Продовжуємо заряджати цікавість та відкривати нові горизонти науки разом із Kvanta! 🚀
Цього разу на вас чекають теми, що змушують по-новому подивитися на математику та саму реальність 🤯

«Ділення на 0: некласичний погляд»
📅 21 березня, 18:00
📌 7–9 класи
👨‍🏫 Руслан Ольгович

На лекції поговоримо про:
🧠 як комп’ютери «бачать» ділення на нуль: нескінченності та NaN
📐 проєктивну геометрію і точку на нескінченності
➕ доповнену пряму дійсних чисел і навіщо її вводять
🤔 коли правило «на 0 не ділять» має винятки і як це працює


«Ефект спостерігача: Чи існує світ, коли ти на нього не дивишся?»
📅 22 березня, 18:00
📌 7–9 класи
👨‍🏫 Зюбан Данііл

На лекції розберемо:
👁 ефект спостерігача і роль вимірювання
🌊 суперпозицію та інтерференцію
🧪 думковий експеримент із «двома щілинами» і «віконними ставнями»
🌀 як з імовірностей народжується «реальність»

Приєднуйтесь, буде захопливо!
Кванта ✨

Лютого нейрослопа вам зранку 🤗

Долучайтеся до лекції, попрогаєм сьогодні!

🧩 Коли формули мовчать — працюють наближення! ⚡️ Готові полювати на корені рівнянь разом?

«Методи наближеного розв'язання рівнянь: практика»

📅 Неділя, 5 квітня, 18:00
👨‍🏫 Лектор: Руслан Ольгович
📌 Для учнів 7–9 класів
🔗 Посилання (Google Meet): meet.google.com/ags-jmnn-csy

Що робити, коли рівняння не має елегантної формули розв'язку? Як наблизитися до кореня з потрібною точністю й контролем помилки? І чи справді кілька ітерацій і трохи коду можуть дати відповідь швидше, ніж довгі обчислення?

На лекції ми:
🔍 порівняємо інтуїцію та ідеї методів: дихотомії, Ньютона та січної,
📉 навчимося обирати початкові наближення й критерії зупинки, оцінювати похибку,
⚙️ розберемося зі швидкістю збіжності та стійкістю кожного підходу,
🐍 реалізуємо методи крок за кроком у Python (базові знання бажані, але не обов’язкові),
🧪 застосуємо їх до практичних задач і побачимо результат на графіках.

Приєднуйтесь, щоб перетворити складні рівняння на керовані алгоритми!
Кванта

Привіт, спільното!

Уже понад рік ми працюємо над створенням відео для нашого yt-каналу. "Але ж канал пустий" — помітите ви, і будете праві, адже ось як виглядає процес створення контенту: ми придумуємо ідею, пишемо сценарій, створюємо реквізит, записуємо матеріали, після чого ми придумуємо як покращити наші задумки, переписуємо та перезаписуємо матеріали наново, потім іще раз покращуємо ідеї, і цикл замикається.

Нещодавно, однак, ми наткнулися на авторів, які знімають відео ледве не одним дублем з мінімальним монтажем і мають при цьому чималу популярність, передусім завдяки змістовному наповненню. Створивши подібним чином відео про інтеграли, отримали фідбек — вам воно сподобалося, навіть попри те, що матеріал той, м'яко кажучи, не для всіх.

Направте нас, шановна спільното, на подальший шлях. Чи буде вам комфортно дивитися відео в такому ж оформленні, чи вам усе-таки важливо мати більш грамотну картинку?

На цьому тижні очікуйте крутишкового анонсу 😎

Грандіозний кросовер — Математикотики + Кванта!

Протягом п'яти тижнів щовівторка ми проводитимемо 2-годинні лекції (18:00-20:00), кожна з яких присвячена окремому підходу до розв'язання задач, що постають перед математиками сучасності:
- кількісний
- якісний
- евристичний
- статистичний
Та, звісно ж, не оминемо штучний інтелект: розберемося, як працюють алгоритми машинного навчання та чи замінять вони математиків.

Дропаєм knowledge безкоштовно, однак реєстрація відкрита до 18 квітня, тож встигніть заповнити 👉 форму 👈

Трохи більше деталей шукайте на сайті Кванти, а ми чекаємо на нашу зустріч!

Потихеньку виповзаєм з андеграунда, тепер у Математикотиків є сайт 😼

mathematicats.xyz
mathematicats.xyz
mathematicats.xyz

Уже чули, як ChatGPT допоміг розв'язати одну із задач Пала Ердеша? Якщо ні, то от вам короткий виклад.

Користувач преміум-версії ChatGPT запромптив одну із невирішених задач Ердеша і та після 80-ти хвилин міркувань видала відповідь.

Це взагалі-то не новинка, так роблять уже давно і багато, але що привернуло увагу спільноти на цей раз, так це підхід, яким скористався ШІ. Раніше в подібних ситуаціях нейромережа просто переглядала всі наявні наукові роботи щодо заданої задачі і з них компілювала свою відповідь. Цього ж разу ШІ запропонував унікальний підхід, який ніхто не цього не пробував.

Доведення, яке видав ChatGPT було неповне і його довелося допилювати (до чого підсуєтився навіть Теренс Тао), але основна ідея виявилася вірною і, більш того, навіть відкрила нам очі на розв'язання деяких інших проблем, які поки залишаються нерозв'язаними.

Детальніше з історією можете ознайомитися у цій публікації.

Буквально нещодавно за рекомендаціями ютуба натрапив на відео про те, як один француз — Фабрис Беллар — написав програму ffmpeg, на якій тримається вся сучасна медіа індустрія. Навіть мені довелося з нею повзаємодіяти, коли писав анімації на manim.

А сьогодні побачив (геніальну) формулу Беллара, що дозволяє дуже швидко рахувати знаки після коми числа пі у шістнадцятковій системі числення. І так, це той самий Беллар.

Іноді світ здається дуже тісним, дарма що 8 мільярдів нас недавно стало :)

P.S. Стаття на вікіпедії не перекладена українською. Може хтось підсуєтиться? 😺

Ці два факти пов'язані, до речі

Hell yeah 😎🔥

#three_body_problem