文章提交注意事项:
请在发布文章时用HTML代码加上至少一条新闻来源的链接;原创性消息,可加入相关信息(如涉及公司的网址)的链接。有任何问题,邮件至:he.fang#zhiding.cn
ken:feigaobox@gmail.com
注意:收到邮件乱码的用户请修改客户端的默认字体编码,从"简体中文(GB2312)"修改为"Unicode(UTF-8)"。

Solidot 公告
投 票
热门评论
- (1 points, 一般) by solidot1550814696 在 2019年02月22日13时52分 星期五 评论到 小米否认其手机将推行 APP 白名单
- 小孩现在在哪儿上学啊?哦还没生啊。下一个。 (1 points, 一般) by Craynic 在 2019年02月22日13时07分 星期五 评论到 中国禁止雇主询问女性求职者婚育情况
- 继续 (1 points, 一般) by solidot1519030010 在 2019年02月22日12时27分 星期五 评论到 隼鸟 2 号登陆小行星龙宫
- 我给马来人提建议要你这个傻逼指点? (1 points, 一般) by jerry 在 2019年02月22日11时18分 星期五 评论到 中国之后马来西亚成为最大塑料垃圾进口国
- 西方新闻机构和政府都是资本家控制的 (1 points, 一般) by jerry 在 2019年02月22日11时14分 星期五 评论到 菲律宾以涉嫌网络诽谤为由逮捕知名记者
- 国内政策有问题 (1 points, 一般) by jerry 在 2019年02月22日11时08分 星期五 评论到 中国之后马来西亚成为最大塑料垃圾进口国
- 那是俄罗斯宣传机构不是新闻机构 (1 points, 一般) by solidot1533310084 在 2019年02月22日10时40分 星期五 评论到 菲律宾以涉嫌网络诽谤为由逮捕知名记者
- Github要不要封了? (1 points, 一般) by solidot1533310084 在 2019年02月22日10时24分 星期五 评论到 基于 Git 的社交网络原型 gitgeist
- jerry也要把地球管起来? (1 points, 一般) by solidot1533310084 在 2019年02月22日10时21分 星期五 评论到 中国之后马来西亚成为最大塑料垃圾进口国
- (1 points, 一般) by solidot1550799443 在 2019年02月22日09时39分 星期五 评论到 计算机生成的人脸越来越逼真
快速链接
各位朋友大家好,欢迎您进入solidot新版网站,在使用过程中有任何问题或建议,请与很忙的管理员联系。
安德烈·齐卡提洛(Andrei Chikatilo)是现代史上最著名的连环杀手之一,他承认在1978年到1990年之间至少杀死了52人,因大部分受害者均在罗斯托夫省遇害而被称为“罗斯托夫屠夫”。他在1990年被逮捕,1994年被枪决。他的谋杀似乎并无规律,有时长时间没有活动,有时在短时间内实施了多次谋杀。
加州洛杉矶分校的Mikhail Simkin和Vwani Roychowdhury建立数学模型,分析齐卡提洛的行为模式,发现谋杀的时间间隔分布遵循指数定理,指数为1.4。论文预印本(PDF)发表在arXiv.org。研究人员假设连环杀手的行为是受到大脑中某些神经元激活模式的触发,类似癫痫发作和精神病,促使杀手届时实施谋杀。但他们没有找到杀手神经兴奋会在达到一阈值后去进行谋杀的证据,因为杀手需要时间计划和准备实施犯罪,这种镇静效应推迟神经元活动降低到谋杀阈值以下,因而系列谋杀发生在超过阈值一段时间之后,这也能解释杀手在一系列谋杀后在长时间内不再活跃。
经历十年艰苦开发之后,FEniCS Project团队宣布发布FEniCS 1.0。
FEniCS是一种集成问题解决环境,旨在解决建模中常出现的微分方程问题,让研究人员能以简单直观的方式提出问题,专注于更高层次的建模,而不是具体的执行。FEniCS的团队来自于Simula研究实验室、剑桥大学、芝加哥大学、德州理工和瑞典皇家理工学院。FENICS支持多平台,包括Debian/Ubuntu、Mac OS X 10.6/10.7,以及Windows。
信息时代同时也是信息超载的时代。企业、政府、研究人员和公民正以前所未有的速度积累数据,但我们应该如何从无穷的数据中辨别出对我们切身利益相关的问题答案?例如什么样的环境条件最可能导致疾病暴发?什么样的社会政治因素最有助于教育成功呢?有许多数学工具可以帮助我们发现数据之间的关系,但大多数需要先验知识。如果你是从一张白纸开始,那么问题会变得十分困难。现在,MIT、哈佛和布洛德研究所的研究人员在《科学》上的发表了一篇论文,提出了无偏见的数据挖掘技术,不需要先验假设就能寻找出大数据集中变量之间的关系。
一项新的研究(PDF)声称,男性和女性在数学上的差异主要是文化而不是生物学因素造成的。
两性在数学上的表现存在巨大的差异,杰出的女科学家极为稀缺。对于这种现象,有两种假说。其一认为男性智能有更大的可变性,也就是说数学差异是固有的生物学因素造成的。这可以解释为什么所有的菲尔茨奖得主全是男性。另一种假说认为男孩女孩出生后有类似的先天智力潜能,但由于周围存在的社会文化差异,他们之间最终产生了差异。例如,性别阶层化现象。研究人员分析了来自86个国家的数据去检验性别阶层假说。最终结论认为两性数学差异主要是文化因素造成的。
加拿大渥太华的物理学家Ben Sussman利用激光脉冲和钻石创造了真随机数。用真随机数编码的信息将难以被黑客破解。
Sussman的实验室使用持续几万亿分之一秒的激光脉冲照射钻石,激光进入和出来的方向发生了变化。Sussman称改变与量子真空涨落的相互作用有关,量子力学与大多数物理学法则不同,不可能知道真正发生了什么。他认为这可以用于创造真正的随机数。
多数人对树干和树枝交错形成的倒锥形熟视无睹,然而达芬奇在内的少数人通过观察发现,树干和树枝之间存在着某种规律——树干的粗度等于同一高度树枝的总粗度。简单的说,一棵树干在上部分成两个分支,树干的横截面等于两个分叉树枝的横截面之和。依次类推,如果树枝再分别分成两个分支,那么四个树枝横截面之和等于树干横截面。达芬奇公式适用于几乎所有树种,图形艺术家也常用它创造计算机生成的树。但至今为止,没人能解释为什么树会遵守这一规则。即将发表在《物理评论快报》上的新研究可能将给出答案。
达芬奇公式用数学表示的话是 D2 = ∑di 2,其中D表示树干的直径,di表示次生分枝的直径,i = 1, 2, ... n。对于真实的树,方程式中的指数并不总是等于2,根据物种不同它的值介于1.8到2.3之间。植物学家猜测这与树从根部到树叶的泵水过程有关,认为将水从下运输到上部植物需要相同的静脉总直径。流体力学专家Christophe Eloy指出,植物自然生长采用的是分形方式,他发现持续的风压对树木生长有影响,在风力作用下树枝可能会断裂,他通过计算机模型计算出树枝要多粗才能抵抗风压而不会断裂,结果精确预测了达芬奇公式的指数应该在1.8到2.3之间。
计算机科学家John Kubiatowicz利用质能方程计算了电子书的质量,另一位数学家根据同样的逻辑计算出整个互联网和草莓一样重。
Burberry Scarf Outlet 写道 "《新快报》报道,在YouTube科学频道上,vsauce(YouTube)利用同样的运算方法算出了整个互联网的重量。整个互联网的重量仅有50克,相当于一颗大草莓的重量。但网络包含的实际信息的重量却不及一粒灰尘。Vsauce说假设不包括家用个人电脑,有7500万至1亿台服务器在支持网络运营,这个50克的数据就是互联网工作时所需要电力的重量。整个互联网的用电量相当于400亿瓦特左右,换算成质量的话和一颗饱满的草莓称重差不多。如果算上所有使用网络的家用个人电脑,互联网的重量就大约等同于三颗草莓。如果仅仅计算互联网上所贮存的数据重量,得到的数据就会小很多。Vsauce采用的数据是前Google首席执行官埃里克·施密特所估算的。施密特曾估计整个互联网有大约500万TB字节信息,而Google只占0.04%。Vsauce 估计,这500万TB字节信息的重量,只有一盎司(约28克)的五千万分之一。"
《连线》挑选出了九个真正Geek应该知道的方程式,有的代表了宇宙,有的代表了生命本质。这些方程式包括:
被誉为“最美方程式”的欧拉恒等式eiπ+1=0,包含了五个最常用的基本常数;广义相对论框架下描述空间上均一且各向同性的弗里德曼方程;玻尔兹曼熵公式 S=k log W,其中K代表玻尔兹曼常数;描述电场磁场的麦克斯韦方程组;描述量子力学中波函数的薛定谔方程;描述物种存活数量和所占面积关系的岛屿生物地理学理论;哈佛数学生物学家Martin Nowak提出的生命演化方程式;基本传染数R0 > 1,代表无免疫的传染病能以指数级扩张,源自墨西哥的流感能在一个月内感染数百万人是这个不等式最形象的注解;定量美丽的方程式。
Burberry Scarf 写道 "22岁的中南大学本科生刘路,破解了数理逻辑难题西塔潘猜想,受到了多名中科院院士的赞扬。数学科学与计算技术学院院长刘再明表示,学校决定让他提前大学毕业,并立即录取为硕、博连读的研究生或直接攻读博士学位。他的论文(PDF)将发表在《符号逻辑杂志》上。不过杂志的影响因子不是很高,只有0.5左右。"
罗杰·彭罗斯爵士在其著作《皇帝新脑》举了一个例子说明人类知识的局限性:他推测我们可能永远也不知道圆周率中有没有连续10个7。然而仅仅过了八年,金田康正就利用计算机在圆周率中发现了连续10个7——始于圆周率第22869046249个数字。彭罗斯爵士不是唯一一个没预测到计算机拥有如此巨大未来的人。
劳伦斯伯克利国家实验室的实验数学家David H. Bailey和Jonathan M. Borwein在《美国数学学会通报》上发表了论文“探索实验与计算(预印本)”,描述了现代计算机技术如何已经极大地拓展了我们发现新的数学结果的能力。Bailey认为,计算机可以发现完全未曾预料到的关系和公式,计算机不善于使用直觉,但很善于计算和操作。