При всём уважении, восхищении и преклонении перед человеком, способным хотя бы даже выучить то что написано в программе Вербицкого(я то неспособен овладеть сотой долей там перечисленного)(не говоря уже о творческом вкладе), Вербицкий безусловно заслуживает звaния законченный м...к
При всём уважении, восхищении и преклонении перед человеком, способным хотя бы даже выучить то что написано в программе Вербицкого(я то неспособен овладеть сотой долей там перечисленного)(не говоря уже о творческом вкладе), Вербицкий безусловно заслуживает звaния законченный м...к
А мне кажется, что если человек всё это знает (по списку), то он явно то ли пришелец то ли сумашедший. А вот сам герой:
Чем то напоминает Топалова - Хайдук не даст соврать.
А мне кажется, что если человек всё это знает (по списку), то он явно то ли пришелец то ли сумашедший. А вот сам герой:
А что, очень неплох! Жаль что не на нашем форуме. Он бы нам ай-кью добавил бы для статистики.
Школу на три наверное закончил бы. И первый курс сдал бы. На два. На трояку, если бы вытянул билет: Дифференциальные формы, оператор де Рама, теорема Стокса, уравнение Максвелла электромагнитного поля. Теорема Гаусса-Остроградского как частный пример.
Со второго курса узнаЮ лишь некоторые слова.
На самом же деле, это и есть настоящее знание и ПОНИМАНИЕ физики.
Думаю Вексельбергу надо было бы вкладывать деньги в таких орлов, а не гоняться за раскрученными лауреатами.
Оказывается, наши миллиардеры из знаменитой фирмы RIM (Research In Motion) основали 10 лет тому назад физический институт в Онтарио - PI (Perimeter Institute). кашляли туда по 50 миллионов долларов ежегодно, сейчас провинциальное правительство обязалось тоже поддерживать.
Один из профессоров в этом Периметре - John Moffat. Забавна его биография - родился в Дании в 1932, был под бомбёжками в Англии. www.nationalpost.com/Imagination+straitj...t/3715854/story.html По окончании школы не смог поступить в гимназию-колледж с диагнозом математиком, ты парень, никогда не станешь, бездарь:
family moved to Copenhagen, where the teenage John applied to the local gymnasium college, and failed miserably. He describes the episode like a panic attack, unable to remember anything of the detritus from my thirteen schools and two languages.
Moffat, I can guarantee that you will never become a mathematician, the teacher told him, effectively ending his formal education, apparently dooming him to manual labour.
Парень понял, что дело плохо и поехал в Париж учиться рисовать у русско-французского модерниста Сергея Полякова. Через год вернулся домой к родителям с кучей своих картин, ибо не смог продать ни одной из них. Оно и понятно - бездарь есть бездарь.
Папа с мамой кормили, и от нечего делать молодой бездельник начал в местной библиотеке читать книжки вредные - он увлёкся Гравитацией и за несколько месяцев освоил МатАнализ и современную физику на тот момент...
В общем, что делать дальше. Он пишет письмо Эйнштейну в Принстон. Тот ему отвечает на немецком. Джон бежит к своему парикмахеру, чтобы тот перевёл с немецкого. Так завязалась его переписка с Эйнштейном, познакомился он и с Бором.
А через несколько лет он, без университетского образования, защитил Ph.D. в Кэмбридже...
Вербицкий безусловно заслуживает звaния законченный м...кGrigoriy, а обосновать?
Это трудно. Я о Мише знаю очень давно, и эта характеристика - вывод из довольно большого массива информации, сделанная давно.
Когда умный человек выбирает в свои герои и кумиры Ленина, характеристика мудак напрашивается. Пожалуй, он из тех, кто для себя лишь хочет воли, притом изображая, что для всех - что самое противное.
Когда умный человек выбирает в свои герои и кумиры Ленина, характеристика мудак напрашивается.
Ну, кумиров вообще не положено сотворять. Хотя... Ленин гениальный революционер. Свалить огромную империю лишь слегка надавив на несколько болевых точек - это НЕЧТО! Впрочем, скорее всего это был перст судьбы. Думаю Лениным управляло Провидение, дабы свершилась Воля. Ибо Россия переполнила чашу греха.
К крушению империи Ленин отношения не имел, более того - и не предполагал. Империю свалил ветер времени и бездарное управление Николая. Его отец уверен провёл бы корабль государства через бури, в частности - не допустил бы ни японской ни германской войны.
То что Ленин гений - несомненно(равно как и крупный философ, в отличие от своры Соловьёвых и Бердяевых), но ...
По существу, как я понимаю, протест Миши - это протест свободного художника против буржуазного общества. Я и сам такой, но эти протесты(в такой форме) мне омерзительны. Ибо.
1. Нас - немного. Для большинства людей буржуазное общество, т е общество, где работая ты получаешь материальный достаток и упорядоченную относительно независимую жизнь - это точно то, что им нужно.
2. Для творцов буржуазное общество хорошо тем, что как и в рабовладельческом(если ты гражданин) в отличие от феодального и социалистического ты можешь заниматься своим делом - творить - относительно мало прогибаясь.
3. Современное буржуазное общество для нас - свободных художников ценно хотя бы тем, что обеспечивает пристойную жизнь даже тем, кто не может или просто не хочет вписываться в его рамки. Ни одно общество в истории не позволяло до такой степени плевать на него для него неприспособленным. И я, человек неприспособленный ни к какому строю(с одной стороны, я сам по себе, с другой - недостаточно силён и одарён чтобы благоденствовать, плюя на общество - как тот же Миша) этому строю благодарен. Его недостатки огромны и очевидны - но ничего лучшего в истории человечества, насколько знаю - не было.
ИМХО у таварища Вербицкого слишком экстремальные взгляды, на то, что должен знать математик. Исторически математика развивалась, чтобы создавать более менее строгий аппарат для решения прикладных задач физики. Может для теории суперструн этот курс и полезен, я в этой теории ничего не смыслю, но для других областей этот курс слишком узок. Такой математик не сможет решать огромное количество важных прикладных задач. Кстати, было бы очень здорово если бы математики начали разрабатывать аппарат подходящий для описания происходящего в биологических системах. А то там системы огромной размерности и кроме вероятностных методов ничего особенно полезного нет. Толку от такого аппарата имхо имхо было бы в миллион раз больше чем от этой теории суперструн и всякой хрени типа теории категорий и функторов.
ИМХО у таварища Вербицкого слишком экстремальные взгляды, на то, что должен знать математик.
У него вообще экстремальные взгляды
PP написал(а):
Кстати, было бы очень здорово если бы математики начали разрабатывать аппарат подходящий для описания происходящего в биологических системах. А то там системы огромной размерности и кроме вероятностных методов ничего особенно полезного нет.
Вероятностные методы - это имеются в виду simulations?
ИМХО у таварища Вербицкого слишком экстремальные взгляды, на то, что должен знать математик. Исторически математика развивалась, чтобы создавать более менее строгий аппарат для решения прикладных задач физики. Может для теории суперструн этот курс и полезен, я в этой теории ничего не смыслю, но для других областей этот курс слишком узок. Такой математик не сможет решать огромное количество важных прикладных задач. Кстати, было бы очень здорово если бы математики начали разрабатывать аппарат подходящий для описания происходящего в биологических системах. А то там системы огромной размерности и кроме вероятностных методов ничего особенно полезного нет. Толку от такого аппарата имхо имхо было бы в миллион раз больше чем от этой теории суперструн и всякой хрени типа теории категорий и функторов
Тут он имхо в своём праве - ну вот такое у человека представление о том, для чего нужна математика
ЛюдЯм красиво жить не запретишь.
Чтокасается биологии, ей очень много занимался Гельфанд - я давал недавно ссылку. Это писали математики, но можно дать ссылку и на сборник биологов, посвящённый И.М - они также пишут восторженно. Замечательные работы делал Цетлин - у Колхозников помнится есть его посмертный сборник.
Вероятностные методы - это имеются в виду simulations?
Не только.
Есть всякая там биофизика, взаимодействия белков с белками, белков с ДНК. Там в принципе работают методы математической физики и симуляции типа MCMC. Но есть совсем иной класс задач, которые сейчас модно называть системной биологией. Прорыв в технологиях позволил измерять всякие события на молекулярном уровне в параллельном режиме. Например народ может взять биологический образец и с некой степенью точности померить уровень например десятка тысяч генов. Или может померить вариацию ДНК в скажем миллионе позиций. Допустим, что такие измерения провели в большом количестве образцов. Как из этой информации извлечь принцип по которому работает система? Пытаться описать все диффурами и оценивать кучу параметров нереально, да и измерения проводятся не во времени, а разово. Поэтому народ в лучшем случае строит всякие гигантские баесовские сети, что в основном тоже не работает. Ну и куча всякой разной статистики используется вместе с неким майнингом. Другой пример, это нейросайенс. Ну допустим есть некая физическая модель того, как работает отдельно взятая клетка. А как моделировать работу мозга? Описать в точности связи миллиарда клеток и засунуть в суперкомпьютер? Даже от более простых моделей, типа моделей работы сердца, практического толку ноль. Тоесть есть трудность привязать кучу всякой молекулярной или клеточной информации к макроскопическим параметрам, типа здоровый / больной, толстый/худой итд. Мне кажется, что нужен некий новый аппарат для работы с такими многомерными системами.
Вероятностные методы - это имеются в виду simulations?
Не только.
Есть всякая там биофизика, взаимодействия белков с белками, белков с ДНК. Там в принципе работают методы математической физики и симуляции типа MCMC. Но есть совсем иной класс задач, которые сейчас модно называть системной биологией. Прорыв в технологиях позволил измерять всякие события на молекулярном уровне в параллельном режиме. Например народ может взять биологический образец и с некой степенью точности померить уровень например десятка тысяч генов. Или может померить вариацию ДНК в скажем миллионе позиций. Допустим, что такие измерения провели в большом количестве образцов. Как из этой информации извлечь принцип по которому работает система? Пытаться описать все диффурами и оценивать кучу параметров нереально, да и измерения проводятся не во времени, а разово. Поэтому народ в лучшем случае строит всякие гигантские баесовские сети, что в основном тоже не работает. Ну и куча всякой разной статистики используется вместе с неким майнингом. Другой пример, это нейросайенс. Ну допустим есть некая физическая модель того, как работает отдельно взятая клетка. А как моделировать работу мозга? Описать в точности связи миллиарда клеток и засунуть в суперкомпьютер? Даже от более простых моделей, типа моделей работы сердца, практического толку ноль. Тоесть есть трудность привязать кучу всякой молекулярной или клеточной информации к макроскопическим параметрам, типа здоровый / больной, толстый/худой итд. Мне кажется, что нужен некий новый аппарат для работы с такими многомерными системами.
Мне трудно представить себе такой новый аппарат, который будет универсально применим к таким разнородным задачам. Думаю, что более перспективно действовать по старинке: сначала ищем какую-то конкретную модель, естественную в данной ситуации, и потом с ней работаем.
Может, предложите здесь какую-нибудь конкретную задачу, и обсудим?