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计算机科学家发明了一种高效的新计数方法 (www.quantamagazine.org)

本文介绍了一种名为CVM的新算法,用于估算长列表中不同条目的数量。该算法利用随机性,仅需记住少量条目,即可有效地监控数据流并估算唯一元素的数量。文章以莎士比亚戏剧《哈姆雷特》为例,详细说明了该算法的工作原理:通过多轮随机选择和删除单词,最终根据剩余单词数量和概率推算出不同单词的总数。研究证明,该算法的准确性随内存大小的增加而提高。

奇特弯曲形状打破了 50 年前的几何猜想 (www.quantamagazine.org)

本文介绍了数学家如何推翻了一个关于曲率和形状之间关系的主要猜想——米尔诺猜想。米尔诺猜想认为,如果一个完备流形的里奇张量处处非负,那么它就不能有无限个洞。然而,数学家们构建了一个七维光滑分形雪花,它在每一点都具有非负里奇曲率,但却拥有无限个洞,从而推翻了米尔诺猜想。这一发现表明,具有非负里奇曲率的形状比数学家们预期的更加灵活,也更加复杂,这使得我们对局部几何性质和全局拓扑性质之间的关系的理解变得更加复杂。

AI 帮科学家预测生命构建模块的组装方式 (www.quantamagazine.org)

该网站发布了许多文章,涵盖了数学、物理学以及计算机科学与其他学科的交叉点。它重点关注利用数学和计算机科学工具解决科学问题。最近的一篇文章探讨了新的人工智能工具,这些工具可以预测生命基础模块的组装方式。这篇文章讨论了这些新工具如何帮助科学家们了解蛋白质和其他生物分子如何形成,以及它们如何为新药和治疗方法的设计提供见解。

数学的罗塞塔石碑 (www.quantamagazine.org)

该网站探讨了数学符号和语言的发展,并将其与罗塞塔石碑相比较,该石碑帮助破译了古埃及象形文字。文章指出,标准数学符号和语言虽然看似简单,但实际上是一个复杂且不断发展的系统,有着悠久的历史,受到多种文化的影响。文章强调了数学记号的普适性和包容性,认为它可以跨越文化和时代,促进跨国界的研究与交流。

快感还是痛苦?研究人员绘制出决定性神经回路 (www.quantamagazine.org)

美国加州理工学院的神经学家弗雷德里克·贝贝(Frederique Bénard)和同事们研究了老鼠大脑中编码快感或痛苦的特定神经元群体,发现了这些神经元如何相互作用,产生奖励或厌恶的信号。研究结果表明,这些神经元以两种截然不同的模式激活,这可能会影响我们的决定。

科学家们发现了一种快速描述量子系统的办法 (www.quantamagazine.org)

该网站详细介绍了量子纠缠现象及其数学描述,并探讨了该现象在量子计算机和量子通信等领域的潜在应用。文章深入探讨了量子态的张量网络表示,解释了这种表示如何使科学家能够高效地描述大型纠缠量子系统。

一颗 NASA 探测器解开灼热的太阳谜团 (www.quantamagazine.org)

帕克太阳探测器首次飞入太阳大气层,帮助科学家解开太阳风和日冕加热的奥秘。这次前所未有的任务揭示了太阳风如何被加速并被加热到极高的温度,为理解太阳和影响地球天气的太空天气事件提供了新的见解。

Quanta Magazine (www.quantamagazine.org)

该网站的文章探讨了人工智能在弦理论中应用的最新进展。文章介绍了弦论研究中所面临的庞大而复杂的数学难题,以及人工智能如何在探索这些难题中发挥作用。文章重点介绍了被称为“弦图生成”(STG)的新人工智能工具,它能够生成弦论中可能出现的弦图,从而帮助科学家缩小研究范围。文章还讨论了人工智能在弦论中其他潜在应用,例如发现新的对称性和模式。

Quanta Magazine (www.quantamagazine.org)

该网站探讨了切割四维超立方体的数学问题。数学家们惊讶地发现,有无数种方法可以将超立方体切成相等大小的子集,而无需创造任何重复或重叠的部分。这种现象称为切成相等部分问题,它引起了数学界的极大兴趣,因为它展示了四维几何的复杂性和美丽。

Quanta Magazine (www.quantamagazine.org)

一群顶尖神经科学家发表宣言,宣布昆虫和其他动物具有意识。宣言强调了意识的复杂性,认为意识是一个连续体,昆虫和人类都存在不同程度的意识,并呼吁更多地研究和尊重动物的意识体验。

Quanta Magazine (www.quantamagazine.org)

该网站介绍了几位几何学家开发的新工具,这些工具可以用来控制航天器的轨道,从而使航天器能够以更少的燃料进行更复杂的任务。这些工具基于微积分和几何学,可以帮助航天器工程师设计更有效的轨道,从而节省时间和金钱。

Quanta Magazine (www.quantamagazine.org)

该网站文章探讨了机器学习和人工智能中数据理解(GROK)的挑战和方法,包括监督学习、无监督学习、强化学习和迁移学习,并通过具体示例阐述了这些方法的应用。