Математика постпраздничного выживания: оптимизируем личные финансы и силы после Нового Года с помощью MATLAB
АннотацияПоздравляю, вы пережили Новый Год. Теперь ваш банковский счет и внутренние ресурсы напоминают лунную поверхность после праздничного салюта — пусто, уныло и усыпано обломками конфетти.2 января 2026 года — не время для паники или пустых обещаний. Это идеальный момент для холодного, математического аудита последствий. Проблема не в отсутствии силы воли, а в одновременной атаке двух системных «врагов»:Финансовый провал.
Augmented LQR: расширяем пространство состояний, чтобы убрать статическую ошибку (Часть 2)
Это вторая, завершающая часть опубликованной ранее на Хабре статьи про MIMO LQR/LQG регуляторы.В первой части мы:Синтезировали линейно квадратичный регулятор (LQR) для управления связанными параметрами — температурой и давлением в автоклаве.Реализовали линейно квадратичный оценщик (LQE) в виде линейного дискретного фильтра Калмана рекурсивного типа для очистки процессных и измерительных гауссовских шумов.Базируясь на принципе разделения
Можно ли с помощью ИИ решать сложные и критичные задачи?
С помощью ИИ вполне можно сгенерировать сайт‑визитку или игру в крестики‑нолики, составить план отпуска или сделать более сложные вещи. А как насчёт того, чтобы сгенерировать ПО для управления атомной станцией или самолётом? Или как насчёт планирования не отпуска, а проекта на сотни человеко‑лет? Это в принципе возможно и можно ли доверять результатам работы ИИ?
Nvidia и General Atomics создали цифровой двойник термоядерного реактора с использованием ИИ
Nvidia совместно с General Atomics и учёными ряда университетов создали цифровой двойник термоядерного реактора с использованием технологий искусственного интеллекта.
Shap-графики: как наглядно объяснить заказчику логику работы модели
Всем привет. Я Андрей Бояренков, лидер кластера бизнес-моделей стрима "Разработка моделей КИБ и СМБ" банка ВТБ.Наш кластер отвечает за: - выстраивание и внедрение процессов AutoML,
Спайковые нейросети на Swift, часть II: Синапсы
Всем привет! В первой части мы обсудили концепцию SNN в общих чертах, выбрали модель Ижикевича для нейрона и реализовали её на Swift. Напомню основные тезисы:Спайковые нейронные сети (SNN) стремятся точнее повторять биологические.Как и живые нейроны, искусственные спайковые нейроны взаимодействуют друг с другом короткими импульсами — спайками.Спайковые нейроны способны интегрировать информацию и обучаться, но механика этих процессов отличается от "традиционных" нейросетей. Там, где важно подчеркнуть различие, будем называть их ANN.
Геометрия, алгебра и расстрел площади
Мой любимый автор книг по математике Очков Валерий Федорович предложил задачу для среды SimInTech. На самом деле он вызвал меня на дуэль и предложил выяснить кто лучше сделает решение определенной задачи в виде структурной схемы.
Спайковые нейросети на Swift, часть I: Принципы и модель
Общие сведенияИскусственные нейронные сети находятся на волне популярности. Самые современные модели ИИ способны творить чудеса: поддерживать видимость общения на уровне человека, создавать реалистичные изображения, писать музыкальные сочинения.Сейчас никого не удивить заявлениями, что искусственный интеллект превзошёл человеческий. Справедливости ради, способности простого калькулятора тоже давно их превзошли. Например, в скорости умножения чисел — даже двузначных. Опередить человека в определённых аспектах — задача не сложная.
