Горячее
Лучшее
Свежее
Подписки
Сообщества
Блоги
Эксперты
Войти
Забыли пароль?
или продолжите с
Создать аккаунт
Я хочу получать рассылки с лучшими постами за неделю
или
Восстановление пароля
Восстановление пароля
Получить код в Telegram
Войти с Яндекс ID Войти через VK ID
Создавая аккаунт, я соглашаюсь с правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.
ПромокодыРаботаКурсыРекламаИгрыПополнение Steam

Пикабу Игры +1000 бесплатных онлайн игр

Станьте Детективом! Решайте логические головоломки, чтобы найти преступника! 
Множество уровней и интересных историй! События и задачи дня!

Тебе предстоит раскрывать массу разных дел, в этом тебе поможет известный всем сыщикам метод дедукции.

Детектив - логические головоломки

Головоломки, Казуальные, Логическая

Играть
“Рецепт Счастья” — увлекательная игра в жанре «соедини предметы»! Помогите Эмили раскрыть тайны пропавшего родственника, найти сокровища и восстановить её любимое кафе.

Рецепт Счастья

Казуальные, Головоломки, Новеллы

Играть
Это idle-игра стратегия о рыцарях, исследованиях, крафте и сражениях, которая предоставляет пользователям расслабляющий опыт. Игра не требует концентрации и идеально подходит, когда вам нужно сделать перерыв или отдохнуть.

Герои Мини-Королевства

Кликер, Стратегии, Мидкорные

Играть
«Дурак подкидной и переводной» — классика карточных игр! Яркий геймплей, простые правила. Развивайте стратегию, бросайте вызов соперникам и станьте королем карт! Играйте прямо сейчас!

Дурак подкидной и переводной

Карточные, Настольные, Логическая

Играть
Решай головоломку с котиками!

Котолэнд: блок пазл

Головоломки, Казуальные, 2D

Играть

Топ прошлой недели

  • Oskanov Oskanov 8 постов
  • AlexKud AlexKud 26 постов
  • StariiZoldatt StariiZoldatt 3 поста
Посмотреть весь топ

Лучшие посты недели

Рассылка Пикабу: отправляем самые рейтинговые материалы за 7 дней 🔥

Нажимая кнопку «Подписаться на рассылку», я соглашаюсь с Правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.

Спасибо, что подписались!
Пожалуйста, проверьте почту 😊

Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Моб. приложение
Правила соцсети О рекомендациях О компании
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды МВидео Промокоды Яндекс Директ Промокоды Отелло Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Постила Футбол сегодня

Вычисления

С этим тегом используют

Математика Наука Юмор IP Картинка с текстом Скриншот Помощь Все
208 постов сначала свежее
DELETED
2 года назад

Автомобилизация⁠⁠

В посте Не до экономики... 09.11.2022 была просьба построить график уровня покупок новых автомобилей на душу населения в России, чтобы отследить тенденции.

Автомобилизация Авто, График, Вычисления, Длиннопост, Комментарии на Пикабу, Скриншот

Решил пойти дальше и сделать график еще для таких супер автомобильных стран, как США, Германия, Япония, Южная Корея, Канада из тех, что на слуху и с более менее приличным кол-вом населения.

Поэтому @ExTempore,  все для тебя

Автомобилизация Авто, График, Вычисления, Длиннопост, Комментарии на Пикабу, Скриншот

Также были добавлены такие страны, как Нидерланды и Дания. Ведь в данных странах авто купить очень дорого, высокие пошлины, там ездят сплошь на велосипедах, автомобили - табу.

А также Индонезию, Турцию, Колумбию и Индию. Зачем?
Затем, что по данным разных источников города России, Украины, Индии, Турции, Колумбии, Индии регулярно находятся в мировых топах по пробкам. Есть еще Филлипины, Бразилия и т.д., но график и так слишком загруженный.

Цель - показать, действительно ли наблюдатель ежедневных пробок по дороге на работу прав в суждениях: "у-у-у, понакупали тачек, проехать нельзя, а ноют, что денег нет!". Действительно уровень пробок зависит от того, сколько в каждую семью понакупали тачек или есть другие параметры и переменные?

Расчет кол-ва купленных новых авто на 1000 жителей.
2022 год еще не закончен, поэтому общее кол-во не до конца отражает реальность.

Автомобилизация Авто, График, Вычисления, Длиннопост, Комментарии на Пикабу, Скриншот
Показать полностью 2
Авто График Вычисления Длиннопост Комментарии на Пикабу Скриншот
6
8
WhiteHats
WhiteHats
2 года назад
Top 1%

Кислотные вычисленияПочему не получились ДНК-компьютеры⁠⁠

Кислотные вычисленияПочему не получились ДНК-компьютеры IT, Будущее, Изобретения, ДНК, Компьютер, Вычисления, Хранение данных, Длиннопост

Скорый кризис транзисторных процессоров в начале 1990-х казался неизбежным. И пока в одних лабораториях альтернативу искали, проектируя квантовые алгоритмы и экспериментируя с кубитами, в других — двигали компьютеры на биомолекулах. В 1994 году практически одновременно ученые собрали первый квантовый вентиль и решили первую задачу с помощью ДНК. Но к тому, чтобы двигаться дальше, одни «альтернативные айтишники» были готовы лучше, чем другие. Проектировать квантовые компьютеры начали задолго до появления кубита. Еще в 60-х теоретики занялись квантовой информатикой, а к 80-м уже думали о квантовых алгоритмах, возможном устройстве логических вентилей на кубитах, а экспериментаторы собирали разнообразные прототипы кубитов. А над теорией ДНК-вычислений никто специально не работал. Там сразу начали решать конкретные вычислительные задачи.


К концу XX века биохимики научились проводить с молекулами ДНК уже довольно много процедур. Считывать с них информацию, расплетать двойную цепочку, сплетать обратно, добавлять к последовательности новые нуклеотиды, заменять один нуклеотид на другой, резать цепочку в нужном месте и сшивать. На транзисторы классических компьютеров, равно как на кубиты квантовых и их логику, вся эта биохимия непохожа. Но не видеть вычислительного потенциала в таком «натуральном» способе работы с информацией ученые не могли.

Леонард Адлеман и задача коммивояжера


В последовательности химических реакций можно разглядеть логическую схему. На входе одно вещество, на выходе — другое. Или несколько, но в определенном соотношении. Поэтому если правильно подобрать реакции, то строение и количество получившихся молекул может кодировать решение какой-то задачи.


Первым, кто понял, что имеющихся у биологов инструментов уже хватает для вычислений, стал математик Леонард Адлеман, один из создателей системы шифрования RSA (Rivest — Shamir — Adleman). Познакомившись в начале 1990-х с миром ДНК, ученый, по его собственным словам, «отчетливо увидел» аналогию между нуклеиновой логикой и транзисторной логикой компьютерных процессоров — и уже в 1994 году опубликовал статью об эксперименте, в котором нуклеиновые кислоты решили задачу о гамильтоновом цикле на графе.


Это частный случай NP-полной задачи коммивояжера (о полиномиальных и неполиномиальных задачах мы говорили в материале «Удаленное доказательство»). В задаче коммивояжера определенное количество точек на карте надо соединить самой короткой траекторией, ни одну из них при этом не пропустив. В задаче поиска гамильтонова пути надо просто доказать, что траектория, которая соединяет все точки и проходит через каждую ровно один раз, существует. Вычислитель Адлемана искал решение для графа с семью узлами.

Кислотные вычисленияПочему не получились ДНК-компьютеры IT, Будущее, Изобретения, ДНК, Компьютер, Вычисления, Хранение данных, Длиннопост

В этом ДНК-вычислителе каждому из узлов графа соответствовала случайная молекула из 20 нуклеотидов. Соответственно, ребра графа, то есть соединения узлов, складывались из двух половинок: первые десять звеньев — 3′-хвост молекулы одного узла, а вторые десять — 5′-хвост второй. Ребра таким образом становились векторами: i→j-последовательность нуклеотидов отличалась от j→i-последовательности. Это и нужно для того, чтобы синтезировать непрерывные траектории, последовательно идущие через узлы графа.


Биопроцессор Адлемана использовал ДНК в качестве носителя информации, а для операций над ней — полимеразу и лигазу, которые, соответственно, синтезировали новые цепочки нуклеиновых кислот и сшивали их друг за другом.


Расчеты, которые сам Адлеман в уме производил за минуту, у его компьютера заняли неделю. Это был успех — наивный эксперимент продемонстрировал принципы ДНК-вычислений. Работа стала основополагающей для всего направления «дезоксирибонуклеинового IT» и следующие несколько лет вдохновленные примером Адлемана ученые строили аналогичные ДНК-схемы для решения похожих комбинаторных задач.


Оценки показывали, что если правильно спроектировать эксперимент и минимизировать потери времени на лабораторные процедуры, то для решения NP-полных задач компьютер на ДНК может оказаться эффективнее классической машины. Компьютер Адлемана проводил больше тысячи операций с производительностью 100 терафлопс — классические компьютеры достигли таких показателей только к 2005 году.


Квантовые машины в те времена ничего решать не умели, так что даже компьютерами называться не могли. И ДНК-вычислители, несмотря на отсутствие теоретической базы (которая у квантовых как раз была), оказались на несколько шагов впереди. Их архитектура позволяла проводить огромное число параллельных вычислений в виде одновременных реакций молекул друг с другом. Оставалось найти под такие возможности подходящие задачи.

Логические вентили


Эстафету у Адлемана принял информатик-теоретик Ричард Липтон. В 1995 году он приспособил еще одну NP-полную задачу для вычисления в пробирке. В его эксперименте перед нуклеиновыми кислотами ставился вопрос о выполнимости булевых формул — нужно было доказать, что формулу, в которой есть только булевые переменные (то есть которые могут принимать значение 0 или 1), скобки и операторы И, ИЛИ и НЕ, можно выполнить. То есть найти набор значений, при которых формула оказывается верной.


Эта задача отличается от задачи с графом, которую решал вычислитель Адлемана. Но Липтон не придумал ничего нового в архитектуре ДНК-процессора. Вместо инженерной задачи он решил чисто математическую — как свести задачу выполнимости к задаче на графе. Так что никаких принципиальных модификаций в оригинальный ДНК-вычислитель вносить не пришлось.


Классическая машина решает задачу о выполнимости булевой формулы с n переменными, просто перебирая по очереди 2n ее вариантов на истинность. Алгоритм Липтона делает ровно то же самое, никакого процедурного ускорения в нем нет: ДНК-процессор справляется быстрее просто потому, что распараллеливает этот перебор.


В 1996 году нуклеотидный процессор научили складывать двоичные числа. В 1997 — он решил задачу поиска в графе максимальной клики — то есть такого набора вершин графа, в котором все со всеми попарно соединены. В 2001 году Эхуд Шапиро, еще один классик теории программирования, запатентовал полноценную машину Тьюринга, основанную на ДНК-вычислениях с помощью ферментов. Построена она на тех же принципах, которые развивали Адлеман, Липтон и другие энтузиасты.

Кислотные вычисленияПочему не получились ДНК-компьютеры IT, Будущее, Изобретения, ДНК, Компьютер, Вычисления, Хранение данных, Длиннопост

Перспектива проводить параллельные ДНК-вычисления сразу на триллионах или даже квадриллионах молекул вселила в ученых надежду на решение NP-полных задач, слишком тяжеловесных для последовательных вычислений на классическом компьютере.


Все задачи, которые к тому моменту решили нуклеиновые кислоты, брались из классической информатики. Поэтому и ставились перед нуклеотидами на языке двоичной логики — и решались, соответственно, на нем же. Хотя, как и для квантовых вычислений, двоичная система для ДНК-платформы не очень естественна: в молекулах ДНК четыре разных нуклеотида, а не два.


Но полноценно возможности четверичной нуклеотидной логики в этих схемах не использовались. Если проблему перевода информации из двоичного кода в четверичный в контексте ДНК вскоре изучили довольно подробно, то вопрос о том, как из четверичных элементов строить логические вентили, оставался совсем мало проработанным. Молекулы были способом представления битов. Много молекул с нужной структурой — единица, мало — ноль.

Разочарование


Скептические комментарии по поводу будущего ДНК-платформ зазвучали еще в 1994 году, сразу после выхода статьи Адлемана. И во многом были справедливы. К 2000 году проблем с ДНК-процессорами накопилось достаточно много, чтобы перспективы нуклеотидных вычислителей перестали казаться радужными. Их можно разделить на четыре группы.


Физические ограничения. Адлеман решил задачу поиска гамильтонова цикла на семи узлах за неделю в нескольких пробирках. Чтобы решить такую же задачу хотя бы на двух десятках узлов, по расчетам, нужны уже килограммы ДНК. А универсальному вычислителю для решения комбинаторных задач, по некоторым оценкам, нужно еще почти на 50 порядков больше олигонуклеотидов — примерно 1070 молекул.


Область применения. Физические ограничения сужают и горизонт возможностей молекулярных машин: задачи, которыми изначально планировали их загружать, вероятнее всего, для них неподъемны. Так, дешифрование данных, закодированных по классическим протоколам, — задача, которую сейчас хотят решать на квантовых вычислителях, — для ДНК не под силу. На взлом 256-байтного ключа будет нужно 10^1233 цепочек ДНК — и компьютер объемом примерно 10^1216 литров. Это примерно 10^1199 Каспийских морей. Стало понятно, что вместо прямого переноса известных задач для нуклеиновых кислот надо искать другие.

Накопление ошибок. О том, что ошибки могут заглушить всю процедуру вычислений, беспокоился еще Липтон — в своей пионерской статье он назвал их основной проблемой на пути к созданию полноценного ДНК-компьютера. Годы спустя эти вычислители так и остались очень плохо масштабируемыми. 99-процентная точность, которая для одной операции кажется более чем приемлемой, для сотни последовательных действий становится уже меньше 40 процентов.


Неуниверсальность. Каждая из предложенных схем ДНК-процессора в лучшем случае была машиной Тьюринга, собранной под одну конкретную логическую задачу. В каждой есть определенный набор элементов, определенный протокол действий, они не ограничены во входной информации — и способны уверенно решать конкретную логическую задачу. Но только ее.


В то же самое время забуксовали и квантовые соперники ДНК-вычислителей. В конце 90-х лидерами квантовой гонки были компьютеры, которые производили вычисления с опорой на ядерно-магнитный резонанс. А в итоге столкнулись примерно с теми же проблемами. В 2001 году на ядерных спинах собрали схемы для выполнения алгоритма Шора сразу из семи кубитов — значительно больше, чем у всех альтернативных квантовых платформ. Но дальнейшее масштабирование оказалось невозможным из-за слишком высокого уровня шума. Сейчас о квантовых вычислителях на ядерно-магнитном резонансе вспоминают лишь как об историческом казусе — весь дальнейший прогресс связан с системами, которые в начале века сильно отставали.

В итоге об универсальных ДНК-компьютерах в начале 2000-х говорить перестали, а теоретики компьютерных наук постепенно переключились на другие задачи. Адлеман выпустил в XXI веке всего несколько статей про ДНК-вычисления и самосборку биомолекул в компьютерном контексте, Ричард Липтон сфокусировался на чисто математических и компьютерных исследованиях, а Эхуд Шапиро, хотя и продолжил выпускать статьи по «живой» логике, со временем переключился с ДНК на другие био-логические элементы — клетки.

Параллельные ошибки


Область, несмотря на общий пессимизм, не зачахла. Но фокус исследований сместился. В вычислениях на молекулах оставалось слишком много ошибок, и все еще оставалось непонятно, как их масштабировать и универсализировать. Поэтому на место математиков пришли биохимики, молекулярные биологи и биоинформатики, которые вместо того, чтобы работать над базовыми принципами логических схем ДНК-вычислителя, занялись усовершенствованием молекулярного инструментария.


В частности, для решения некоторых комбинаторных задач стали активнее использовать прикрепление олигонуклеотидов к подложке. Это позволило упростить масштабирование логических схем: после логической операции нужные олигонуклеотиды остаются пришитыми к твердой поверхности и их можно использовать дальше, а лишнее просто вылить вместе с раствором. А негибридизованные одноцепочечные молекулы (то есть тоже лишние) отдать на съедение экзонуклеазам кишечной палочки.


Впрочем, полностью избавиться от ошибок таким образом не удалось. Больше пяти процентов лишних цепочек оставались на поверхности после нескольких циклов очистки. Поэтому главная проблема, присущая ДНК-вычислителям, оставалась нерешенной.

Другие ошибки, мутационные, также продолжали накапливаться в ходе многостадийных вычислений. Бороться с ними ученые предлагали двумя способами: либо всеми возможными способами предотвращать их, либо брать работающие с ошибками схемы и устранять в них последствия этих ошибок.


Для сокращения их числа пытались подбирать оптимальную скорость реакций, управляя температурой и концентрацией реагентов, или, например, отсеивать олигонуклеотиды с ошибками. Эти варианты, впрочем, также не были универсальными, а придумывались под конкретные задачи и сильно зависели от процедуры и от платформы, на которой работает вычислитель (а к тому времени типов ДНК-процессоров было уже не меньше пяти).


Исправлять мутационные ошибки предлагали либо на этапе работы с ДНК, либо при секвенировании, либо во время обработки информации уже в цифровом виде. В отдельных случаях справляться с последствиями естественных мутаций и паразитного сигнала удавалось довольно успешно, но и придумать универсальные методы так и не удалось: для каждой конкретной задачи приходилось разрабатывать свой способ устранения проблемы.

В поисках более универсального и точного способа считать на ДНК биохимики стали перебирать альтернативы гибридизации, которой пользовались Адлеман и Липтон.


Некоторые ученые отказались от ферментативных реакций. Сначала Милан Стоянович и Дарко Стефанович стали вместо ферментов использовать дезоксирибозимы — олигонуклетиды с функциями ферментов. Например, с помощью дезоксирибозима с функцией рибонуклеазы, способного разрезать молекулы РНК, они сделали вычислитель с 23 последовательными логическими вентилями и научили его играть в крестики-нолики на поле три на три.

Кислотные вычисленияПочему не получились ДНК-компьютеры IT, Будущее, Изобретения, ДНК, Компьютер, Вычисления, Хранение данных, Длиннопост

Замещая замещением


А затем биохимики придумали логику на каскадах замещения цепи (strand displacement cascades). Эта схема основана на самосборке молекул ДНК и обратимом комплементарном связывании одноцепочечных олигонуклеотидов, и если все пройдет как надо, то пробирка с ДНК начнет светиться. Медиаторы в этой схеме — не ферменты, а другие нуклеотидные последовательности. Рабочий олигонуклеотид, который несет нужную информацию, присоединяется к вспомогательным олигонуклеотидам, которые работают вентилями.


Олигонуклеотид, который попадает в систему в форме ввода, запускает каскад реакций замещения цепи между теми реагентами, уже находящиеся в системе, и передает таким образом сигнал. Конечным шагом этой цепочки реакций становится связывание одной из нуклеиновых кислот с красителем, в результате которого устройство начинает светиться. Ничего резать или копировать в такой схеме не нужно, а значит не нужны и ферменты. Оттого и дополнительные ошибки от работы ферментов в процессе вычислений не возникают.


Такая платформа удовлетворяет базовым критериям архитектуры логической цепи: здесь реализованы логические функции И, ИЛИ и НЕ, они могут выполнять разветвленные и каскадные алгоритмы, имеют блочную структуру и могут восстанавливать сигнал. Это уже не однозадачная машина Тьюринга. А в 2011 году ученые еще и показали, как эту схему можно масштабировать, добавив в нее «качельные» (toehold) вентили, которые за счет обратимой реакции замещения цепи в нужный момент переносят статус «активного» с одного олигонуклеотида на другой. И если до этого начальное состояние вычислителя включало не больше 12 разных молекул ДНК, то за счет модификации это число увеличилось до 74. Таким образом удалось значительно увеличить производительность вычислителя: схема, в которой суммарно на разных стадиях было 130 разных олигонуклетодов, могла уже считать квадратные корни четырехзначных двоичных чисел.

Нейросеть из ДНК сделали в том же 2011 году на базе уже существующих логических вентилей в каскаде замещения. Она извлекала нули и единицы из концентрации олигонуклеотидов с определенной последовательностью: выше порога 1, ниже — 0. По мнению авторов, эта нейросеть должна была в результате производить реагенты для последующих биохимических реакций. Но конструкция оказалась слишком громоздкой и сложной, поэтому серьезного развития эта идея не получила. По данным Google Scholar, у этой работы почти тысяча цитирований, но в большинстве из них она упоминается как красивая работа с необычным подходом. Вернулись к идее нейросетей из ДНК только на фоне ажиотажа уже в конце 2010-х, но не для логических задач: использовать нуклеиновые нейросети сейчас предлагают для распознавания молекул или диагностики болезней.

Но на фоне этих успехов число энтузиастов ДНК-вычислений продолжало неумолимо сокращаться. Никаких значительных прорывов ни в бесферментных, ни в гибридизационных вычислениях не произошло. После 2010 года цитировать классические статьи Адлемана и Липтона в научной периодике стали все меньше и меньше.

Кислотные вычисленияПочему не получились ДНК-компьютеры IT, Будущее, Изобретения, ДНК, Компьютер, Вычисления, Хранение данных, Длиннопост

Сейчас одни ученые продолжают совершенствовать качельную логику и каскадные схемы, другие вернулись к идее использования ферментов, третьи объединяют эти подходы. Например в 2019 году биохимики собрали из полимеразы и нескольких ДНК-вентилей единый арифметический элемент и частично решили проблему сборки интегральных схем. А другие научили свой процессор считать квадратные корни из 900.


Но судя по количеству публикаций, от прежнего воодушевления уже ничего не осталось. Несмотря на отдельные успехи, вычислительные возможности логических элементов из ДНК так и остаются крайне ограниченными, и никаких чудес от технологии никто не ждет. Она просто продолжает тихо развиваться как независимая логическая платформа.


Подходящие информационные задачи всё же нашлись
Нуклеиновые кислоты остаются очень эффективным способом кодирования информации — на элементах сразу с четырьмя возможными значениями: А, Т, Г и Ц. Поэтому вместо того, чтобы строить на ДНК компьютеры, молекулярный биолог Джордж Черч предложил использовать их в качестве носителя информации. В простейшей схеме каждой паре двоичных чисел — 00, 01, 10, 11 — сопоставляется один нуклеотид. Одно только это дает возможность сократить запись в два раза, а если перейти к кодированию информации в четверичной системе счисления — по числу различных нуклеотидов — то паковать данные можно будет еще плотнее. Пока что чаще используется промежуточный вариант: двоичный код переводят в ДНК с помощью системы кодирования, используя троичную систему счисления.
Молекулы нуклеиновых кислот, если их не перегревать, очень устойчивы. Поэтому если не давать им участвовать ни в каких реакциях, случайных ошибок в них не возникнет. Переносить данные с полупроводниковых носителей на нуклеотидные и обратно можно практически со стопроцентной точностью — в 2016 году на ДНК записали 200 мегабайт данных, а в 2018-м Massive Attack переиздала свой альбом Mezzanine в виде пробирки с ДНК.

Биологика


Все вычислительные задачи для ДНК за тридцатилетнюю историю так и не вышли толком за пределы бинарификации последовательности биохимических реакций. Несмотря на обилие технических ухищрений, широкий арсенал операций и внушительную информационную емкость носителя, логика задач, предлагаемых нуклеиновым кислотам, сводилась к двоичной, а сигнал — к бинарному выводу, много ли в итоговой смеси нужных молекул (1) или мало (0).


Квантовые компьютеры благодаря суперпозиции не только расширили возможности двоичной логики просто за счет того, что не нужно перебирать огромное число вариантов, а еще и предложили принципиально новые алгоритмы. С ДНК ученые фактически просто ускорили этот перебор за счет параллельных вычислений.


Помимо этого, квантовые процессоры используют не только для того, чтобы сконструировать универсальный вычислитель. Сегодня они в первую очередь занимаются тем, что транзисторам дается с трудом: например моделированием квантовых систем и решением оптимизационных задач. Аналогичную нишу искали и для ДНК-процессоров.


Логика ДНК строится на химических реакциях, поэтому и применять ее логично не где-то для алгебраических вычислений, а где-то в области химии. А с учетом того, что базовая вычислительная логика молекулам ДНК тоже уже доступна, можно использовать их как промежуточное звено между цифровым интерфейсом и молекулами-участниками химической реакции и управлять таким образом молекулярными машинами и нанороботам.


Например, с помощью той же самой схемы каскадного замещения биохимики научились управлять белковыми нанороботами. На выходе в ДНК-логической цепи получаются аптамеры, небольшие олигонуклеотидные молекулы, которые связываются с целевыми белками и управляют ими. Из небольших олигонуклеотидных молекул делают программируемые химические контроллеры, «ДНК-роботов» используют для сортировки молекул, для управления роем микротрубочек или биороботами.


Когда в 90-е годы «информатики-теоретики» в предвкушении кризиса полупроводниковых компьютеров стали искать новые платформы для вычислений, они решали свои, вполне конкретные, проблемы, а не придумывали задачу для нового инструмента. Реальность же оказалась немного иной. Современные квантовые компьютеры, которые удается интегрировать с классическими, конечно, помогают и в вычислениях. С задачами оптимизации квантовые компьютеры справляются увереннее классических (подробнее об этом читайте в тексте «Разминка для кубита»). И пользу от квантовых компьютеров извлекают физики, а не информатики, — моделируя на них квантовые системы.


Решение вычислительных задач на биомолекулярных компьютерах выглядит еще более неуклюжим, чем на квантовых. И их будущее — скорее за молекулярными роботами и системами биохимического контроля. За биомолекулярным превосходством тоже охотятся, но уже на более высоком уровне. Например, в синтетической биологии в качестве вычислительных элементов биомолекулярных компьютеров предлагают использовать искусственные клетки, а возможность на них решать более сложные задачи называют «клеточным превосходством». Это значительно более сложные системы: на молекулы ДНК здесь ложится информационная нагрузка, а за логику отвечают клетки. Но и они нужны далеко не за тем, чтобы что-то считать.


Собрать из нуклеиновых кислот суперкомпьютер мы не смогли. Зато научились использовать то, что они совершенно точно делают очень хорошо. Возможно и впредь, вместо того, чтобы переучивать кого-то, стоит внимательнее изучить их возможности — и потребности.

Источник

Показать полностью 4
IT Будущее Изобретения ДНК Компьютер Вычисления Хранение данных Длиннопост
1
8
dRYgiNo
dRYgiNo
2 года назад
Сообщество любителей острого

Вопрос по приготовлению минеральных удобрений NPK + микроэлементы⁠⁠

Всем перцеводам привет!


Я в выращивании острых перцев новичок, как и в целом в домашнем растениеводстве.


Планирую со временем подкармливать свои перчики минеральными удобрениями, причем планирую регулировать соотношение NPK самостоятельно на разных этапах развития растений.


Закупил карбамид, суперфосфат и сульфат калия в качестве основы + комплекс микроэлементов (кальций, магний, цинк, железо и сера).


Допустим, я хочу собрать подкормку N-P-K = 5-10-25. Рассчитать правильное соотношения я могу исходя из процентного содержания действующего вещества в каждом из моно удобрений.


Но я совсем не понимаю какую концентрацию мне делать на 10 литров раствора. Ведь соотношение 5-10-25 будет выполняться, если я засыплю 5 г, 10г и 25г, а могу засыпать 20, 40 и 100 г на один и тот же объем. На что мне опираться, чтобы растворить не слишком мало и не слишком много? Просто информации о пропорциях недостаточно.


Плюс такой же вопрос по микроэлементам, добавить их не проблема. Но важно выдержать концентрацию. Для открытого грунта хотя бы приводят площадь и граммовки, а для горшков не нашел однозначной информации.


Буду рад, если кто-то сможет объяснить этот момент.

Показать полностью
[моё] Острый перец Перцеводство Удобрения Вычисления Текст
24
22
mems.baker
mems.baker
2 года назад

А с какой изобретательностью она вычислит всех твоих баб⁠⁠

tg - Mem's_Bakery

А с какой изобретательностью она вычислит всех твоих баб Юмор, Картинка с текстом, Telegram, Шерлок Холмс, Женщины, Вычисления, Изобретательность, Рост, Делать нечего, Фотоаппарат
Показать полностью 1
Юмор Картинка с текстом Telegram Шерлок Холмс Женщины Вычисления Изобретательность Рост Делать нечего Фотоаппарат
4
15
Dobro.Fox
Dobro.Fox
2 года назад

Шаурма как универсальная валюта⁠⁠

Навеяло одной новостью)

"Долг коммунальных и энергетических компаний ЕС в 30 раз превышает государственный долг России. 1,7 триллиона евро." И тут я подумал...

1700000000000 евро
99 025 000 000 000 рублей
1 небольшая шаурма = 150 рублей
Итого за долг энергокомпаний ЕС можно купить 660 166 666 666 шаурменей
Население России 145478097 человек на 2022
В итоге каждому человеку в России можно было бы купить 4537 шаурмятин, если бы каждый человек, в том числе старик, младенец и инвалид ел по одной шаурменьке в день, то мы были бы сыты почти до конца 2034 года)

[моё] Вычисления Странный юмор Юмор Шаурма Текст
19
66
Tororom
Tororom
3 года назад
SpaceX

Ответ на пост «Китайским военным порекомендовали разработать стратегию ликвидации спутников Starlink»⁠⁠1

Любители порассуждать про то что " все хуйня ведро гаек на орбите и все спутники Маска собьем"



Ок, если в школе была двойка по арифметике посчитаю за вас. Примем некоторые допущения:



- вес одной гайки -1 грамм


- орбиты которые надо заполонить гайками - высота от 200 до 500 км - подушка толщиной 300 км


- для сбития спутника возьмем насыщение пространства 1 гайка на один кубик 10×10×10 метров ( на самом деле заебетесь ловить спутник даже насыщением одна гайка на 1×1×1 метр)


- запуск нужен по 4 взаимно перпендикулярным орбитам



Итак площадь поверхности земли 510 000 000 кв км.


В одном квадратном километре 1000×1000 метров - один миллион квадратных метров


В квадратных метрах получаем плошадь земли


510.000.000.000.000


Увеличением площади поверхности земного шара при увеличении радиуса на 500 км - пренебрегаем - хотя это намного увеличит объем насыщения (просто лень)


Получаем:


510.000.000.000.000 столбов по 300.000 метров (так как нам надо засрать орбиты с 200 до 500 км)


Или в кубических метрах 153000000000000000000 кубических метров. Но нам то надо всего один грамм в объем 10×10×10 метров или один грамм на 1000 кубометров космического пространства


Итого нам надо 153000000000000000 грамм гаек или 153000000000 тонн

Сколько там самая мощная система поднимает на НОО?- 100 тонн? Ну мы же не будем у Маска брать ракету старшип чтоб его же спутники сбивать


Итого нам понадобится всего то 1.530.000.000 пусков ракет чтобы засрать все околоземное простоанство с интенсивностью 1 гайка весом в грамм в 1000 кубометров пространства....



Ах да, нам же еще надо в четырех плоскостях гайки запустить. Чорт. Надо на четыре умножать


Итог: нужно полтора миллиона ракетопусков чтоб засрать орбиту интенсивностью 1 гайка на 1000 кубометров пространства. При условии что в ракете поднимающей полезную нагрузку в 100 тонн на НОО не нужно будет добавлять системы равномерного распределения гаек по орбитам.

Итого: хуй вам, а не решить ведром гаек вопрос спутников на орбите


Upd: На самом деле страна которая выведет даже 100 тонн гаек с четким намереньем засрать орбиту - будет уничтожена другими странами сразу же, как страна изгой. Ибо шарик у нас один и космос нужен всем

Показать полностью
SpaceX Космонавтика Спутниковый интернет Starlink Длиннопост Математические вычисления Вычисления Мат Ответ на пост Текст
199
3
Stalker17
3 года назад
Лига программистов

Правильные умножители(окончание)⁠⁠

Чтобы уже закончить тему с умножителями.

Указанные в предыдущей теме(см. Решение головоломки про умножение ) умножители обеспечивают минимальное время выполнения, но к сожалению, трудно расширяемы. То есть для умножения трёхбитных чисел надо придумывать схему почти заново. Даже сами схемы выглядят как-то по кустарному – нет в них что ли симметричности и красоты.

Нужна какая-то ещё идея и такая идея есть. Всем известно устройство дешифратора. На входе оно имеет допустим два проводка, каждый из которых означает бит. На входе уже будет 4 провода, каждый из которых означает комбинацию 00, 01, 10 и 11. После того, как мы получили дешифрацию обоих множителей, нетрудно будет получить и каждый бит произведений в зависимости от множителей причём за один так.

Логическую схему дешифратора можно найти даже в Википедии . Мы её несколько оптимизируем с учётом наших идеальных устройств А и В так, чтобы всё выполнялось за один такт.

Итак логическая схема умножения двух чисел будет представлять из себя следующее

Первый такт (дешифрация)

a11=A(a0,a1)

a10=B(a1,a0)

a01=B(a0,a1)

a00 – нет отдельной линии.

Второй такт(получение результатов умножения)

с3=A(a01,b01) or A(a11,b11)

c2= A(a01,b10) or A(a10,b01) or A(a11,b10) or A(a10,b11)

c1= A(a11,b10)* or A(a10,b11)* or A(a10,b10)

c0=A(a11,b11)*

Где

* - дублирующие линии

A(x,y) - это устройство А, которое на входе получает значения x и y

or – закороченные на выходе провода. Так как мы помним, что по условия у нас 1 сильнее 0

Наглядно, на рисунке это будет выглядеть так.

Правильные умножители(окончание) Головоломка, Процессор, Вычисления, Умножение

Если нам надо перемножить 2 числа на 3 бита, то получим

Четыре бита

Первый такт

a11_=A(a0,a1)

a10_=B(a1,a0)

a01_=B(a0,a1)

a11=A(a2,a3)

a10=B(a3,a2)

a01=B(a2,a3)

Второй такт

a1111=A(a11_,a11)

a1110= A(a11_,a10)

…

a1100=B( a11* or a10* or a01*,a11_)

…

a0011= B( a11_* or a10_* or a01_*,a11)

Таким образом за n тактов можно дешифровать 2^n битов.

Получение же результата после дешифровки всегда занимает 1 такт.

Итого, 32 битное умножение будет занимать 6 тактов. А 64 битное – 7 тактов.

Расплатой будет конечно огромное количество элементов, поэтому увы, данную методику всё же надо сочетать с традиционной – суммированием.

Показать полностью 1
[моё] Головоломка Процессор Вычисления Умножение
0
17
sfrolov
3 года назад

Не всё просто в мире калькуляторов⁠⁠

"Проверьте ваше решение на калькуляторе", - говорили они. Я проверил...
Прошло столько лет с момента появления калькуляторов, а производители даже внутри одной фирмы не могут договориться, как правильно считать.
Всё из-за того, как интерпретировать отсутствующий знак умножения. Одни модели думают, что 2/3A - это 2/(3A), другие, что 2/3*A. Наиболее современные типа Casio fx-991EX сами вставляют скобки. То есть вы набираете 6/2(2+1) и нажимаете =, то калькулятор сам вставляет скобки и показывает 6/(2(2+1)).

Не всё просто в мире калькуляторов Калькулятор, Вычисления, Casio
[моё] Калькулятор Вычисления Casio
26
Посты не найдены
О нас
О Пикабу Контакты Реклама Сообщить об ошибке Сообщить о нарушении законодательства Отзывы и предложения Новости Пикабу Мобильное приложение RSS
Информация
Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Конфиденциальность Правила соцсети О рекомендациях О компании
Наши проекты
Блоги Работа Промокоды Игры Курсы
Партнёры
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды Мвидео Промокоды Яндекс Директ Промокоды Отелло Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Постила Футбол сегодня
На информационном ресурсе Pikabu.ru применяются рекомендательные технологии