научным сообществом занял восемь лет. После окончания торгов Мецлер поможет победителю латинизировать выбранное последним новое название для мотылька.

Научные учреждения не впервые выставляют на торги право наименования биологических видов. В прошлом году Университет Нова продал права на название нового вида морских лилий за $6150.

https://geektimes.ru/post/264220/
http://bigstory.ap.org/article/e731412d40ae43019911792dd2c42ae2/public-has-chance-name-new-moth-species

http://www.kdnuggets.com/2015/09/15-math-mooc-data-science.html
15 онлайн курсов по обработке даннных

https://www.youtube.com/watch?v=u-fbBRAxJNk

Реактор Wendelstein 7-x stellarator был построен специалистами Института физики плазмы Макса Планка (Max Planck Institute for Plasma Physics, IPP), а все его основные и критичные узлы и компоненты были рассчитаны при помощи суперкомпьютера. Wendelstein 7-x stellarator является первым полномасштабным оптимизированным стелларатор-реактором, который создает в своей камере неоднородное магнитное поле, имеющее области с завихрениями и напоминающее перекрученную несколько раз ленту Мебиуса. Такое магнитное поле создает среду, плазма в которой, согласно расчетам, будет обладать большей стабильностью, а реакция станет более управляемой за этот счет.
Строительство этого реактора заняло порядка 15 лет, в течение которых ученым и инженерам удалось создать чрезвычайно эффективную магнитную систему, способную удерживать сверхвысокотемпературную плазму непрерывно в течение 30 минут. И в случае успешного запуска работы реактора он послужит испытательным стендом, позволяющим выяснить все тонкости и особенности поддержания реакции термоядерного синтеза в непрерывном цикле, что требуется для технологий производства электроэнергии

Канал о космосе, книгах о космосе и хорошей музыке (о космосе :3)
@spacewind

Коэффициент корреляции

Откуда появилось понятие регрессии? Может ли коэффициент корреляции характеризовать рост и вес человека? Если два признака некоррелированны, значит ли это, что они не связаны никакой зависимостью? На эти и другие вопросы отвечает доктор технических наук Борис Миркин.

https://www.youtube.com/watch?v=cd-7k4LNKT0

Несколько на удивление хороших роликов от РосАтома.
Можно смотреть без звука.

https://www.youtube.com/watch?time_continue=5&v=CaiMg8eDhjI

Выгрузка ОЯТ из атомной подводной лодки.

https://www.youtube.com/watch?time_continue=5&v=60JV6XoBZ20

Хороший ролик про ИТЭР (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D0%B6%D0%B4%D1%83%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0%BE%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D1%8D%D0%BA%D1%81%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BC%D0%BE%D1%8F%D0%B4%D0%B5%D1%80%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D1%80%D0%B5%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80)

Термоядерный синтез, электромагниты, сверхпроводники - вот это всё.
https://www.youtube.com/watch?time_continue=4&v=BxaT9CifeGM

В КНР утвердили проект по созданию подземного супер-коллайдера, размеры которого будут вдвое превышать размеры БАК, а рабочие энергии будут в семь раз превышать максимальный порог для БАК. Основное предназначение супер-коллайдера — детальное изучение «частицы Бога», то есть бозона Хиггса. Китайская система сможет генерировать миллионы этих и других микрочастиц. Строительство планируется начать в 2020 году.

Финальный план проекта будет готов к концу следующего года, сообщил Вонг Иифанг (Wang Yifang), руководитель научно-исследовательского института физики высоких энергий Академии наук КНР. При этом большая часть проекта уже существует в виде чертежей, поскольку подготовка ведется уже давно — с 2013 года, с момента обнаружения на БАК бозона Хиггса. В прошлом году было заявлено о том, что окружность колайдера составит 52 километра, а рабочая энергия — 240 гигаэлектронвольт.

https://geektimes.ru/post/265168/

Большой адронный коллайдер (фото: CERN)

Флюорит и Мусковит, Китай

Геномная инженерия

Генетик Дэвид Синклер о генах семей-долгожителей, манипулировании с половыми клетками человека и борьбе с раком молочной железы

https://www.youtube.com/watch?v=bvdAnophgJw