🧠 Загадка: 9 + 9 = ??

На первый взгляд — обычные примеры. Но смотри внимательнее:

5 + 5 = 26  
6 + 6 = 38  
7 + 7 = 52  
9 + 9 = ??

Стандартная арифметика тут не работает. Найдём скрытую логику:

Разберём:
• 5 × 5 = 25 → 25 + 1 = 26
• 6 × 6 = 36 → 36 + 2 = 38
• 7 × 7 = 49 → 49 + 3 = 52

Кажется, формула такая:
🔍 **x + x = (x × x) + (x − 4)**

Тогда:
```
9 + 9 = 9 × 9 + (9 − 4) = 81 + 5 = ✅ **86**
```

📌 Ответ: **86**

#Логика #Головоломка #Математика #Mindset #Пазлы

🤖 AlphaEvolve: ИИ от DeepMind, который создаёт новые алгоритмы

В мае 2025 года DeepMind представила AlphaEvolve — универсального ИИ-агента, способного самостоятельно разрабатывать и оптимизировать алгоритмы. Это не просто генератор кода: AlphaEvolve сочетает мощь языковых моделей Gemini с эволюционными методами поиска и автоматической проверкой решений.

🧠 Что умеет AlphaEvolve?

- Решение сложных математических задач: AlphaEvolve улучшил нижнюю границу числа поцелуев в 11 измерениях с 592 до 593 — впервые за десятилетия :contentReference[oaicite:0]{index=0}.
- Оптимизация алгоритмов умножения матриц: Превзошёл алгоритм Штрассена 1969 года, сократив количество умножений для 4×4 матриц с 49 до 48 :contentReference[oaicite:1]{index=1}.
- Улучшение инфраструктуры Google: Повысил эффективность дата-центров на 1%, оптимизировал дизайн TPU и ускорил обучение моделей Gemini :contentReference[oaicite:2]{index=2}.

⚙️ Как это работает?

AlphaEvolve использует:

1. Исходный алгоритм и функцию оценки.
2. Языковую модель Gemini, чтобы генерировать варианты решения.
3. Автоматическую проверку для оценки эффективности каждого варианта.
4. Эволюционный цикл: лучшие решения сохраняются и используются для генерации новых.

Такой подход позволяет AlphaEvolve находить решения, которые ранее были недоступны даже экспертам.

📊 Результаты

- В 75% случаев AlphaEvolve воспроизводил известные оптимальные решения.
- В 20% случаев находил новые, более эффективные решения.
- В оставшихся 5% — результаты были хуже известных, что подчёркивает необходимость дальнейших исследований :contentReference[oaicite:3]{index=3}.

🌐 Почему это важно?

AlphaEvolve демонстрирует, что ИИ способен не только повторять известные решения, но и создавать новые знания. Это шаг к ИИ, который может активно участвовать в научных открытиях и инженерных разработках.


🔗 Подробнее

#DeepMind #AlphaEvolve #ИИ #Алгоритмы #Наука #Технологии #Gemini

🦆 Как использовать DuckDB с Python: практическое руководство по аналитике

DuckDB — это современная in-process аналитическая СУБД, разработанная как “SQLite для аналитики”. Она идеально подходит для обработки больших объёмов данных на локальной машине без необходимости поднимать сервер или использовать тяжёлые хранилища.

📦 Что делает DuckDB особенной?
- Работает как библиотека внутри Python (через `duckdb`)
- Поддерживает SQL-запросы напрямую к pandas DataFrame, CSV, Parquet, Arrow и другим источникам
- Оптимизирована под аналитические запросы: агрегации, группировки, фильтрации
- Мгновенно работает с большими файлами без предварительной загрузки

🧪 Пример рабочего сценария:

1️⃣ Чтение и анализ Parquet-файла:

import duckdb

duckdb.sql("SELECT COUNT(*), AVG(price) FROM 'data.parquet'")

2️⃣ Интеграция с pandas:

import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv")
result = duckdb.sql("SELECT category, AVG(value) FROM df GROUP BY category").df()

3️⃣ Объединение нескольких источников:

duckdb.sql("""
    SELECT a.user_id, b.event_time
    FROM 'users.parquet' a
    JOIN read_csv('events.csv') b
    ON a.user_id = b.user_id
""")

🧠 Почему это важно:
- 📊 Вы можете использовать SQL и pandas одновременно
- 🚀 DuckDB быстрее pandas в большинстве аналитических задач, особенно на больших данных
- 🧩 Поддержка стандартов данных (Parquet, Arrow) даёт нативную интеграцию с экосистемой Data Science
- 🔧 Не требует настройки: просто установите через pip install duckdb

🎯 Применения:
- Локальный анализ данных (до десятков ГБ) — без Spark
- Объединение таблиц из разных форматов (Parquet + CSV + DataFrame)
- Прототипирование ETL-пайплайнов и построение дашбордов
- Быстрая агрегация и отчёты по логам, BI-данным, IoT-стримам и пр.

📌 Советы:
- Используйте read_parquet, read_csv_auto и from_df() для гибкой загрузки данных
- Результаты запросов можно конвертировать обратно в pandas через .df()
- DuckDB поддерживает оконные функции, GROUP BY, JOIN, UNION, LIMIT, подзапросы и многое другое — это полноценный SQL-движок

🔗 Подробный гайд:
https://www.kdnuggets.com/integrating-duckdb-python-an-analytics-guide

#DuckDB #Python #DataScience #Analytics #SQL #Pandas #Parquet #BigData

🔥 Успех в IT = скорость + знания + окружение

Здесь ты найдёшь всё это — коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!

AI: www.tgoop.com/ai_machinelearning_big_data
Python: www.tgoop.com/pythonl
Linux: www.tgoop.com/linuxacademiya
Собеседования DS: www.tgoop.com/machinelearning_interview
C++ www.tgoop.com/cpluspluc
Docker: www.tgoop.com/DevopsDocker
Хакинг: www.tgoop.com/linuxkalii
Devops: www.tgoop.com/DevOPSitsec
Data Science: www.tgoop.com/data_analysis_ml
Javascript: www.tgoop.com/javascriptv
C#: www.tgoop.com/csharp_ci
Java: www.tgoop.com/java_library
Базы данных: www.tgoop.com/sqlhub
Python собеседования: www.tgoop.com/python_job_interview
Мобильная разработка: www.tgoop.com/mobdevelop
Golang: www.tgoop.com/Golang_google
React: www.tgoop.com/react_tg
Rust: www.tgoop.com/rust_code
ИИ: www.tgoop.com/vistehno
PHP: www.tgoop.com/phpshka
Android: www.tgoop.com/android_its
Frontend: www.tgoop.com/front
Big Data: www.tgoop.com/bigdatai
МАТЕМАТИКА: www.tgoop.com/data_math
Kubernets: www.tgoop.com/kubernetc
Разработка игр: https://www.tgoop.com/gamedev
Haskell: www.tgoop.com/haskell_tg
Физика: www.tgoop.com/fizmat

💼 Папка с вакансиями: www.tgoop.com/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: www.tgoop.com/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: www.tgoop.com/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://www.tgoop.com/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://www.tgoop.com/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

😆ИТ-Мемы: www.tgoop.com/memes_prog
🇬🇧Английский: www.tgoop.com/english_forprogrammers
🧠ИИ: www.tgoop.com/vistehno

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://www.tgoop.com/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Подпишись, если хочешь быть в числе тех, кого зовут в топовые проекты!

🎯 AI в математическом решении проблем — современные достижения и тренды

Недавние прорывы демонстрируют, как искусственный интеллект постепенно осваивает задачи, которые ранее считались пределом человеческого разума.

🎓 Прорыв от DeepMind

• AlphaProof + AlphaGeometry 2 научились решать задачи уровня Международной математической олимпиады
• AI получил серебро: 4 из 6 задач IMO решены, включая сложную геометрию
• Одна из задач была решена за 19 секунд — уровень мирового финалиста

🧠 Прогресс в больших языковых моделях

• GPT-4, Qwen2‑Math, rStar‑Math достигают 80–90% точности на математических задачах (MATH, AIME)
• Используют рассуждение по цепочке (Chain-of-Thought) и поисковые деревья
• Это повышает точность и уменьшает количество логических ошибок

📐 Формальная и творческая математика

• AI учится использовать proof-ассистенты (формальные доказательства)
• Метрика CreativeMath оценивает «творчество» AI — насколько оригинальны решения
• Это делает модели не просто калькуляторами, а потенциальными открывателями новых идей

📊 Что это даёт

Сфера | Возможности AI
-----|----------------------
Образование | Интерактивные помощники, обучение математике
Исследования | Генерация гипотез, автоматическое доказательство
Бизнес | Оптимизация, логистика, криптография, финтех

🧭 Куда движемся дальше

• Новый бенчмарк FrontierMath проверяет научные способности моделей
• Гибридные архитектуры: нейросети + символика + формальные системы
• Применения в науке, финансах, образовании — становятся повседневными

💬 А вы как думаете?

• Может ли AI когда-нибудь доказать теорему, которую не смог человек?
• Какие приложения AI в математике вам кажутся самыми перспективными?

Статья

#AI #Mathematics #DeepMind #LLM #FormalProof #Innovation

🧠 Одно из величайших уравнений в истории — на грани разгадки

Испанский математик Хавьер Гомес Серрано совместно с Google DeepMind приблизился к решению уравнений Навье — Стокса — одного из семи Millennium Prize Problems, за которое обещан $1 000 000.

📌 Эти уравнения описывают поведение жидкостей и газов:
от движения воздуха и волн — до потока крови в капиллярах.

⏳ Учёные не могут доказать, существует ли гладкое решение в 3D — уже 200 лет.

🤖 Что изменилось?

• Серрано и DeepMind используют современные нейросети для численного анализа
• Команда утверждает: модель на грани открытия
• ИИ помогает выявить структуры и закономерности, которые сложно уловить вручную

🌊 Что даст решение:

• Улучшенные модели погоды и климата
• Прогнозирование цунами и турбулентности
• Прорыв в медицине: моделирование кровотока и работы сердца
• Новый фундамент в прикладной математике и физике

📌 Вывод:

Если им удастся — это будет не просто научная победа.
Это будет момент, когда ИИ помог человечеству решить задачу, с которой оно не справлялось столетиями.

#ai #математика #deepmind #наука #навиестокс

👉 Подробнее

@data_math

➰ О свойствах параболы ➿

▪️ Вершина параболы — точка, в которой она меняет направление (самая высокая или низкая точка). Координаты вершины можно найти по формуле: x = −b / (2a), y = f(x). Точка параболы, ближайшая к её директрисе, называется вершиной этой параболы. Вершина является серединой перпендикуляра, опущенного из фокуса на директрису.

▪️ Парабола (греч. παραβολή — приближение) — плоская кривая, один из типов конических сечений.

▪️ Античные математики определяли параболу как результат пересечения кругового конуса с плоскостью, которая не проходит через вершину конуса и параллельна его образующей (см. рисунок). В аналитической геометрии удобнее эквивалентное определение: парабола есть геометрическое место точек на плоскости, для которых расстояние до заданной точки (фокуса) равно расстоянию до заданной прямой (директрисы). Если фокус лежит на директрисе, то парабола вырождается в прямую.

▪️Каноническое уравнение параболы в прямоугольной системе координат: y² = 2⋅p⋅x, где p — фокальный параметр, равный расстоянию от фокуса до директрисы

▪️В общем случае парабола не обязана иметь ось симметрии, параллельную одной из координатных осей. Однако, как и любое другое коническое сечение, парабола является кривой второго порядка и, следовательно, её уравнение на плоскости в декартовой системе координат может быть записано в виде квадратного многочлена: A⋅x² + B⋅x⋅y + C⋅y² + D⋅x + E⋅y + F = 0

▪️Парабола в полярной системе координат (ρ,ϑ) с центром в фокусе и нулевым направлением вдоль оси параболы (от фокуса к вершине) может быть представлена уравнением ρ⋅(1 - cos(ϑ)) = p, где p — фокальный параметр

▪️Оптическое свойство. Пучок лучей, параллельных оси параболы, отражаясь в параболе, собирается в её фокусе. И наоборот, свет от источника, находящегося в фокусе, отражается параболой в пучок параллельных её оси лучей. Сигнал также придет в одной фазе, что важно для антенн.

▪️Если фокус параболы отразить относительно касательной, то его образ будет лежать на директрисе. Множество всех точек, из которых парабола видна под прямым углом, есть директриса. Отрезок, соединяющий середину произвольной хорды параболы и точку пересечения касательных к ней в концах этой хорды, перпендикулярен директрисе, а его середина лежит на параболе.

▪️Все параболы подобны. Расстояние между фокусом и директрисой определяет масштаб.

▪️Траектория фокуса параболы, катящейся по прямой, есть цепная линия

▪️Описанная окружность треугольника, описанного около параболы, проходит через её фокус, а точка пересечения высот лежит на её директрисе

Нашли сайт, где десятки наглядных, интерактивных схем помогают понять, как работает всё вокруг нас.

Энергия, гравитация, электричество, клетки, ДНК, химические реакции, числа — всё показано просто, ясно и без лишнего текста.

Можно щёлкать, изучать, двигать элементы и разбираться в темах, которые обычно объясняют скучно и непонятно.

Подходит и для школьников, и для взрослых, которым интересно понять устройство мира на практике.


Сохрани себе — пригодится. 🔬🧪⚡

Учимся здесь.