Пришлось мне тут на днях быстро излагать ребенку суть научного метода, и на наблюдениях и экспериментах мы немного застряли.
Хорошо, что я помню прекрасное выражение Альберта Эйнштейна: "Никаким количеством экспериментов нельзя доказать теорию; но достаточно одного эксперимента, чтобы её опровергнуть." — несмотря на то, что оно выражено словами, картинку сразу дает очень четкую.
Хорошо, что я помню прекрасное выражение Альберта Эйнштейна: "Никаким количеством экспериментов нельзя доказать теорию; но достаточно одного эксперимента, чтобы её опровергнуть." — несмотря на то, что оно выражено словами, картинку сразу дает очень четкую.
Forwarded from Generative Anton (Anton Repushko)
Невероятным образом, эта история канула в лету и не существует в канале (что странно и подозрительно), поэтому я ее продублирую.
N лет назад (>=4) мне написал читатель. В то время он был на стажировке в Берлине и изучал нервную систему осьминогов и рассказывал интересную историю.
У осьминогом довольно прилично глаза отличаются от человеческих, при этом идея — похожая (и тут и там по два глаза, даже структура похожа). Но было непонятно, бинокулярное у них зрение или монокулярное (формируется ли у них общая картинка из обоих глаз, или отдельно из каждого).
Думали, как это проверить и придумали: давайте наденем на осьминога 3D-очки и
будем показывать в 3D фотографию добычи. Если он отреагирует, значит бинокулярное (потому что в монокулярном это было бы не похоже на добычу, а просто на какие-то яркие цвета).
И в итоге да, осьминог отреагировал и так вроде бы как доказали, что у них бинокулярное зрение как и у нас. Но самое прекрасное — фото эксперимента.
N лет назад (>=4) мне написал читатель. В то время он был на стажировке в Берлине и изучал нервную систему осьминогов и рассказывал интересную историю.
У осьминогом довольно прилично глаза отличаются от человеческих, при этом идея — похожая (и тут и там по два глаза, даже структура похожа). Но было непонятно, бинокулярное у них зрение или монокулярное (формируется ли у них общая картинка из обоих глаз, или отдельно из каждого).
Думали, как это проверить и придумали: давайте наденем на осьминога 3D-очки и
будем показывать в 3D фотографию добычи. Если он отреагирует, значит бинокулярное (потому что в монокулярном это было бы не похоже на добычу, а просто на какие-то яркие цвета).
И в итоге да, осьминог отреагировал и так вроде бы как доказали, что у них бинокулярное зрение как и у нас. Но самое прекрасное — фото эксперимента.
Крутую штуку соседи сделали, посмотрите:
"Мои студенты с 4 курса Физтех-школы прикладной математики и информатики МФТИ Влад Смирнов и Сергей Кунин-Богоявленский сделали программу ScreenplayCraft на основе больших языковых моделей (LLM), который сам пишет сценарии. "
https://yangx.top/kedr2earth/11232
"Мои студенты с 4 курса Физтех-школы прикладной математики и информатики МФТИ Влад Смирнов и Сергей Кунин-Богоявленский сделали программу ScreenplayCraft на основе больших языковых моделей (LLM), который сам пишет сценарии. "
https://yangx.top/kedr2earth/11232
Telegram
Kedr to Earth | Земля, я Кедр
Сегодня последний день конкурса Минобрнауки РФ на сценарии художественных фильмов о видных отечественных ученых. Судя по конкурсной документации, для выполнения задания министерства нужна целая армия сценаристов. Физтех облегчил Министерству эту задачу на…
Люблю эту историю (но не могу проверить, увы)
Однажды выдающийся математик Владимир Игоревич Арнольд принимал американского коллегу. Поскольку Арнольд был известный хохмач, он решил разыграть гостя. Пришли в ресторан. В.И. отлучился как будто в туалет. По пути подозвал официантку и попросил:
- Когда подойдете к нашему столику, и я спрошу: чему равен интеграл от косинуса, ответьте, что он равен синусу такого же аргумента. Не забудете? Не перепутаете?
Возвращается Арнольд обратно, произносит очередной тост за науку всех наук - математику и , между прочим, замечает:
- Ты знаешь, а в нашей стране такой уровень образования, что все поголовно знают даже высшую математику!
- Не может быть, - машет рукой американский профессор.
- Ну давай спросим что-нибудь из высшей математики хотя бы вот у этой официантки?
- Давай!
Подзывают:
- Чему равен интеграл от косинуса?
- Синусу такого же аргумента, - заученно отвечает официантка.
Американец потрясен. Арнольд радуется, как дитя - розыгрыш удался!
Через некоторое время официантка опять подходит к их столику и говорит:
- Извините, я забыла добавить: плюс константа интегрирования.
Иллюстрация: так вот нейросеть представила себе картину "Владимир Арнольд и официантка". А что? Даже похож.
Однажды выдающийся математик Владимир Игоревич Арнольд принимал американского коллегу. Поскольку Арнольд был известный хохмач, он решил разыграть гостя. Пришли в ресторан. В.И. отлучился как будто в туалет. По пути подозвал официантку и попросил:
- Когда подойдете к нашему столику, и я спрошу: чему равен интеграл от косинуса, ответьте, что он равен синусу такого же аргумента. Не забудете? Не перепутаете?
Возвращается Арнольд обратно, произносит очередной тост за науку всех наук - математику и , между прочим, замечает:
- Ты знаешь, а в нашей стране такой уровень образования, что все поголовно знают даже высшую математику!
- Не может быть, - машет рукой американский профессор.
- Ну давай спросим что-нибудь из высшей математики хотя бы вот у этой официантки?
- Давай!
Подзывают:
- Чему равен интеграл от косинуса?
- Синусу такого же аргумента, - заученно отвечает официантка.
Американец потрясен. Арнольд радуется, как дитя - розыгрыш удался!
Через некоторое время официантка опять подходит к их столику и говорит:
- Извините, я забыла добавить: плюс константа интегрирования.
Иллюстрация: так вот нейросеть представила себе картину "Владимир Арнольд и официантка". А что? Даже похож.
Когда ты маленькое, очень маленькое существо с крыльями, то очень важно не только то, как ты машешь крыльям (пусть там очень даже сложные какие-то траектории), но и и то, что происходит с воздушным потоком вокруг тебя, во всех подробностях. А еще нужно уметь совершать полет в узких тоннелях, зависать в воздухе и садиться на вертикальные и отвесные поверхности.
В общем, когда я вижу заголовок "В РФ рассчитали модель полета комара и комариную подъемную силу", то пусть хоть все подряд смеются над "русскими британскими учеными", которые занимаются какой-то ерундой, а мне совсем не смешно - люди были заняты важной работой.
https://zanauku.mipt.ru/2024/11/01/v-rf-rasschitali-model-poleta-komara-i-komarinuyu-podemnuyu-silu/
В общем, когда я вижу заголовок "В РФ рассчитали модель полета комара и комариную подъемную силу", то пусть хоть все подряд смеются над "русскими британскими учеными", которые занимаются какой-то ерундой, а мне совсем не смешно - люди были заняты важной работой.
https://zanauku.mipt.ru/2024/11/01/v-rf-rasschitali-model-poleta-komara-i-komarinuyu-podemnuyu-silu/
zanauku.mipt.ru
Журнал «За науку»: В РФ рассчитали модель полета комара и комариную подъемную силу
Дальнейшее моделирование позволит создать линейку биоморфных летающих роботов.
Хорошая традиция нынче на Физтехе - пусть там и устраивают корпоративные лекции (внутри универа), и туда не так легко проникнуть, но зато тема огонь, и есть трансляция, вдруг кому интересно ↓
Forwarded from МФТИ — Физтех
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Каталонский вестник
Курс натуропатии собираются начать читать в университете Жироны - во всяком случае, так говорится на сайте попечительского совета университета. Коллегия врачей провинции справедливо возмущена и требует немедленно прекратить эту антинаучную вакханалию.
Из университета оправдываются, что курс ещё не одобрен учёным советом. В описании курса говорится, что он может стать первым университетским курсом натуропатии (видимо, в Испании). Курс адресован медперсоналу, однако на него смогут записаться люди как с высшим образованием, так и без него.
То, что у “настоящих” врачей в Испании иногда бывают и “дипломы” гомеопатов и натуропатов, и они прописывают, иногда, гомеопатические лекарства - практика распространённая, пусть и удивительная. Однако до университетов эта зараза пока не добиралась. Но пытается.
Из университета оправдываются, что курс ещё не одобрен учёным советом. В описании курса говорится, что он может стать первым университетским курсом натуропатии (видимо, в Испании). Курс адресован медперсоналу, однако на него смогут записаться люди как с высшим образованием, так и без него.
То, что у “настоящих” врачей в Испании иногда бывают и “дипломы” гомеопатов и натуропатов, и они прописывают, иногда, гомеопатические лекарства - практика распространённая, пусть и удивительная. Однако до университетов эта зараза пока не добиралась. Но пытается.
ИИ обучает ИИ. Или нет.
Для обучения больших языковых моделей, вроде хорошо всем известного чата GPT, нужно очень, очень много текста. Больше, чем написано человеком. И это – большая проблема!
Давайте я для начала напомню, что такое языковая модель (мы сейчас говорим о нейронных сетях, уточню). ИТАК: Языковая модель — это алгоритм, который анализирует текст, "понимает" (в кавычках, конечно) его контекст, обрабатывает и генерирует новые тексты. В его основе лежат нелинейные и вероятностные функции, с помощью которых модель предсказывает (с той или иной степенью успеха), какое слово в тексте может быть следующим. Ну то есть как предсказывает - это, наверное, не совсем правильное слово. Скорее — РАССЧИТЫВАЕТ вероятность для каждого из возможных слов. То есть ЭЛЕМЕНТАРНАЯ задача языковой модели довольно понятная — вычислить для данной последовательности слов вероятность следующей за ней последовательности. Например, если на вход дано предложение «сегодня прекрасная погода», от хорошо обученной модели мы будем ожидать продолжение вида «на улице тепло и солнечно». И вот тут - СТОП, друзья. Это для нас с вами такое продолжение естественно и логично. А если обучать модель на литературе об Африке, вполне вероятно, ожидаемым ответом на запрос «сегодня прекрасная погода» станут слова «сегодня не жарко и наконец пошел дождь». Ну и так далее, понимаете? Что там у нас за хорошая погода в Антарктиде, на Эвересте, в пустыне Атакама, на Луне?
ПОЭТОМУ для обучения по-настоящему успешных универсальных больших языковых моделей нужно много, очень, очень много текста. Десятки, сотни миллиардов страниц. Для сравнения напомню, что в знаменитой Войне и Мире Льва Толстого их всего чуть больше двух тысяч. Сейчас этот текст берут откуда? Да из интернета, конечно! но количество текстов, которые генерятся белковыми людьми, конечно. И растет не так быстро, как нужно молодому и растущему искусственному интеллекту.
Эту проблему хотят попробовать решать с помощью текстов, написанных другими нейросетями. Будет ли это работать? Некая научная группа (см.сылку ниже) провела эксперимент (еще года полтора назад, а нынешним летом добрались до Nature) , который показал, что при обучении модели на тексте, написанном моделью, которая обучалась на тексте, написанном моделью и так далее, повторить несколько раз, на выходе получится ну полная ерунда. Причина этого в искажениях статистических свойств данных, а именно потеря так называемых «хвостов» — краёв распределений с редкими примерами. Вот, например, в человеческой популяции, условно говоря, 5 процентов гениев и пять процентов полных дураков, но если избавиться от них, то совсем не обязательно популяции в целом станет лучше. Ок, не самая удачная аналогия, согласен.
Статья наделала много шума в медиасфере. Выходит, что развитие больших языковых семимильными шагами несётся в никуда! Ведь количество текстов в интернете, написанных машинами, уже довольнос скоро превысит человеческие. Эксперты и журналисты часто использовали сравнение деградации моделей с близкородственным скрещиванием у животных или инбридингом. Как и в ситуации с коллапсом ИИ-моделей, в таком потомстве резко уменьшается генетическое разнообразие, из-за чего накапливаются опасные мутации и снижается жизнеспособность.
Короче. Нам надо научиться детектировать машинно-сгенерированный текст — и просто не давать его новым LLM для обучени, делов-то. Ну или оставлять его только капельку, в том количестве, которое не портит потом выдачу модели.
Все это похоже, друзья, на старую шутку про брак: Брак – союз двух людей для совместного преодоления проблем, которых бы у них не было, не будь этого союза. Чем больше и лучше мы обучаем модели, тем больше они выдают текста, на котором сами и обучаются, и их результаты делаются хуже.
Однако я уверен в ученых и специалистах по ИИ - если проблема детектирована, то она рано или поздно будет решена. Или нет))
🔬 https://www.nature.com/articles/s41586-024-07566-y
Для обучения больших языковых моделей, вроде хорошо всем известного чата GPT, нужно очень, очень много текста. Больше, чем написано человеком. И это – большая проблема!
Давайте я для начала напомню, что такое языковая модель (мы сейчас говорим о нейронных сетях, уточню). ИТАК: Языковая модель — это алгоритм, который анализирует текст, "понимает" (в кавычках, конечно) его контекст, обрабатывает и генерирует новые тексты. В его основе лежат нелинейные и вероятностные функции, с помощью которых модель предсказывает (с той или иной степенью успеха), какое слово в тексте может быть следующим. Ну то есть как предсказывает - это, наверное, не совсем правильное слово. Скорее — РАССЧИТЫВАЕТ вероятность для каждого из возможных слов. То есть ЭЛЕМЕНТАРНАЯ задача языковой модели довольно понятная — вычислить для данной последовательности слов вероятность следующей за ней последовательности. Например, если на вход дано предложение «сегодня прекрасная погода», от хорошо обученной модели мы будем ожидать продолжение вида «на улице тепло и солнечно». И вот тут - СТОП, друзья. Это для нас с вами такое продолжение естественно и логично. А если обучать модель на литературе об Африке, вполне вероятно, ожидаемым ответом на запрос «сегодня прекрасная погода» станут слова «сегодня не жарко и наконец пошел дождь». Ну и так далее, понимаете? Что там у нас за хорошая погода в Антарктиде, на Эвересте, в пустыне Атакама, на Луне?
ПОЭТОМУ для обучения по-настоящему успешных универсальных больших языковых моделей нужно много, очень, очень много текста. Десятки, сотни миллиардов страниц. Для сравнения напомню, что в знаменитой Войне и Мире Льва Толстого их всего чуть больше двух тысяч. Сейчас этот текст берут откуда? Да из интернета, конечно! но количество текстов, которые генерятся белковыми людьми, конечно. И растет не так быстро, как нужно молодому и растущему искусственному интеллекту.
Эту проблему хотят попробовать решать с помощью текстов, написанных другими нейросетями. Будет ли это работать? Некая научная группа (см.сылку ниже) провела эксперимент (еще года полтора назад, а нынешним летом добрались до Nature) , который показал, что при обучении модели на тексте, написанном моделью, которая обучалась на тексте, написанном моделью и так далее, повторить несколько раз, на выходе получится ну полная ерунда. Причина этого в искажениях статистических свойств данных, а именно потеря так называемых «хвостов» — краёв распределений с редкими примерами. Вот, например, в человеческой популяции, условно говоря, 5 процентов гениев и пять процентов полных дураков, но если избавиться от них, то совсем не обязательно популяции в целом станет лучше. Ок, не самая удачная аналогия, согласен.
Статья наделала много шума в медиасфере. Выходит, что развитие больших языковых семимильными шагами несётся в никуда! Ведь количество текстов в интернете, написанных машинами, уже довольнос скоро превысит человеческие. Эксперты и журналисты часто использовали сравнение деградации моделей с близкородственным скрещиванием у животных или инбридингом. Как и в ситуации с коллапсом ИИ-моделей, в таком потомстве резко уменьшается генетическое разнообразие, из-за чего накапливаются опасные мутации и снижается жизнеспособность.
Короче. Нам надо научиться детектировать машинно-сгенерированный текст — и просто не давать его новым LLM для обучени, делов-то. Ну или оставлять его только капельку, в том количестве, которое не портит потом выдачу модели.
Все это похоже, друзья, на старую шутку про брак: Брак – союз двух людей для совместного преодоления проблем, которых бы у них не было, не будь этого союза. Чем больше и лучше мы обучаем модели, тем больше они выдают текста, на котором сами и обучаются, и их результаты делаются хуже.
Однако я уверен в ученых и специалистах по ИИ - если проблема детектирована, то она рано или поздно будет решена. Или нет))
🔬 https://www.nature.com/articles/s41586-024-07566-y
#шутка_юмора
корпоративный анекдот:
Физфаковец видит лежащего в канаве физтеха, читает на обложке выпавшей из портфеля книги "Ландау. Лифшиц. "Теория поля". И говорит:
— Ну, надо же! Агроном! А нажрался прямо как физик!
корпоративный анекдот:
Физфаковец видит лежащего в канаве физтеха, читает на обложке выпавшей из портфеля книги "Ландау. Лифшиц. "Теория поля". И говорит:
— Ну, надо же! Агроном! А нажрался прямо как физик!
Forwarded from Кросс-культурная Борисова-Сале
А вы знаете происхождение названий дней недели? 🏛️🇬🇧🇩🇪🇮🇹
Мой ребенок знает дни недели по-русски и по-итальянски, а также он знает на этих языках планеты. На днях он взял и заявил (про вторник): martedi как Marte. Я очень сильно офигела, потому что у меня самой ушло сильно больше полутора лет (это длина его вербальной карьеры), чтобы связать эти два вполне мне уже знакомых слова: вторник и Марс.
Прочитать про происхождение названий дней недели в английском, немецком и итальянском вы можете погуглить/chatgptить, а я вам изложу кратко.
🏛️ Жила-была латынь. Дни недели у нее назывались по планетам + Луна-Солнце, а планеты - по богам. Как и все у латыни, было это стройно и логично.
🇮🇹 Потом пришел итальянский. По нему прошлись христиане и немножечко иудеи, поэтому день Солнца (воскресенье) стал днем бога (domenica), а день Сатурна (суббота) - шаббатом (Sabato). Французский и испанский поступили идентично.
🇩🇪 Немецкий пошел своим путем. Солнце и Луну (понедельник) перевел на ридну мову, Марса (вторник), Юпитера (четверг) и Венеру (пятница) локализовали путем замены местными аналогичными богами. По субботе традиционно прошлись евреи, а со средой поступили знакомым нам способом - назвали серединой недели.
🇬🇧 Английский, как мы знаем, это германский язык, по которому сильно походили романоязычные викинги. Луну и Солнце привычно перевели, Марса, Меркурия (среда), Юпитера (четверг) и Венеру привычно локализовали. А кто проскочил? Сатурн проскочил! Saturday выжил в неприкосновенном виде, спасясь и от германской мифологии, и от евреев. Хитрец как есть.
А на закуску скажу, что сильнее всего я офигела от португальцев (на этом сеанс бесполезного, но милого знания завершен)
Мой ребенок знает дни недели по-русски и по-итальянски, а также он знает на этих языках планеты. На днях он взял и заявил (про вторник): martedi как Marte. Я очень сильно офигела, потому что у меня самой ушло сильно больше полутора лет (это длина его вербальной карьеры), чтобы связать эти два вполне мне уже знакомых слова: вторник и Марс.
Прочитать про происхождение названий дней недели в английском, немецком и итальянском вы можете погуглить/chatgptить, а я вам изложу кратко.
🏛️ Жила-была латынь. Дни недели у нее назывались по планетам + Луна-Солнце, а планеты - по богам. Как и все у латыни, было это стройно и логично.
🇮🇹 Потом пришел итальянский. По нему прошлись христиане и немножечко иудеи, поэтому день Солнца (воскресенье) стал днем бога (domenica), а день Сатурна (суббота) - шаббатом (Sabato). Французский и испанский поступили идентично.
🇩🇪 Немецкий пошел своим путем. Солнце и Луну (понедельник) перевел на ридну мову, Марса (вторник), Юпитера (четверг) и Венеру (пятница) локализовали путем замены местными аналогичными богами. По субботе традиционно прошлись евреи, а со средой поступили знакомым нам способом - назвали серединой недели.
🇬🇧 Английский, как мы знаем, это германский язык, по которому сильно походили романоязычные викинги. Луну и Солнце привычно перевели, Марса, Меркурия (среда), Юпитера (четверг) и Венеру привычно локализовали. А кто проскочил? Сатурн проскочил! Saturday выжил в неприкосновенном виде, спасясь и от германской мифологии, и от евреев. Хитрец как есть.
А на закуску скажу, что сильнее всего я офигела от португальцев (на этом сеанс бесполезного, но милого знания завершен)
Последнее время нереально занят, и совсем нет времени на блог (однако скоро все изменится)). Но за последние месяцы взял несколько неплохих интервью, и вот одно вышло на NS (а вообще оно в дальнейшем для большого спецпроекта, который я делаю). Алексей Кавокин - хороший, очень хороший ученый (директор Международного центра теоретической физики имени А.А.Абрикосова в МФТИ), но главное - натуральный человек оркестр, я такими восхищаюсь. Помимо физики, пишет удачные книги для детей (и написал много), шахматы, горные лыжи, готовка и пр. И как только люди всё это успевают?
Но интервью в целом про науку, конечно! 😊
https://naked-science.ru/article/interview/alexey-kavokin
Что общего у квантовой физики и воли человека? Интервью с Алексеем Кавокиным
Но интервью в целом про науку, конечно! 😊
https://naked-science.ru/article/interview/alexey-kavokin
Что общего у квантовой физики и воли человека? Интервью с Алексеем Кавокиным
Когда-то давно я прочитал про крокоит, и он почему-то надолго остался у меня в голове (название у него этакое "крокодилье"). Но на самом деле крокодилы тут ни при чём, крокоисом (впоследствии крокоитом) его назвали из-за сходства по цвету с шафраном (оранжевой пряностью, получаемой из рылец цветка крокуса).
Это такой свинцово-хромовый (хромат свинца PbCrO₄) минерал, который, увы, токсичен - но ведь так (дьявольски) красив!! Он ярко-красного или оранжевого цвета, блеск от алмазного до стеклянного.
Крокоит — минерал довольно редкий, и в Википедии (и на миллионах сайтов, крадущих инфу из Вики) клевещут, что это чисто коллекционный минерал, но не верьте: он вполне себе используется для протрав всяких пигментов.
Что касается токсичности, то тут вот что: крокоит занимает место между 2.5 и 3 в Шкале твердости по Моосу, что указывает на то, что он относительно мягкий и хрупкий. Стукнул и в пыль! Ну а поскольку внутри свинец, пылью которого точно дышать не стоит, то будьте осторожнее! Поставили на полочку и любуемся, всё.
Это такой свинцово-хромовый (хромат свинца PbCrO₄) минерал, который, увы, токсичен - но ведь так (дьявольски) красив!! Он ярко-красного или оранжевого цвета, блеск от алмазного до стеклянного.
Крокоит — минерал довольно редкий, и в Википедии (и на миллионах сайтов, крадущих инфу из Вики) клевещут, что это чисто коллекционный минерал, но не верьте: он вполне себе используется для протрав всяких пигментов.
Что касается токсичности, то тут вот что: крокоит занимает место между 2.5 и 3 в Шкале твердости по Моосу, что указывает на то, что он относительно мягкий и хрупкий. Стукнул и в пыль! Ну а поскольку внутри свинец, пылью которого точно дышать не стоит, то будьте осторожнее! Поставили на полочку и любуемся, всё.
#шутка_юмора
Новый год уж 9 дней как наступил, но сегодня только первый рабочий день, и можем позволить себе последнюю новогоднюю шутку.
Политик: Прошлый год был непростым, и следующий тоже обещает быть сложным...
Математик: Я вам больше скажу. Прошлый простой год был 2017-й, а следующий - только 2027-й.
Новый год уж 9 дней как наступил, но сегодня только первый рабочий день, и можем позволить себе последнюю новогоднюю шутку.
Политик: Прошлый год был непростым, и следующий тоже обещает быть сложным...
Математик: Я вам больше скажу. Прошлый простой год был 2017-й, а следующий - только 2027-й.
Не совсем про науку, но все же и про нее. Точнее - почему науки вдруг может быть меньше или больше в одной отдельно взятой локации.
Ну, правда, там есть с чем поспорить - нужно ли столько науки и инженеров, столько ли нужно, ну и вообще про степень влияния сериалов на степень дебилизации населения хотелось бы почитать хорошее исследование, да где ж его взять - люди ведь не шаровые кони в вакууме
Ну, правда, там есть с чем поспорить - нужно ли столько науки и инженеров, столько ли нужно, ну и вообще про степень влияния сериалов на степень дебилизации населения хотелось бы почитать хорошее исследование, да где ж его взять - люди ведь не шаровые кони в вакууме
Forwarded from Kedr to Earth | Земля, я Кедр (✅ Yuri Ammosov)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Только вчера объяснял коллеге, как Солнце движется по небу летом на Северном полюсе (а она не верила, что оно не заходит "хотя бы на часочек").
Люблю всякие такие штуки. Это вот, например, серия снимков, полученная в 2024 году, и по ней хорошо видно изменение положения Солнца на небе планеты Земля в зависимости от времени года.
Похожая на восьмерку фигура, известная как аналемма (кривая, соединяющая ряд последовательных положений центральной звезды планетной системы), запечатлена на изображениях, полученных в 1 час дня по местному времени в ясные дни из Кайзери в Турции.
Конечно, верхняя и нижняя точки кривой показывают положение Солнца в дни солнцестояний в 2024 году. Они соответствуют началу астрономических лета и зимы в северном полушарии.
Точки, расположенные в середине фигуры, но не в точке пересечения, соответствуют равноденствиям 2024 года, отмечающим начало весны и осени. Вдоль южного горизонта на этом пейзаже видны горы, среди них – спящий вулкан Эрджиес.
Enjoy
Люблю всякие такие штуки. Это вот, например, серия снимков, полученная в 2024 году, и по ней хорошо видно изменение положения Солнца на небе планеты Земля в зависимости от времени года.
Похожая на восьмерку фигура, известная как аналемма (кривая, соединяющая ряд последовательных положений центральной звезды планетной системы), запечатлена на изображениях, полученных в 1 час дня по местному времени в ясные дни из Кайзери в Турции.
Конечно, верхняя и нижняя точки кривой показывают положение Солнца в дни солнцестояний в 2024 году. Они соответствуют началу астрономических лета и зимы в северном полушарии.
Точки, расположенные в середине фигуры, но не в точке пересечения, соответствуют равноденствиям 2024 года, отмечающим начало весны и осени. Вдоль южного горизонта на этом пейзаже видны горы, среди них – спящий вулкан Эрджиес.
Enjoy
