Алгоритм называется: какой алгоритм называется циклическим — Школьные Знания.com

какой алгоритм называется циклическим — Школьные Знания.com

1. Составить программу для нахождения значения выражения: k=10n³+5m²2. n школьников делят k яблок поровну,неделю ща остаток остается в корзинке.Скольк
…

о яблок достанется каждому школьнику?​

Срочно! Нужно написать код для создания теста в Pyton, нужно чтобы в конце выводило в окне уведомления вашу оценку, я не могу это сделать. помогите по
…

жалуйста. вот мой код.
from tkinter import *
from tkinter import messagebox
x=0
b=0
r=0
t=0
def rez(ev):
if pr1.get()==1 and pr3.get()==1:
x=3
if gre.get()==2:
b=3
if gre.get()==4:
r=3
if p.get()==1 and p4.get()==1:
t=3
messagebox.showinfo(«jw», k)
k=x+b+r+t
Win=Tk()
Win.geometry(«850×650+100+50″)
Win[‘bg’]=»powder blue»
Win.resizable(0,0)
Win.title(«Тести з історії»)
lab=Label(Win, text=»Питання 1:Відомі люди 18 ст», font=»Arial 14″, fg=»Dodgerblue4″, bg=»powder blue»)
lab.place(x=20, y=20)
pr1=IntVar()
o=Checkbutton(Win, text=»О.Суворов», variable=pr1, onvalue=1, offvalue=0, bg=»powder blue», fg=»Dodgerblue4″, font=»Arial 12″)
o.place(x=50, y=50)
pr2=IntVar()
od=Checkbutton(Win, text=»Т.Шевченко», variable=pr2, onvalue=1, offvalue=0, bg=»powder blue», fg=»Dodgerblue4″, font=»Arial 12″)
od.place(x=50, y=80)
pr3=IntVar()
oa=Checkbutton(Win, text=»П.Калнишевський», variable=pr3, onvalue=1, offvalue=0, bg=»powder blue», fg=»Dodgerblue4″, font=»Arial 12″)
oa.place(x=50, y=110)
labу=Label(Win, text=»Питання 2: Брат Олексія Розумовського», font=»Arial 14″, fg=»Dodgerblue4″, bg=»powder blue»)
labу.place(x=20, y=150)
gre=IntVar()
pre1=Radiobutton(Win, text=»Олексій Розумовський», variable=gre, value=1, bg=»powder blue», fg=»Dodgerblue4″, font=»Arial 12″)
pre1.place(x=50, y=180)
pre2=Radiobutton(Win, text=»Кирило Розумовський», variable=gre, value=2, bg=»powder blue», fg=»Dodgerblue4″, font=»Arial 12″)
pre2.place(x=50, y=210)
pre3=Radiobutton(Win, text=»Павло Розумовський», variable=gre, value=3, bg=»powder blue», fg=»Dodgerblue4″, font=»Arial 12″)
pre3.place(x=50, y=240)
labе=Label(Win, text=»Питання 3: Рік ліквідації запорозької січі «, font=»Arial 14″, fg=»Dodgerblue4″, bg=»powder blue»)
labе.place(x=20, y=280)
greg=IntVar()
pre4=Radiobutton(Win, text=»1775.р», variable=greg, value=4, bg=»powder blue», fg=»Dodgerblue4″, font=»Arial 12″)
pre4.place(x=50, y=310)
pre5=Radiobutton(Win, text=»1776.р», variable=greg, value=5, bg=»powder blue», fg=»Dodgerblue4″, font=»Arial 12″)
pre5.place(x=50, y=340)
pre6=Radiobutton(Win, text=»1774.р», variable=greg, value=6, bg=»powder blue», fg=»Dodgerblue4″, font=»Arial 12″)
pre6.place(x=50, y=370)
labg=Label(Win, text=»Питання 3:Які січі з наведених існували на Україні», font=»Arial 14″, fg=»Dodgerblue4″, bg=»powder blue»)
labg.place(x=20, y=410)
p=IntVar()
b=Checkbutton(Win, text=»Олешківська», variable=p, onvalue=1, offvalue=0, bg=»powder blue», fg=»Dodgerblue4″, font=»Arial 12″)
b.place(x=50, y=440)
p2=IntVar()
j=Checkbutton(Win, text=»Богославська», variable=p2, onvalue=1, offvalue=0, bg=»powder blue», fg=»Dodgerblue4″, font=»Arial 12″)
j.place(x=50, y=470)
p4=IntVar()
s=Checkbutton(Win, text=»Нова січ», variable=p4, onvalue=1, offvalue=0, bg=»powder blue», fg=»Dodgerblue4″, font=»Arial 12″)
s.place(x=50, y=500)
p3=IntVar()
l=Checkbutton(Win, text=»Дмитрівська», variable=p3, onvalue=1, offvalue=0, bg=»powder blue», fg=»Dodgerblue4″, font=»Arial 12″)
l.place(x=50, y=530)
but=Button(Win, width=16, height=1, bg=»light steel blue», text=»Завершити тест», fg=»gray2″, font=»Arial 9″)
but.place(x=700, y=600)
but.bind(» «, rez)

1. Составить программу для нахождения значения выражения: k=10n³+5m² 2. n школьников делят k яблок поровну,неделю ща остаток остается в корзинке.Сколь
…

ко яблок достанется каждому школьнику?​

Перечень глав, разделов, параграфов, подпунктов или других отдельных частей книги, печатаемый в начале или в конце текста, с указанием страниц, на кот
…

орых находятся эти части. * 1 балл, пожалуйста, помогите

Для чего необходим оператор вызова процедуры?​

пользователь вводит символ,а затем 10 слов,вывести эти слова через указанный символ (и пробелы) в:а. прямом порядке через слово b. первые 5 слов в обр
…

атном порядке ​

створіть проект за допомогою якого обчислюється значення виразу (а-в):с​

Кто может подробно объяснить!Я зашла в янд екс и он мне выдает это. хотя на компьютере время правильно стоит. и так на каждом сайте​

СРОЧНО ПЖ!!!!!! заранее спасибо большое ​

Выберите наибольшее значение 4160 бит 0,5 Кбит 0,5 Кбайт, 500 байт​

Тест с ответами по теме: «Алгоритмы»

1. Что такое алгоритм?
а) правила выполнения определенных действий;
б) предписание исполнителю совершить последовательность действий, направленных на достижение поставленных целей; +
в) набор команд для компьютера.

2. Определите, какой из документов является алгоритмом:
а) Правила техники безопасности.
б) Инструкция по получению денег в банкомате.+
в) Расписание уроков.

3. Отметьте один из способов записи алгоритмов:
а) программный +
б) программированный
в) запрограммированный

4. Отметьте один из способов записи алгоритмов:
а) псевдокод +
б) натуральный код
в) декодер

5. Отметьте один из способов записи алгоритмов:
а) графический +
б) изобразительный
в) изображаемый

6. Алгоритм называется циклическим, если:
а) он составлен так, что его выполнение предполагает многократное повторение одних и тех же действий; +
б) ход его выполнения зависит от истинности тех или иных условий;
в) его команды выполняются в порядке их естественного следования друг за другом независимо от каких-либо условий.

7. Алгоритм называется вспомогательным, в том случае если:
а) он предполагает выбор действий
б) повторяет действия до выполнения какого – либо условия;
в) решает часть задачи и вызывается из основной программы.+

8. Цикличным называется алгоритм:
а) если он представим в табличной форме
б) если ход его выполнения зависит от истинности тех или иных условий
в) если он составлен так, что его выполнение предполагает многократное повторение одних и тех же действий +

9. Алгоритм включает в себя ветвление:
а) если ход его выполнения зависит от истинности тех или иных условий +
б) если он включает в себя вспомогательный алгоритм
в) если он представим в табличной форме

10. Определите, что является свойством алгоритма:
а) цикличность
б) простота записи на языках программирования
в) результативность +

11. Название самого распространенного графического способа записи алгоритма:
а) таблица
б) схема
в) блок-схема +

12. Определите одно из служебных слов школьного алгоритмического языка:
а) нач +
б) then
в) begin

13. Определите одно из служебных слов школьного алгоритмического языка:
а) if
б) then
в) кон +

14. Запись алгоритма в виде набора высказываний на разговорном языке:
а) построчная запись
б) словесное описание +
в) аннотация

15. Свойство алгоритма, которое заключается в том, что каждое действие и алгоритм в целом должны иметь возможность завершения:
а) результативность
б) конечность +
в) дискретность

16. Свойство алгоритма, которое заключается в том, что алгоритм должен состоять из конкретных действий, следующих в определенном порядке:
а) массовость
б) детерминированность
в) дискретность +

17. Свойство алгоритма, которое заключается в отсутствие ошибок, алгоритм должен приводить к правильному результату для всех допустимых входных значениях:
а) результативность +
б) детерминированность
в) массовость

18. ______ Марков — российский ученый, чьи теоретические исследования были положены в основу большинства способов записи алгоритма:
а) Андрей +
б) Алексей

19. Найдите одно из служебных слов школьного алгоритмического языка:
а) ноч
б) алг +
в) do

20. Найдите одно из служебных слов школьного алгоритмического языка:
а) then
б) end
в) дано +

21. Определите, какой из объектов может являться исполнителем?
а) Луна.
б) Карта.
в) Принтер. +
г) Книга

22. Дискретность — свойство алгоритма, которое означает:
а) однозначность правил выполнения алгоритма
б) правильность результатов выполнения алгоритма
в) деление алгоритма на отдельные шаги+

23. Свойство алгоритма:
а) конечность; +
б) цикличность;
в) возможность изменения последовательности команд;
г) возможность выполнения алгоритма в обратном порядке.

24. Алгоритм называется линейным, если:
а) он составлен так, что его выполнение предполагает многократное повторение одних и тех же действий;
б) ход его выполнения зависит от истинности тех или иных условий;
в) его команды выполняются в порядке их естественного следования друг за другом независимо от каких-либо условий.+

25. Алгоритм структуры «ветвление» предусматривает следующее:
а) выбор условий,
б) выбор алгоритмов,
в) выбор команд (действий)+

26. Отметьте, одно из служебных слов школьного алгоритмического языка:
а) apг +
б) begin
в) if

27. Запись алгоритма в виде набора высказываний на естественном языке с соблюдением некоторых дополнительных правил:
а) словесное описание
б) аннотация
в) построчная запись +

28. Как называется система правил, строго определяющая смысл и способ употребления конструкций алгоритмического языка?
а) синтаксис
б) семантика +
в) граф

29. Название системы правил, по которой из символов алфавита образуются конструкции алгоритмического языка:
а) синтаксис +
б) орфограмма
в) семантика

30. Выберите способ записи алгоритма на естественном языке, но с тщательно отработанным набором слов и фраз, не допускающих повторений, синонимов, двусмысленности, лишних слов:
а) графический
б) словесный +
в) программный

Пользователь — это все ещё человек? — One Zero Society — Перспективы постцифровых культур

Мы продолжаем проект «Из жизни алгоритмов» большим разговором Полины Колозариди и Ильи Утехина о том, могут ли алгоритмы справляться с фейк-ньюз, сколько в алгоритмах еще остается от их создателя — человека и как человек, в свою очередь, меняется под их влиянием. Материал подготовлен в рамках спецпроекта Гёте-Института в Москве и портала Сolta.ru.

Полина Колозариди

— Илья, вы сделали агрегатор новостей в Телеграме — бот @ONOMediaScopeBot. В описании канала стоит такая фраза: «Новостная картина дня и ключевые слова-тренды сегодняшних новостей». При этом вы рассказывали, что этот бот должен показывать читателю разные картины мира. Что это значит и зачем это нужно?

— Если мы раньше покупали газету «Известия» или «Коммерсантъ» и листали ее от начала до конца, то сейчас никто так не делает. Мы потребляем новости, либо получая ссылки, отобранные нашей лентой Фейсбука, либо пользуясь агрегаторами — например, яндексовским или гугловским. В свое время яндексовский агрегатор перестал меня устраивать, стало понятно, что там произошло что-то не то. Я помню этот момент: это были выборы, на которых Навальный получил 27%. Раньше Яндекс освещал ситуацию, опираясь на качественные медиа, преимущественно с независимого конца этой поляны: «Ведомости», «Коммерсант», «РБК» еще в старом варианте… Но все они говорили не то, что хотелось бы видеть начальнику или, скажем, чиновнику из администрации президента, когда он просто обращался к поисковой машине.

— Да, в книге журналистов Андрея Солдатова и Ирины Бороган «Битва за Рунет» как раз описано, как в то время глава администрации президента Владислав Сурков пришел в Яндекс.

— Да, а что именно произошло? Вместо того чтобы собирать информацию по всему честному интернету, Яндекс обязали заключить договоры с источниками и брать новости только от тех, с кем договоры заключены. А их принудительно пришлось заключить с большим количеством районных московских и подмосковных изданий, в которые новости сливаются из одного корыта.

Чтобы показать картину актуальных новостей, нужен алгоритм определения релевантности. Проще всего опереться в этом на два фактора: первый — свежесть новости, второй — количество источников, которые ее опубликовали (хотя факторы могут быть и другие). Соответственно, либо агрегатор собирает новости через RSS-фиды, либо они парсят HTML-страницы, чтобы получить полные тексты, и складывают все это в базу, а после этого определяют, какие из этого потока новостей про одно и то же: это называется кластеризацией. Для того чтобы вывести новость на самый верх выдачи, нужно, чтобы много источников написало о ней одновременно. И, если у тебя подписаны договоры со всеми районными газетами, которые теперь на равном уровне соревнуются с «Ведомостями» и «Коммерсантом», товарищ начальник получает возможность влиять на то, какие новости выплывают наверх. При этом в обычном поиске по запросам Яндекс стремится избавиться от таких манипуляций.

Дело в том, что Яндекс ориентируется на качество, то есть на то, чтобы предложить нам самые релевантные результаты. Но есть первая страница поисковой выдачи — это самое драгоценное место для рекламы, которую Яндекс продает. То есть Яндекс следит за тем, чтобы нельзя было в этот верх нагнать рекламные ссылки, не заплатив ему денег. Он все время борется с так называемыми оптимизаторами — это такие ребята, которые говорят клиенту: заплати нам, и мы сделаем так, чтобы ссылка на твой ресурс выходила на первой странице.

В разные периоды оптимизаторское хитроумие изобретало для этого разные вещи, история поисковой оптимизации, это замечательное зеркало истории веб-технологий, пока еще не написана. Например, в допотопные времена на вашей странице, которую нужно вывести вверх, помещали скрытые ссылки, зацепляя их за невидимый человеку (но видимый роботу) однопиксельный гиф. За него, в свою очередь, цеплялась ссылка, которая вела на страницу, где были скопом помещены все самые популярные ключевые слова. Но это было еще в те времена, когда за скрытые ссылки поисковики не выбрасывали из индекса, а весь интернет мог поместиться на одном винчестере.

Но и сегодня всякий раз, когда Яндекс выкатывает новые обновления системы, оптимизаторы сразу начинают активничать, потому что их ссылки, которые они искусственным образом поднимали в выдаче, вдруг пух — и куда-то пропали. Значит, им нужно снова сделать reverse engineering, посмотреть, что там Яндекс напридумывал и как его можно облапошить.

— Речь идет и о поиске, и о новостях одновременно?

— К сожалению, то, от чего отказывался Яндекс в поисковой выдаче, ему пришлось сделать в новостях. Особенно это стало очевидным с началом войны в Украине, когда те новости, которые мы читали в социальных сетях, опираясь на независимые источники, систематически начали даунгрейдиться начиная с 2015 года. Стало понятно, что яндексовские новости, увы, оказываются под давлением. То есть возможна более чем одна версия картины мира. Но агрегатор же сродни поиску, а поисковая машина — это наш интерфейс в мир, она нам показывает, что есть в этом мире и чего в нем нет, она задает, так сказать, нашу онтологию. Так возникла идея сделать агрегатор, который показывал бы различия между разными картинами мира.

— То есть речь идет о множественной онтологии миров, когда каждому пользователю даются разные картины мира и слова для жизни в них. И это противоположно идее персонализации, где для каждого мир свой, а соседний не виден. Но как описать все картины мира?

— Все, наверное, невозможно. Речь идет об общественно-политических новостях в федеральных изданиях. Мы попробовали ограничиться двумя группами изданий — условно независимыми и такими, которые продвигают официальную повестку.

Что мы делаем? Мы берем полные тексты новостей с их заголовками и обрабатываем их таким образом, чтобы выделить так называемые именованные сущности. Это называется NER — named-entity recognition. Среди них стандартно выделяются географические названия, названия организаций и имена. Вот В.В. Путин более или менее равномерно представлен в разных источниках. А Навальный или Любовь Соболь — неравномерно. И мы можем по упоминаемости определенного набора персон посчитать, на каком расстоянии по отношению к повестке находятся друг от друга издания.

Кроме того, сами новости тоже отличаются по тому, как они распространяются — кто публикует их первым, кто повторяет. Например, некоторые новости сомнительного свойства продвигаются внутри круга источников, связанных между собой. Там порождается такая картина мира со специфическим уклоном.

Когда-то, скажем, был такой способ вброса: какой-нибудь сайт в ЛНР или ДНР что-то публикует, потом сайт прикормленный, российский, со ссылкой на него «по нашим источникам» это подхватывает, и дальше все это распространяется через российские медиа и соцсети. И нужно, чтобы у тех, кто занимается фактчекингом, была возможность оперативно установить, что это вероятный фейк, — хотя бы уже по паттерну его распространения. Это реально сделать, если в вашем распоряжении база из многих тысяч источников, включая СМИ, телеграм-каналы и паблики «ВКонтакте». Заимствования и повторы можно установить при помощи того же алгоритма, который используется, например, в антиплагиате или в устранении дублетов из поисковой выдачи; дублеты — это одни и те же тексты или частично повторяющиеся. Этот алгоритм называется Shingles — «Черепица»: весь текст разбивается на кусочки с нахлестом, для каждого считают его хеш-сумму, и, если в хеш-суммах между разными текстами есть совпадения, ясно, что какие-то куски заимствованы напрямую.

Или еще один пример. У нас есть специальная кнопка, которая называется «Треш», туда попадают все «желтые» новости. Нейронная сеть, ориентируясь на заголовки вроде «Омич, вскапывая огород своей возлюбленной, нашел череп своего предшественника», выбирает из новостного потока весь забавный мусор. Знаете, у Яндекса есть Алиса, с которой можно поговорить. Если вы попросите Алису «запусти “Прикольные новости”», вы сможете побеседовать с этим нашим навыком.

На самом деле это остатки моей изначальной идеи: я хочу ехать за рулем и разговаривать с интеллектуальным ассистентом, который в ответ на вопросы может выбирать соответствующие новости, благо у него есть доступ ко всей базе. Правда, мы пока не осуществили эту мечту, и у нас нет полной уверенности, что результат будет лучше, чем обычное разговорное радио — редакционное СМИ с живыми людьми.

— Но все эти параметры для отбора новостей всегда задаются кем-то?

— Те же Гугл и Яндекс говорят: у нас алгоритм, мы все это делаем не руками. Но, скорее всего, там есть люди, асессоры, которые подправляют действие алгоритмов, чтобы получать нужный результат — в смысле искомого качества. А у качества есть разные метрики, в том числе представление создателя сервиса и редактора о том, что же такое качественный продукт. И в конечном итоге эта машинка опирается на труд людей, которые вкладывают в нее часть своего интеллекта. Или решение, какие из новостей достоверны, — это тоже оценочное суждение. Оценка новости на предмет достоверности — это не вопрос, который может решаться алгоритмом, потому что у алгоритма есть доступ к текстам и к их метаданным, но не к миру.

— То есть мы говорим о постоянном уточнении, улучшении людьми алгоритмов. Но так возникает то, что пользователям кажется впоследствии чем-то единственно существующим, «естественным». Например, у эсэмэмщиков и у оптимизаторов есть понятие «естественный трафик» — от живых людей. Со стороны пользователя он выглядит тоже как «правильный», не встречает сопротивления, человек понимает, что это не реклама, не проплаченное. С другой стороны, есть много историй внутри сообщества эсэмэмщиков, сеошников про то, как сам алгоритм им что-то тут сделал и нужно теперь, как к природным силам, к этому приспосабливаться. Но вместе с тем разные люди пытаются в алгоритмы внедриться. Так что речь идет про механизмы создания этой самой «естественности».

Я вспомнила, как создавалось понятие «спам». Финн Брантон описал это в своей книге «Спам: теневая история интернета» (2013). Есть отличная рецензия на нее моего коллеги Дмитрия Муравьева, где он подробно обо всем этом рассказывает.

Собственно, создавалось все таким же образом: те, кто принимает политические решения, устанавливают границы. Всякое сообщество определяет себя в том числе через порядок того, как работать с информацией: это мы считаем полезным, хорошим, а это — мусором. И здесь всегда есть огромная серая зона — что такое спам, что такое фейк. И вы как антрополог можете объяснить, чем обусловлены конкретные нормы и правила в сообществах, как они переходят на те инструменты, которые производят для себя и для других. Вы можете подорвать эту «естественность», показывая, как она связана с разными общностями?

— Мы можем наблюдать за людьми, которые непосредственно работают с технологией, наблюдать их как профессиональную, субкультурную группу, и мы можем смотреть на ту логику, которой руководствуются создатели этих технических систем, их дизайнеры, смотреть, как они ориентируются на свои собственные представления.

Вот, например, когда-то мы решили определить, что такое «новостной шум». Потому что у нас было ощущение, что, когда все СМИ в одной части спектра озабочены неким важным или возмутительным событием, в другой части спектра об этом ни слова, а вместо этого в изобилии есть светские новости, происшествия и спорт. Как если бы новостная лента кем-то специально «зашумлялась». Но очень скоро выяснилось, что дать определение «шуму» нельзя, пока у нас нет дефиниции «полезного сигнала». А полезный сигнал разный для разных людей. Скажем, я сориентировал нашу выдачу на политические и общественно значимые новости, сознательно ограничивая число светских или спортивных новостей в топе. Но есть люди, которым интересен спорт, и мы должны сделать так, чтобы такой пользователь мог увидеть то, что заточено под его интересы.

— И как этого добиться?

— Это связано с машинным обучением, самонастраивающимися системами и опять-таки с конечным критерием качества. Скажем, в поисковой выдаче один из таких критериев — на какую ссылку кликнул человек, когда получил результаты. Если на первую или, например, на вторую, значит, ему выдали хороший результат. Если он перемотал на вторую и третью страницу, значит, на первой ему выдали не то, что он искал.

Но если этот пользователь залогинен, мы для него специальным образом переобучаемся. И в следующий раз для нейронной сети то, на что он кликнул, будет поводом перестроить веса факторов, то есть в нашем случае сделать так, чтобы подобные новости впредь выходили вверх именно для этого конкретного чувака.

— Простите, но это же никогда не конкретный чувак. Это всегда некоторый набор характеристик. Но они не присущи нам исконно, это то, как мы способны отпечатать себя на мониторе, где остается цифровой след нашего присутствия. И они предзаданы теми, кто считает, что это и есть наше релевантное свойство. И, чтобы сделать для себя чувака конкретным, информационная система его, наоборот, деконкретизирует, она его вытаскивает в изометрию плоских качеств, засовывает в свою сетку. С другой стороны, она эту сетку делает все мельче и мельче, чтобы со всех сторон опутать этого чувака, зафиксировать. Но даже в разные моменты времени, в разные моменты, когда эта сетка существует, это разные люди. То есть ваш цифровой след пять лет назад и ваш цифровой след сегодня — это же разные следы, да?

— Да! Но, понимаете, поскольку у меня яндексовский аккаунт уже сильно больше пяти лет, Яндекс, пожалуй, знает обо мне больше, чем я сам. Однако я ли это или какой-то абстрактный набор кластер-факторов с приложенной историей — это еще вопрос. Потому что у Яндекса есть все мои поисковые запросы. И эта длинная история отражает не только мои интересы, но и то, как вообще эволюционировали поисковые запросы за эти годы.

Ведь то, как человек формулирует запрос, характерно для его понимания, на что реагирует поисковая машина или хотя бы та же Алиса. Когда вы говорите с Алисой, вы не можете рассчитывать на то, что она все поймет, вы упрощаете свой язык. И то, как формулируется запрос, и то, как он модифицируется, — это тоже моя индивидуальная штука — с одной стороны. Но с другой — это проявление общей тенденции. Я ведь такой не один, это всего лишь частный случай в группе мне подобных. Все наши действия, все наши слова и типы наших личностей можно разбить на определенное количество кучек, и их число конечно. Значит, если Яндекс узнает что-то обо мне, он при этом одновременно узнает что-то о людях вообще, и он может это экстраполировать.

На первый взгляд, это может выглядеть оскорбительно для человеческой природы, но это заставляет тебя посмотреть на твою жизнь немножко другими глазами. Ты понимаешь, что у тебя есть не только конечное количество чашек чая, которые ты можешь выпить в жизни, но и твои типы желания что-то найти тоже конечны.

— То есть все же поисковая машина разрушает конкретность, чтобы потом ее создать?

— Для меня это слишком философский тезис. Давайте задумаемся про абстрагирование, это вернет нас на землю. В программировании мы используем готовые методы, уже кем-то сделанные библиотеки. То есть мы зашиваем немалое количество операций более низкого уровня, чтобы пользоваться высокоуровневыми понятиями. Иначе говоря, то, что мы делаем, абстрагировано от подробностей реализации. Это универсальная технологическая закономерность.

Смотрите: я езжу на механической коробке передач, но это прошлый век. Какая ручка, к черту, какое сцепление, кого это интересует, если просто нужно, чтобы машина ехала вперед? Ну, дайте мне две педали, а что там внутри — кто про это думает? Что происходит при переходе от механической коробки к автоматической? Мы продолжаем управлять автомобилем, но процессы, которые мы регулировали на прежнем этапе вручную, теперь вне сферы нашего внимания. И это хорошо, это позволяет нам эффективнее пользоваться машиной…

Абстрагирование позволяет, собственно, создавать продукты, не вникая в смысл того, каким образом они работают, что в них зашито. Вот когда возникает эта условная власть алгоритмов над нами, она возникает именно в этом месте.

— Там, где начинается такое разделение труда между человеком и машиной? Это вопрос и антропологический, и, кажется, к вам как к разработчику тоже.

— Помните, давным-давно была такая компьютерная игра, она называлась «The Incredible Machine». Там нужно было запустить из разных штучек, пружин, качелей, батутов машину, которая выполняет некое действие. Что-то катилось, взрывалось, подбрасывало кота, кот прыгал и сам что-то подбрасывал, и в конце концов все давало какой-нибудь странный результат.

В некоторой степени многие системы оказываются похожими на «The Incredible Machine», где каждый из элементов живет своей жизнью: он когда-то был придуман, выложен как open source code, и мы его просто прикрутили. Но в это время, скажем, в качелях вышло обновление, и они стали работать иначе. То есть, если ты сделал систему и оставил ее просто жить на сервере, в какой-то момент код устаревает, программная среда меняется, и начинают сыпаться ошибки.

Но самое интересное, что эта самозарождающаяся жизнь может и не приводить к фатальным сбоям. Потому что система достаточно сложна и устойчива, чтобы обрабатывать исключения и работать даже при отдельных ошибках. Меня в детстве поражала одна вещь, когда я стоял у кабины водителя троллейбуса и смотрел, как он его ведет. Там на передней панели были разные счетчики: спидометр, вольтметр, амперметр. Спидометр был всегда, а вот вольтметры, амперметры — часто это были просто дырки в панели, и из них торчали замотанные изолентой провода. Отсутствие амперметра, в сущности, не мешает троллейбусу ехать.

Вот так иногда бывает и с программами — они работают на честном слове и на одном крыле, на костылях из палок, без погружения в детали, особенно в низкоуровневые. Обычно так случается, если ориентироваться на некий промежуточный, временный результат, создавать демоверсию и рассчитывать на дальнейшую доработку. Но временное порой становится постоянным.

— Илья, мы подошли к самому горячему пункту с кучей дополнительных сюжетов. И здесь у меня два вопроса. Один цепляется за ваши слова о том, что у машины есть поведение, жизнь, а следовательно, можно ли ее изучать так же антропологически?.. И я сразу подвешу второй. Мы с вами дошли до вопроса про человека. Как мы знаем — спасибо Стиву Вулгару и тем, кто дальше развивал эту тему, — это не просто человек, а именно пользователь. Я имею в виду текст Вулгара 1990 года «Конфигурируя пользователя» («Configuring the user: the case of usability trials»). Там он показывает, как, собственно, возникает пользователь как результат, как продукт работы айтишников. Пользователь — это человек, пропущенный через машинерию абстракции, которую мы очень подробно описали. Это к чему? Вот вы упорно продолжаете говорить: человек, человек. Может быть, у нас сейчас получается как раз… гибрид, киборг? То есть первый вопрос: можете ли вы наблюдать за жизнью машин так же, как вы наблюдаете за жизнью людей? И, с другой стороны, меняется ли ваше понимание того, что такое человек, когда вы смотрите на него как на пользователя?

— Слушайте, конечно, самозарождающаяся жизнь в технических системах — это в каком-то смысле метафора. Я не думаю, что антропология вообще имеет отношение к изучению жизни. Антропология изучает группы людей, и через этих людей, которые почему-то объединяются и показывают друг другу, что у них есть нечто общее, мы понимаем, что такое человек. Так что машинная жизнь — это не про антропологию. Нам тут искать нечего.

Другое дело, что оптику, через которую мы смотрим на людей, задают нам институциональные условия. Знаете, как человек с военным опытом определяет «гражданское общество»? Ну, гражданское общество — это все, кто не военные. Так что у нас есть оптика, которая задается исходя из логики создателей технической системы, для которой все эти люди — прежде всего, пользователи и уже потом — мальчики, девочки и все остальные: продвинутые пользователи, начинающие пользователи, и их нужно по-разному окормлять. В этой логике пользователь — это пучок дифференциальных признаков.

Правда, тут есть огромный гэп между разработчиками и пользователями. И большая часть стартапов создает что-то, что на поверку оказывается невостребованным, именно потому, что их авторы исходят из извращенных идей компьютерных гиков о том, что нужно людям. И эти их представления часто не опираются на конкретные исследования.

Хотя технологические гиганты на них опираются. Например, не случайно фирма Intel когда-то наняла Женевьеву Белл, антрополога, чтобы она возглавила, как тогда это называлось, user experience research unit. А Женевьева, в свою очередь, наняла 40 человек с этнографическим образованием на должности вроде visual ethnographer. Intel вообще-то разрабатывает чипы, какой visual ethnographer? Но они понимают, что чипы служат для конкретных применений, нам надо понять, подо что их заточить. А для этого надо посмотреть, что реально люди делают.

Даже инвестор будет спрашивать стартаперов: «Расскажите мне про сценарии. Как вы представляете себе ваших пользователей?» И тут выкатывается презентация с персонами и биографиями — по Алану Куперу, как в книжке «About Face». Но пока это не сталкивается с конкретными людьми, которым это зачем-то нужно, это всё наши фантазии. Они могут опираться в большей или меньшей степени, например, на интервью. Но, даже если я говорю честно, я никогда не ошибаюсь больше, чем когда совершенно искренне рассказываю про самого себя. Поэтому интервью здесь не годится, здесь нужно наблюдать реальное поведение, устройство рутинной повседневности. Вот зачем требуется, в частности, антрополог в технических компаниях.

Но технологические гиганты изучают что-то не ради того, чтобы узнать истину о человеческой природе, а ради того, чтобы получить деньги. Они существуют, только пока они расширяются, предлагают новое, увеличивают cash flow и так далее. Значит, нам нужно из человека вытянуть побольше, а для этого у него нужно сформировать потребности. Или увидеть, что у него есть потребности, которых он сам не осознает. Значит, прикладное исследование пользователей нужно, чтобы выявить те лакуны, которые еще не заполнены сервисами и услугами, продуктами.

— А как это происходит?

— Как-то я устроил такой мастер-класс: я предлагал студентам придумать идею для нового мобильного приложения. Мы начали с того, что участники выкладывали все, что у них есть в карманах, сумках и рюкзаках. После этого мы подробно обсуждали каждый из этих «мобильных» предметов, которые человек носит с собой: что этот предмет делает, какие человеческие или не совсем человеческие отношения он опосредует — отношения с институцией, с элементами пространства в городе. А дальше говорили о том, нет ли в его функциях зерна для мобильного приложения.

— То есть, если вернуться на пару шагов назад, к разговору про оптику, — есть люди в очках, есть люди без очков, а есть люди с разными техническими штуками.

— Очки дополняют органическую часть человека. Я понимаю, что вы в наушниках и вы в очках — это та же самая вы. Это органическая часть всего комплекса, который называется «Полина». Как и компьютер, при помощи которого можно сочинить музыку или соединиться по зуму, — это в каком-то смысле расширение меня. И в этом отношении, действительно, в человеческой природе — включать в себя технологические решения. Но, в отличие от простых технологий, представляющих собой механические инструменты, человек использует еще и такие технологии, которые преобразуют его самого. Молоток человека особенно не преобразует, а вот счеты, калькулятор, мобильный телефон или приложение влияют на его поведение таким образом, что перестраивают его когнитивные процессы. И в этом смысле мы, конечно, прирожденные киборги.

— Ну, меня здесь смущает вот что. Мы берем всех очкариков и составляем их в группу. Когда мы изучаем пользователей сервиса, то вроде как делаем то же самое: основываем общность на их отношениях с техникой. Получается, что мы вытягиваем их за очки?

— Но никто же не говорит, что они уже потому, что у них есть смартфон, должны относиться к одной группе. Да, у них есть смартфон, но при этом остаются различия, которые как раз и можно дальше изучать, — и не только в том, как они пользуются смартфоном.

Но есть тут одно любопытное соображение: оно касается людей, которые целиком исчерпываются тем, как они представляют себя с помощью своих устройств. Например, в Инстаграме. Как говорил Максимилиан Волошин — а он много рассуждал о том, как связаны между собой лицо, личность, маска, нагота, опираясь на построения Ницше, — «люди неглубокие мыслят себя на поверхности одежды». Сейчас мы ведем несколько проектов, которые связаны с анализом пользовательских материалов в Инстаграме. Один посвящен «Бессмертному полку», там более миллиона фотографий, другой гораздо скромнее — про Смольный колледж (факультет свободных искусств и наук СПбГУ) и про либеральное образование. Профиль в Инстаграме создает образ человека, где видны его стилистические, эстетические устремления и ценности. В случае, скажем, со студентами очевидно, что это личности, у которых есть множество граней, интересов, в Инстаграме никак не отраженных, а в Инстаграме они вешают только те вещи, которые им наиболее дороги с точки зрения самопрезентации.

Но вполне возможно, что в какой-нибудь другой группе Инстаграм оказывается главным интерфейсом ее самой. Эти люди постят, что они поели, как лежат в кровати, как они занимаются на велотренажере, все подряд. Это та «одежда», через которую они себя осознают. Эта старательно выстраиваемая саморепрезентация напоминает то, как девочка-подросток подходит к зеркалу и пробует выразительно курить. Она себя понимает через эту позу, это движение, она в тот момент и есть эта картинка.

— А я не соглашусь вот в чем. Вот вы говорите: какие бы технические девайсы сейчас ни были включены, все равно есть человек. То есть опять человек выполз, но дело не в нем. Дело в том, что вы говорите об этих технических штуках так, как будто они как бы к индивиду приставлены. Но они же одновременно образуют инфраструктуру нашего общения. Когда вы приезжаете в условное поле, городское или деревенское — да любое, вы же имеете в виду то, как существуют люди в контексте их инфраструктуры, где они находятся; для вас их инфраструктура определяет существование их общности. И, когда мы группируем общность вокруг технической штуки, не дает ли это нам возможность по-новому увидеть человеческую коллективность? Как можно человека отдельно от нее изучать? И нужно ли?

— То есть речь о том, как мы представляем себя себе и как мы представляем себя другим? И новое напряжение возникает там, где есть не один пользователь, а их группы?

— Как мы представляем себя, видя, как мы отражаемся в других. В общем, мы можем еще как-нибудь про это поговорить, это большая тема.

 

Алгоритм — Гуманитарный портал

виды, свойства 9 класс по учебнику Угриновича Н.Д.

Автор: 
Жданова Оксана Викторовна
учитель информатики
I квалификационной категории
МОУ «СОШ №2», 
г. Лесосибирск, Красноярского края

Тест по
информатике
Алгоритмы: виды, свойства

9 класс
по учебнику Угриновича Н.Д.

1.   
Алгоритм-это:

1.   
Указание
на выполнение действий,

2.   
Система
правил, описывающая последовательность действий, которые необходимо выполнить
для решения задачи,

3.   
Процесс
выполнения вычислений, приводящих к решению задачи

2.   
Свойство
алгоритма – дискретность, выражает, что:

1.   
Команды
должны следовать последовательно друг за другом,

2.   
Каждая
команда должна быть описана в расчете на конкретного исполнителя,

3.   
Разбиение
алгоритма на конечное число команд

3.   
Формальное
исполнение алгоритма – это:

1.   
Исполнение
алгоритма конкретным исполнителем с полной записью его рассуждений,

2.   
Разбиение
алгоритма на конкретное число команд и пошаговое их исполнение,

3.   
Исполнение
алгоритма не требует рассуждений, а осуществляется исполнителем автоматически

4.   
Исполнение
алгоритма осуществляется исполнителем на уровне его знаний

4.   
Самое
важное свойство алгоритма:

1.   
Визуальность,

2.   
Массовость,

3.   
Дискретность,

4.   
Аудиальность,

5.   
Какой
алгоритм называется линейным:

1.   
Выполнение
операций зависит от условия,

2.   
Операции
выполняются друг за другом,

3.   
Одни
и те же операции выполняются многократно

4.   
Присутствие
всех возможных операций в одном алгоритме

6.   
Графические
задание алгоритма – это:

1.   
Способ
представления алгоритма с помощью геометрических фигур,

2.   
Представление
алгоритма в форме таблиц и расчетных формул,

3.   
Система
обозначений и правил для единообразной и точной записи алгоритмов и их
исполнения

7.   
В
расчете на кого должен строиться алгоритм:

1.   
В
расчете на ЭВМ,

2.   
В
расчете на умственные способности товарища,

3.   
В
расчете на конкретного исполнителя

8.   
Какое
из перечисленных свойств относится к свойствам алгоритма:

1.   
Визуальность,

2.   
Совокупность,

3.   
Аудиальность,

4.   
Понятность

9.   
Циклическим
называется алгоритм, в котором:

1.    Выполнение
операций зависит от условия,

2.    Операции
выполняются друг за другом,

3.    Одни и те же
операции выполняются многократно

Ответы на тест:
1) 2
2) 3
3) 3
4) 2
5) 2
6) 1
7) 3
8) 4
9) 3

«Больше никаких доходов». Ethereum обновился и огорчил майнеров — Секрет фирмы

Обновление London стало очередным шагом в рамках перехода главного альткоина на протокол Ethereum 2.0, который позволит значительно повысить скорость, эффективность и масштабируемость одноимённой сети. Предыдущий хардфорк под названием Berlin увидел свет в апреле 2021 года, его главной задачей стало понижение комиссий за различные внутрисетевые операции.

London включает пять предложений по улучшению сети, самое значительное из которых — EIP-1559. Оно меняет принцип формирования комиссий в Ethereum таким образом, что расходы пользователей на проведение переводов сокращаются.

Как это работает?

Когда пользователь перекидывает криптовалюту на какой-нибудь кошелёк, цифровые монеты не сразу попадают к адресанту. Сначала они записываются в блок цепи — например, в блок сети Ethereum. Эти блоки создаются постоянно и вмещают в себя информацию о множестве транзакций. Пока блок полностью не сгенерируется, перевод монет подтверждён не будет. Добывают эти сетевые звенья майнеры. Для добычи они используют крупные вычислительные мощности. Комиссию и вознаграждение от пользователя получает только первый майнер, создавший блок.

Такой алгоритм называется Proof of Work (PoW) — подтверждение выполненной работы. Майнеры работают в формате аукциона и выполняют прежде всего транзакции с наибольшей комиссией. Получается, что чем сильнее сеть загружена, тем больше пользователю приходится отчислять за проведение переводов.

В отдельных случаях плата может достигать абсурдных размеров. Например, в феврале, во время обвала рынка, стоимость обычного перевода доходила до $51. В то же время майнеры вынуждены увеличивать свои мощности и потреблять гигантское количество электроэнергии, чтобы оставаться конкурентоспособными.

Хардфорк London меняет систему. Теперь размер комиссии при отправке транзакций выбирают не пользователи, а сама сеть — на основании общего спроса. При этом уплачиваемые в качестве комиссий монеты не отходят к майнерам, а «сжигаются», то есть перенаправляются на специализированный адрес, к которому никто не имеет доступа. Майнеры будут по-прежнему получать стандартные награды в 2 ETH с каждого блока, но для них также будет создана система «чаевых». Имеется в виду дополнительный сбор, который уплачивают пользователи, желающие получить более быструю обработку операции.

Потери майнеров

По словам разработчика Ethereum Foundation Тима Бейко, когда выйдет обновление Ethereum 2.0, на смену алгоритму Proof of Work придёт принцип Proof of Stake (PoS). Он предполагает, что майнеру не придётся тратить огромные мощности, чтобы первым добыть блок и получить вознаграждение: система автоматически будет выбирать создателя на основании доли его баланса в общем количестве той или иной криптовалюты. Каждый держатель монет будет получать проценты за хранение, как в банке, — начисления будут зависеть от количества проведённых транзакций.

«Как только протокол будет полностью переведён на модель Proof-of-Stake, от майнинга Ethereum больше никаких доходов не будет», — отметил телеканал CNBC. По мнению экспертов компании Compass, одно только введение EIP-1559 сократит доходы майнеров на 20–30%. При этом аналитики считают, что компенсировать снижение прибыли от обслуживания транзакций получится за счёт роста стоимости криптовалюты Ethereum.

Ещё одной неприятностью для майнеров станет активация в декабре 2021 года так называемой« бомбы сложности» Ethereum. Речь идёт методе EIP-3554, который затруднит алгоритмы майнинга в несколько раз и сделает генерацию блоков более долгой. Например, из-за задержки блока только на три секунды, все майнеры сети смогут произвести вместо 5 000 ETH в сутки лишь 2000 монет. Таким образом разработчики Ethereum хотят ускорить переход индустрии на более «экологичный» и удобный для пользователей алгоритм Proof of Stake.

Фото: Pixabay, Pixabay License

Откроем важный секрет: всё самое интересное — в нашем телеграме.

Научимся ли мы читать мысли и почему не стоит есть позавчерашний рис из холодильника

2 февраля 2019

В подборке самых интересных научных новостей недели:

• Алгоритм научился декодировать звуковые образы в мозгу человека
• Солнечный аккумулятор на основе полимеров
• Опасная бактерия, живущая в холодильниках
• Забытый город скотоводов в предместьях Йоханнесбурга

Автор фото, Getty Images

Впервые ученым удалось преобразовать сигналы человеческого мозга в речь.

Это эпохальное событие открывает новые возможности в области создания интерфейса «компьютер-человек».

Основным элементом проведенных экспериментов стал новый алгоритм искусственного интеллекта, который сравнивает поступающие речевые сигналы с электрохимической активностью головного мозга, а затем преобразует полученную информацию в речь, которая имеет смысл для слушающего.

Ученым уже сравнительно давно известно, что при речевой активности (и даже в тех случаях, когда мы думаем, что говорим, или видим сны, в которых что-то произносим), в мозгу активируются речевые центры. В данном случае компьютерная система научилась декодировать сигналы мозга, а не реальные мысли, но при этом отмечается, что в будущем она сможет делать и это.

«Речь дает нам средство связи с друзьями, близкими и окружающим миром — вот почему утрата способности говорить из-за травмы или болезни является таким несчастьем», — говорит Нима Месгарани, член группы исследователей Колумбийского университета в Нью-Йорке.

«Опираясь на новые данные, мы получили потенциальное средство восстановления способности говорить. Мы показали, что при помощи компьютерной системы можно трансформировать сигналы мозга в речь, понятную людям».

Использованный алгоритм называется вокодером. Это тот же тип алгоритма, который используется для синтезирования речи после её анализа.

Версии этого алгоритма уже сейчас широко используются в таких системах распознавания речи, как Siri и Amazon Alexa, но в данном случае вокодер анализировал не реальную человеческую речь, а активность нейронов в слуховых центрах человеческого мозга, измеряемую у пациентов, которые перенесли операции на мозге. Они слушали отдельные фразы, которые им зачитывались, а датчики активности головного мозга записывали ответные сигналы.

Для начала пациентам зачитывали цифры от 0 до 9. Считанные в их мозге сигналы затем были воспроизведены алгоритмом вокодера и обработаны системой искусственного интеллекта. Оказалось, что сгенерированные на основании этого анализа звуки речи весьма близки к оригиналу.

«Мы поняли, что люди могут понимать и воспроизводить такие звуки примерно в 75% случаев, что намного превышает результаты предшествующих экспериментов, — рассказывает Месгарани. — Чувствительный декодер и мощные нейронные вычислительные сети воспроизводили звуки, которые первоначально слышали пациенты, с удивительной точностью».

В недалеком будущем должны появиться системы, которые позволят людям, по разным причинам утратившим возможность говорить, генерировать понятную речь.

Например, люди, перенесшие тяжелые формы инсульта или больные амиотрофическим склерозом, как покойный Стивен Хокинг, часто вынуждены пользоваться синтезаторами речи, которые действуют по иному принципу и не обладают такими возможностями.

Солнечные аккумуляторы на основе полимеров смогут запасать энергию Солнца

Автор фото, iStock

Ученые создали жидкость, способную аккумулировать солнечную энергию и хранить ее длительное время.

Известно, что солнечная энергетика имеет один большой недостаток — энергию солнца нельзя запасти впрок. До сих пор не удается создать экономичный и эффективный метод сбора и хранения солнечной энергии, какой бы дешевой и доступной она ни была.

Однако за минувший год появились признаки того, что шведским ученым удалось добиться серьезных результатов в разработке совершенно нового подхода к решению проблемы хранения тепловой энергии солнца.

Группа ученых из Технологического университета Чалмерса в Швеции опубликовали серию из четырех статей, в которых они описывают созданную ими жидкость, способную запасать солнечную энергию.

Молекулы этой полимерной жидкости состоят из атомов углерода, водорода и азота. При облучении жидкости солнечным светом эти молекулы ведут себя необычным образом: связи между атомами меняются и молекула превращается в свой изомер, запасая энергию в своей новой форме.

Эта энергия из-за новых сильных связей между атомами молекулы сохраняется в течение длительного времени, даже когда сама жидкость уже остыла до комнатной температуры.

Когда эта энергия потребуется — скажем, в ночное время или зимой, — жидкость прокачивается через специальный катализатор, который возвращает её молекулы в первоначальное состояние, высвобождая при этом энергию в форме тепла.

«Энергия в таком изомере может храниться многие годы, до 18 лет», — говорит один из исследователей, специалист по наноматериалам Каспер Мот-Пулсен из университета Чалмерса.

Прототип новой системы, размещенный на крыше университета, показал отличные результаты, преобразуя солнечную энергию в тепловую.

Он напоминает по устройству привычные солнечные панели, но вместо носителя тепла используется жидкость из молекул полимера норборнадиена, которая под воздействием концентрированных солнечных лучей превращается в изомер квадрициклан. Затем изомерная жидкость хранится при комнатной температуре с минимальными потерями энергии.

При контакте с металлическим катализатором эта жидкость трансформируется обратно в полимер, нагреваясь при этом до температуры в 63 градуса Цельсия.

Исследователи воспроизвели этот цикл более 125 раз и не заметили существенного снижения эффективности молекул.

Ученые утверждают, что их система способна сейчас аккумулировать 250 ватт в час на каждый килограмм жидкости, что вдвое превышает емкость известных батарей фирмы Tesla типа Powerwall.

Более того, исследователи уверены, что в будущем смогут поднять температуру разогрева жидкости до 110 градусов Цельсия.

По их мнению, эти системы, которые уже сейчас привлекают внимание инвесторов, достигнут стадии коммерческого использования в ближайшие 10 лет.

Надо сказать, что химическая природа этого явления известна уже довольно давно и имеется ряд российских и других публикаций, которые описывают её.

Почему не стоит долго хранить салат в холодильнике

Автор фото, iStock

Нам всем хорошо известно, что продукты нельзя долго хранить даже в холодильнике, особенно мясо и рыбу. Однако растет число свидетельств, что мало известная ранее бактерия Bacillus cereus, широко распространенная в окружающем мире, представляет особую опасность для человека, заражая продукты питания, богатые углеводами.

«Эта бактерия обитает в самых разных условиях: в почве, в тканях животных, насекомых, в пыли и в растениях, — рассказывает Анукрити Матур, биотехнолог из Австралийского национального университета. — Она легко размножается в питательной среде, особенно в рисе, молочных продуктах и овощах».

Некоторые штаммы этой бактерии используются при производстве ферментированных и кисломолочных продуктов питания, однако другие могут приводить к тяжелым формам пищевых отравлений и даже к смерти.

В 2005 году был описан подобный случай, когда пятеро детей в одной семье заболели после употребления салата из макарон, пролежавшего в холодильнике четыре дня. Младший ребенок тогда умер, другие перенесли печеночный криз, но выжили.

В последнее время растет число случаев таких инфекций, но они часто остаются неисследованными из-за сравнительно легкого их течения.

Впрочем, заболевшему это заражение не кажется «легким»: оно сопровождается рвотой, высокой температурой, общей интоксикацией, и в отдельных случаях приводит к серьезному повреждению функций печени.

Особенно опасны эти бактерии для беременных женщин, младенцев, людей с ослабленной иммунной системой.

Бактерия B. cereus вырабатывает опасные токсины, которые поступают в кровь. Некоторые из этих токсинов устойчивы к температурам, которые создаются в стандартной микроволновой печи.

Например, рвотный токсин, известный врачам, способен выдерживать в течение 90 минут нагрев до 121 градусов Цельсия.

«Наша иммунная система распознает этот токсин — гемолизин типа BL, выделяемый бактерией B. Cereus, и реагирует на него, создавая антитела, которые вызывают воспаление», — говорит Матур.

По её словам, этот токсин разрушает клеточные мембраны, вызывая смерть клеток и сильное воспаление. Ученые исследуют сейчас методы снижения активности этого токсина и сокращения интенсивности воспалительной реакции на него.

Но самое главное — помнить, что биохимики и гастроэнтерологи уже давно обращают внимание на то, что сваренный рис, макароны и другие углеводы не рекомендуется более суток хранить в холодильнике — даже при длительном разогреве в них могут оставаться активные бактерии и токсины.

Статья об этом появилась недавно в журнале Nature Microbiology.

Археологи нашли затерянный город в ЮАР

Автор фото, iStock

То, что казалось развалинами нескольких старых каменных хижин неподалеку от Йоханнесбурга, на деле оказалось руинами древнего города, в котором жили тысячи людей.

Южноафриканские археологи обнаружили с помощью лидаров (лазерных дальномеров) крупное поселение, в котором были сотни домов, торговые пути и базарные площади.

Этот город под названием Квененг был заброшен около двух столетий назад. Он был столицей народности цвана и имел население более 10 тысяч человек.

«Мы знаем очень мало о доколониальном периоде истории ЮАР, так как у нас нет письменных источников, — говорит Ферн Имбали Сиксвана, археолог из университета Витватерсранда, который участвовал в поисках города. — Использование лидаров помогло нам заполнить очередную лакуну в истории страны».

Эта та самая техника, которая в начале прошлого года помогла обнаружить затерянный город майя .

Облучая лазерными импульсами западные склоны холмов Суйкербосранд близ Йоханнесбурга, археологи сумели различить под покровом густой растительности следы старинного города.

Он располагался на площади 20 кв. км и процветал в период с XV по XIX век. Весь город пересекали каменные стены, которые похожи на пути перегона скота к базарным площадям.

В центре Квененга обнаружены руины двух крупных краалей, в которых, судя по всему, держали около тысячи коров и быков.

Но как и в случае с другими городами кочевников-скотоводов народности цвана, этот город пришел в запустение в результате межплеменного конфликта, о котором мало что известно. Историки знают лишь то, что фатальный конфликт произошел незадолго до появления в этом районе голландских переселенцев.

Simple English Wikipedia, бесплатная энциклопедия

Алгоритм — это пошаговая процедура для решения логических и математических задач.

Рецепт — хороший пример алгоритма, потому что он шаг за шагом говорит, что нужно делать. Он принимает входы (ингредиенты) и производит выход (готовое блюдо).

Слова «алгоритм» и «алгоритм» произошли от имени персидского математика по имени Аль-Хваризми (персидский: خوارزمی, ок. 780–850).

Неформально алгоритм можно назвать «списком шагов». Алгоритмы могут быть написаны обычным языком, и это может быть все, что человеку нужно.

В вычислениях алгоритм — это точный список операций, которые может выполнять машина Тьюринга.
Для целей вычислений алгоритмы записываются в псевдокоде, блок-схемах или языках программирования.

Обычно существует несколько способов решения проблемы. Может быть много разных рецептов, чтобы приготовить определенное блюдо, которое выглядит по-разному, но в конечном итоге на вкус остается одинаковым, когда все сказано и готово.То же самое и с алгоритмами. Однако некоторые из этих способов будут лучше других. Если рецепт требует большого количества сложных ингредиентов, которых у вас нет, он не так хорош, как простой рецепт. Когда мы смотрим на алгоритмы как на способ решения проблем, часто мы хотим знать, сколько времени потребуется компьютеру, чтобы решить проблему с использованием определенного алгоритма. Когда мы пишем алгоритмы, мы хотим, чтобы наш алгоритм занимал минимум времени, чтобы мы могли решить нашу проблему как можно быстрее.

В кулинарии некоторые рецепты приготовить сложнее, чем другие, потому что они требуют больше времени на завершение или есть больше вещей, которые нужно отслеживать.
То же самое и с алгоритмами, и алгоритмы лучше, когда их легче выполнять компьютеру. То, что измеряет сложность алгоритма, называется сложностью . Когда мы спрашиваем, насколько сложен алгоритм, часто мы хотим знать, сколько времени потребуется компьютеру, чтобы решить проблему, которую мы хотим решить.

Это пример алгоритма сортировки карточек с цветами на стопках одного цвета:

1. Возьмите все карты.
2. Возьмите карту из руки и посмотрите на ее цвет.
3. Если уже есть стопка карт этого цвета, положите эту карту в эту стопку.
4. Если нет стопки карт этого цвета, сделайте новую стопку именно этого цвета.
5. Если у вас в руке еще есть карта, вернитесь ко второму шагу.
6. Если в вашей руке еще нет карты, то карты сортируются. Вы сделали.

Это примеры алгоритмов сортировки стопки карточек с множеством разных номеров, чтобы номера были в порядке.

Игроки начинают со стопкой карт, которые не были отсортированы.

Первый алгоритм [изменение | изменить источник]

Этот алгоритм просматривает стопку карт, по одной карте за раз. Эта карта сравнивается со следующей картой в стопке. Обратите внимание, что это положение изменяется только на шаге 6. Этот алгоритм называется пузырьковой сортировкой. Это медленно.

1. Если стопка карт пуста или содержит только одну карту, она сортируется; вы сделали.
2. Возьмите стопку карт.Посмотрите на первую карту (верхнюю) стопки.
3. Карта, на которую вы смотрите, — это карта A. Позиция, где карта A в настоящее время находится в стопке P.
4. Если после карты A в стопке больше нет карт, переходите к шагу 8.
5. Следующая карта в стопке — карта B.
6. Если карта B имеет меньший номер, чем карта A, поменяйте местами карты A и B. Помните, что вы это сделали. Когда вы меняете карты местами, не меняйте положение P.
7. Если после позиции P в стопке есть еще одна карта, посмотрите на нее; вернитесь к шагу 3.
8. Если вы не поменяли местами карты в последнем прогоне, все готово; стопка карт отсортирована.
9. В противном случае вернитесь к шагу 2.

Пошаговый пример [изменить | изменить источник]

Анимация, показывающая, как работает пузырьковая сортировка

Возьмем стопку карточек с числами «5 1 4 2 8» и отсортируем ее от наименьшего числа к наибольшему с помощью этого алгоритма. На каждом шаге алгоритм сравнивает элементы, выделенные полужирным шрифтом .Верх стопки карт находится слева.

Первый проход:
( 5 1 4 2 8) → {\ displaystyle \ to} ( 1 5 4 2 8) Здесь алгоритм сравнивает первые два элемента и меняет их местами .
(1 5 4 2 8) → {\ displaystyle \ to} (1 4 5 2 8)
(1 4 5 2 8) → {\ displaystyle \ to} ( 1 4 2 5 8)
(1 4 2 5 8 ) → {\ displaystyle \ to} (1 4 2 5 8 ) Эти элементы уже в порядке, поэтому алгоритм не меняет их местами.
Второй проход:
( 1 4 2 5 8) → {\ displaystyle \ to} ( 1 4 2 5 8)
(1 4 2 5 8) → { \ displaystyle \ to} (1 2 4 5 8)
(1 2 4 5 8) → {\ displaystyle \ to} (1 2 4 5 8)
(1 2 4 5 8 ) → {\ displaystyle \ to} (1 2 4 5 8 )
Теперь стопка карт уже отсортирована, но наш алгоритм этого не знает.Алгоритму требуется один проход целых без любого свопа , чтобы знать, что он отсортирован.
Третий проход:
( 1 2 4 5 8) → {\ displaystyle \ to} ( 1 2 4 5 8)
(1 2 4 5 8) → { \ displaystyle \ to} (1 2 4 5 8)
(1 2 4 5 8) → {\ displaystyle \ to} (1 2 4 5 8)
(1 2 4 5 8 ) → {\ displaystyle \ to} (1 2 4 5 8 )
Наконец, массив отсортирован, и алгоритм может остановиться.

История [изменение | изменить источник]

Это простой для понимания алгоритм сортировки. Ученые-компьютерщики назвали его Сортировка пузырьков , потому что более мелкие элементы будут подниматься наверх, меняя свое положение при каждом запуске. К сожалению, алгоритм не очень хорош, потому что для его сортировки требуется много времени (много проходит через стопку карточек).

Второй алгоритм [изменение | изменить источник]

Сортировка 7 чисел с использованием второго алгоритма Сортировка по числам (Сортировка слиянием)

В этом алгоритме используется другая идея.Иногда решить проблему сложно, но проблему можно изменить, чтобы она состояла из более простых задач, которые легче решить. Это называется рекурсией. Его сложнее понять, чем первый пример, но он даст лучший алгоритм.

Основная идея [изменение | изменить источник]

1. Если в стопке нет карт или только одна карта, она сортируется, и все готово.
2. Разделите стопку карточек на две половины примерно одинакового размера. Если количество карт нечетное, в одной из двух стопок на одну карту будет больше, чем в другой.
3. Отсортируйте каждую из двух стопок, используя этот алгоритм (для каждой стопки начните с пункта 1 этого списка).
4. Объедините две отсортированные стопки вместе, как описано ниже.
5. В результате получилась отсортированная стопка карточек. Вы сделали.

Объединение двух стеков вместе [изменить | изменить источник]

Работает с двумя стопками карт. Один из них называется A, другой — B. Существует третий пустой стек в начале, который называется C. В конце он будет содержать результат.

1. Если стопка A или стопка B пуста, положите все непустые карты стопки поверх стопки C; все готово, стек C — результат слияния. (Примечание: возьмите всю стопку и поместите ее в стопку C; выполнение этой операции карта за картой изменит порядок и не будет работать должным образом.)
2. Посмотрите на верхние карты стопки A и стопки B. Положите карту с меньшим номером на вершину стопки C. Если в стопке C не было карт, теперь в ней будет одна карта.
3. Если в стопке A или в стопке B остались карты, вернитесь к шагу 1, чтобы отсортировать их.

История [изменить | изменить источник]

Джон фон Нейман разработал этот алгоритм в 1945 году. Он не называл его Сортировка по числам , он назвал его Mergesort . Это очень хороший алгоритм сортировки по сравнению с другими.

Третий алгоритм [изменение | изменить источник]

Третий алгоритм сортировки карточек. Элемент с красной полосой выбран в качестве оси . Вначале это элемент справа. Этот алгоритм называется Quicksort .

Первому алгоритму требуется гораздо больше времени для сортировки карточек, чем второму, но его можно улучшить (сделать лучше). Глядя на сортировку по пузырькам, можно заметить, что карты с большими числами перемещаются из вершины стопки довольно быстро, но карты с маленькими номерами внизу стопки занимают много времени, чтобы поднялись на (переместились наверх).
Идея улучшения первого алгоритма заключается в следующем:

Вместо того, чтобы сравнивать две карты, которые находятся рядом друг с другом, вначале выбирается «особая» карта.Затем все остальные карты сравниваются с этой картой.

1. Мы начинаем со стека A. Будут еще два стека B и C, которые будут созданы позже.
2. Если в стопке A нет карт или только одна карта, сортировка завершена.
3. Карта выбирается из стопки A, если возможно, случайным образом. Это называется точкой поворота .
4. Все оставшиеся карты стопки A сравниваются с этой точкой опоры. Карты с меньшим номером идут в стопку B, карты с таким же или большим номером — в стопку C.
5. Если есть какие-либо карты в стопках B или C, эти стопки необходимо отсортировать по одному и тому же алгоритму (начните с позиции 1 этого списка по очереди как для стопки B, так и для стопки C).
6. Готово. В отсортированной стопке карт сначала находится отсортированная стопка B, затем pivot , а затем отсортированная стопка C.

History [изменение | изменить источник]

Этот алгоритм был разработан К. А. Р. Хоаром в 1960 году. Это один из наиболее широко используемых алгоритмов сортировки сегодня. Он называется Quicksort .

Если у игроков есть карты с цветами и числами, они могут отсортировать их по цвету и номеру, если они применяют алгоритм «сортировки по цветам», затем выполняют алгоритм «сортировки по номерам» для каждой цветной стопки, а затем складывают стопки вместе .

Алгоритмы сортировки по числам труднее реализовать, чем алгоритм сортировки по цветам, потому что им, возможно, придется повторять эти шаги много раз. Можно сказать, что сортировка по номерам — это более комплекс .

Как алгоритм получил свое название

Если вы пройдете по залам исследовательских центров НАСА, вы, вероятно, услышите, как ученые говорят об алгоритмах — подробных, часто повторяющихся последовательностях правил, используемых в математических вычислениях или других задачах. Хотя алгоритмы используются в других контекстах, они наиболее широко используются в компьютерном программировании.

Практически все из 2400 продуктов данных по науке о Земле, распространяемых НАСА — от продуктов об атмосферных осадках, произведенных миссией Global Precipitation Measurement (GPM), до аэрозольных продуктов с помощью спектрорадиометра изображения среднего разрешения (MODIS) — зависят от наборов алгоритмов, которые помогают преобразовывать исходные данные. наблюдения в информационные продукты, полезные для ученых.

Концепция алгоритма имеет долгую историю, которая связана с изобретением чисел, математики и компьютеров.Само слово имеет интересную историю происхождения, которая восходит к Хорезму (у которого есть несколько вариантов написания), региону оазиса в Центральной Азии вдоль Амударьи. Благодаря легкому доступу к воде в засушливом регионе, этот район у Аральского моря когда-то был центром влиятельных цивилизаций, управляемых персидскими и центральноазиатскими этническими группами.

20 августа 2017 года спектрорадиометр среднего разрешения (MODIS) на спутнике НАСА Terra сделал это изображение современного Хварезма, который расположен на границе Туркменистана и Узбекистана.Хотя регион засушливый, Амударья обеспечивает достаточно воды для орошения больших участков пустыни — даже несмотря на то, что это привело к сокращению Аральского моря.

Одним из самых известных жителей Хорезма был Мухаммад ибн Мама аль-Хорезм аль-Хорезм, влиятельный ученый IX века, астроном, географ и математик, особенно известный своим вкладом в изучение алгебры. Действительно, латинизация его имени, что на персидском означало «уроженец Хорезма», дала английскому языку слово «алгоритм».Он написал книгу на арабском языке об индо-арабских цифрах; латинский перевод названия книги был Algoritmi de numero Indorum (на английском языке Аль-Хорезми об индуистском искусстве счета ).

Latin algoritmi стал алгоритмом на английском языке, оставив нам слово, которое теперь используется для описания всего, от способа поиска Google в Интернете до того, как Facebook определяет, какие статьи появляются в ленте новостей.

Изображение NASA Earth Observatory, сделанное Джесси Алленом с использованием данных MODIS из LANCE / EOSDIS Rapid Response.По рассказу Адама Войанда.

Определение алгоритма Merriam-Webster

al · go · ритм

| \ ˈAl-gə-ˌri-t͟həm

\

: процедура решения математической задачи (как найти наибольший общий делитель) за конечное число шагов, которая часто включает повторение операции.

широко

: пошаговая процедура решения проблемы или достижения какой-либо цели.

Существует несколько поисковых систем, крупнейшими игроками которых являются Google, Yahoo и Bing.Каждая поисковая система имеет собственное запатентованное вычисление (называемое «алгоритмом»), которое ранжирует веб-сайты по каждому ключевому слову или комбинации ключевых слов. — Джули Бринтон… иногда вы решаете проблему, придумывая какой-то алгоритм. Но иногда вы решаете проблему очень специальным образом. — Уильям Х. Хаггинс

Почему алгоритмы называются алгоритмами?

Мы думаем об алгоритме как о чем-то новом, но на самом деле этот термин возник примерно 900 лет назад.Слово алгоритм происходит от имени персидского математического гения Мухаммада ибн Мусы аль-Хорезми. Он родился около 780 г. н.э. в регионе, ныне известном как Узбекистан…

Мухаммад аль-Хорезми интересовался астрономией, географией и математикой. Слово «алгебра» от арабского слова al-jabr — « jebr происходит от глагола jabara , чтобы воссоединиться, и muqabala , от gabala , чтобы уравнять» — из персидского ученого. сочинения.Узнайте об Аль-Хорезми из этого видео BBC Ideas. Плюс из истории математики:

Возможно, его самым важным вкладом в математику была его решительная защита индуистской системы счисления, которую Аль-Хорезми признал как обладающую силой и эффективностью, необходимой для революции в исламской и западной математике. Индусские цифры 1 — 9 и 0, которые с тех пор стали известны как индуистско-арабские цифры, вскоре были приняты во всем исламском мире. Позже, с переводами работ Аль-Хорезми на латынь Аделардом Батским и другими в XII веке, а также под влиянием «Liber Abaci» Фибоначчи, они также будут приняты по всей Европе.

Посмотрите другие видеоролики по истории математики: История нуля, Математические секреты треугольника Паскаля, почему важна метрическая система и сколько способов доказать теорему Пифагора?

И еще видео об алгоритмах, в том числе о том, как быстрее всего расположить вашу книжную полку в алфавитном порядке?

Эта отмеченная наградами видеоколлекция Webby создана для того, чтобы помочь учителям, библиотекарям и семьям пробудить в детях интерес и любопытство. TKSST предлагает более интеллектуальный и значимый контент, чем тот, который обычно обслуживается алгоритмами YouTube, и расширяет круг авторов, создающих этот контент.

Отобранные, адаптированные для детей, независимо изданные. Поддержите эту миссию, став постоянным членом сегодня.

Это видео было размещено 1 год назад.

Посмотреть другие видео о …

Что такое алгоритм? — Определение и примеры — Видео и стенограмма урока

Реальный алгоритм жизни

Вы когда-нибудь пекли или готовили что-нибудь? Один из наиболее очевидных примеров алгоритма — это рецепт.Это конечный список инструкций, используемых для выполнения задачи. Например, если бы вы следовали алгоритму создания пирожных из смеси коробок, вы бы следовали трех-пяти шагам, написанным на обратной стороне коробки.

Одним из атрибутов алгоритма является то, что, поскольку это список инструкций, существует некоторый пошаговый процесс, который выполняется по порядку. Очень часто порядок, в котором приведены шаги, может иметь большое значение. Предположим, мы должны изменить порядок действий рецепта на обратной стороне коробки для пирожных и попросить кого-нибудь поставить пирожные в духовку на 22 минуты, прежде чем мы прикажем предварительно разогреть духовку.Это было бы глупо! Вот почему порядок шагов очень важен.

Пример из математики и информатики

Одно из наиболее распространенных применений алгоритмов — это информатика. Компьютеры ничего не могут сделать, если им не говорят, что делать. Алгоритмы позволяют нам давать компьютеру пошаговые инструкции для решения проблемы или выполнения задачи. Например, рассмотрим следующий алгоритм:

Для каждого нечетного числа от 1 до 9 умножьте его на 2 и прибавьте к нему 7.Затем запишите результаты в виде списка, разделенного запятыми.

Как нам начать следовать этому алгоритму? Сначала он говорит, что для каждого нечетного числа от 1 до 9 умножьте его на 2 и прибавьте к нему 7. Помните, что нам нужно выполнять шаги в том порядке, в котором они даны. Сначала мы начнем с первого нечетного числа, которое равно 1. Давайте умножим его на 2, а затем прибавим 7, чтобы получить 9. Затем мы перейдем к следующему нечетному числу, 3. Давайте умножим его на 2 и прибавим 7, чтобы получить 13. Мы повторяем этот процесс для 5, 7 и 9.Как только мы закончим, мы хотим записать результаты в виде списка, разделенного запятыми. Таким образом, наш окончательный результат — 9, 13, 17, 21, 25.

Написание алгоритма

Теперь, когда мы знаем, как следовать уже написанному алгоритму, как мы могли бы написать наш собственный алгоритм для выполнения задачи или решения проблемы? Например, если вам дано уравнение 3 x + 5 = 17, не могли бы вы написать алгоритм, чтобы объяснить кому-нибудь, как решить для x ?

Для этого подумайте о необходимых шагах и порядке их выполнения.Если бы вы сами решали это уравнение для x , вы, вероятно, сначала вычли бы 5 с обеих сторон. У вас останется 3 x = 12. Затем вы разделите обе стороны на 3, чтобы получить x = 4. Следовательно, ваш алгоритм может выглядеть примерно так:

Сначала вычтите 5 с обеих сторон. Затем разделите обе стороны на 3.

Неплохо, правда? Алгоритмы — это всего лишь формальный способ написания пошаговых инструкций, которые нужно передать кому-то другому для выполнения задачи.

Стоит упомянуть, что можно написать несколько алгоритмов, выполняющих одно и то же. Например, другой алгоритм, который мог бы существовать для решения для x в 3 x + 5 = 17, мог бы сказать:

Сначала вычтите 17 с обеих сторон. Затем прибавьте 12 с обеих сторон. Затем умножьте обе стороны на 1/3.

Это вполне приемлемый алгоритм, выполняющий ту же задачу. Другой может быть быстрее, так как в нем всего 2 шага, а не 3, но, в конце концов, он решает ту же проблему.

Резюме урока

Давайте немного подумаем, что мы узнали. В основном, мы определяем алгоритм как конечный список инструкций, используемых для решения проблемы или выполнения задачи. Он используется не только компьютерами или супер-гениями, которые разрабатывают их и свои программы, но и практически всеми в их повседневной жизни. При использовании алгоритма очень важно следовать инструкциям в указанном порядке, чтобы обеспечить желаемый результат.Также помните, что для решения одной и той же проблемы может существовать несколько алгоритмов.

Что такое алгоритм? «Вкратце» объяснение

Алгоритм — это список инструкций и правил, которые компьютер должен выполнить для выполнения задачи.

Алгоритмы присутствуют во всем, что мы делаем. Но для тех, кто не склонен к математике и программированию, термин «алгоритм» не совсем понятен.

(На самом деле шутка гласит, что разработчики используют слово «алгоритм», когда не хотят объяснять, что они сделали.)

Итак, вы, возможно, слышали этот термин раньше, даже использовали его. Но что такое алгоритм?

Что такое алгоритм?

По сути, алгоритмы — это просто последовательность инструкций, которые выполняются шаг за шагом, чтобы сделать что-то полезное или решить проблему. Например, вы можете рассматривать рецепт торта как алгоритм приготовления торта.

В вычислениях алгоритмы предоставляют компьютерам последовательное руководство по выполнению действий. Они состоят из точного списка инструкций, которые точно определяют, как выполнить задачу.

Итак, что такое алгоритм? Их можно рассматривать как мини-инструкции, рассказывающие компьютерам, как выполнять данную задачу или манипулировать данными.

Как работают компьютерные алгоритмы?

Компьютерные алгоритмы работают через ввод и вывод. Они принимают входные данные и применяют каждый шаг алгоритма к этой информации для генерации выходных данных.

Например, поисковая система — это алгоритм, который принимает
поисковый запрос в качестве входных данных и ищет в своей базе данных элементы, относящиеся к
слова в запросе.Затем он выводит результаты.

Вы можете легко визуализировать алгоритмы в виде блок-схемы. Исходные данные приводят к шагам и вопросам, которые необходимо проработать по порядку. Когда каждый раздел блок-схемы завершен, сгенерированный результат является выходом.

Алгоритмы и автоматизация

Пока это звучит достаточно просто, но для чего нужен алгоритм? Истина определенно широка.

Алгоритмы используются во всех областях ИТ и вычислительной техники. Они могут манипулировать и обрабатывать данные, а также выполнять вычисления или действия различными способами.

Прекрасным примером алгоритмов в действии является программное обеспечение для автоматизации. Это потому, что автоматизация работает, следуя установленным правилам для выполнения задач. Эти правила образуют алгоритм.

Итак, программное обеспечение для автоматизации состоит из множества алгоритмов, работающих для автоматизации ваших процессов.

Например, для одной из ваших автоматизированных задач требуется ваш
программное обеспечение для автоматизации, которое принимает всю платежную информацию, полученную по электронной почте, и помещает
его в электронную таблицу. Для этого вы устанавливаете ряд правил и условий.
для программы — алгоритм.

В этом случае вводом является каждое входящее электронное письмо. Затем каждое из этих писем проходит через каждый шаг — или правило — для выполнения задачи. Это может включать сканирование каждого электронного письма на предмет ключевых терминов. Электронные письма, содержащие эти термины, затем переходят к следующему шагу, продолжая следовать каждому шагу, чтобы идентифицировать и извлекать соответствующие данные. Результатом является информация, которая помещается в электронную таблицу.

TL; DR

Итак, что такое алгоритм? Это карты, описывающие основной способ что-то делать.В вычислениях алгоритм — это список инструкций и правил, которые компьютер должен выполнить для выполнения задачи.

Еще из угла «ELI5»

Пост-навигация

Определение алгоритма

Что такое алгоритм?

Алгоритм — это набор инструкций для решения проблемы или выполнения задачи. Одним из распространенных примеров алгоритма является рецепт, который состоит из конкретных инструкций по приготовлению блюда или еды. Каждое компьютеризированное устройство использует алгоритмы для выполнения своих функций.

Ключевые выводы

• Алгоритм — это набор инструкций для решения проблемы или выполнения задачи.
• Каждое компьютеризированное устройство использует алгоритмы, которые сокращают время, необходимое для выполнения действий вручную.
• Алгоритмическая торговля, также известная как автоматическая торговля или торговля черным ящиком, использует компьютерную программу для покупки или продажи ценных бумаг со скоростью, недоступной для людей.

Понимание алгоритма

Финансовые компании используют алгоритмы в таких областях, как ценообразование ссуд, торговля акциями, управление активами и пассивами и многие автоматизированные функции.Например, алгоритмическая торговля, известная как алгоритмическая торговля, используется для определения сроков, цен и количества заявок на акции. Алгоритмическая торговля, также известная как автоматическая торговля или торговля в режиме черного ящика, использует компьютерные программы для покупки или продажи ценных бумаг в темпе, который недоступен для людей.

Большая часть торговли акциями в США осуществляется с использованием алгоритмов, и они также широко используются в торговле на Форекс. Большая часть этого — высокочастотная торговля (HFT), часто используемая хедж-фондами.

HFT предполагает использование сложных компьютеров и алгоритмов для торговли. Одним из побочных эффектов алгоритмов является то, что средний период владения акциями значительно сократился — с четырех лет в 1940-х годах до менее минуты десять лет назад.

Компьютерные алгоритмы упрощают жизнь, сокращая время, необходимое для выполнения действий вручную. В мире автоматизации алгоритмы позволяют сотрудникам быть более профессиональными и сосредоточенными. Алгоритмы делают медленные процессы более эффективными. Во многих случаях, особенно в области автоматизации, алгоритмы могут сэкономить компании деньги.

Поскольку цены на акции, облигации и товары появляются в различных форматах в Интернете и в торговых данных, процесс, с помощью которого алгоритм обрабатывает множество финансовых данных, становится простым. Пользователь программы просто устанавливает параметры и получает желаемый результат, когда ценные бумаги соответствуют критериям трейдера.

Алгоритмы используются в торговле, чтобы уменьшить эмоциональный аспект инвестирования. Алгоритмы используются инвестиционными банками, хедж-фондами и т. Д .; однако некоторые программы и стратегии, основанные на алгоритмах, могут быть приобретены и реализованы розничными инвесторами.Существует несколько типов алгоритмов, основанных на используемых ими стратегиях, таких как арбитраж и рыночное время.

От 60% до 73%

Торговля акциями США — это алгоритмическая торговля.

Типы алгоритмической торговли

Несколько типов торговых алгоритмов помогают инвесторам решить, покупать или продавать. Ключевые типы алгоритмов основаны на используемых ими стратегиях. Например, алгоритм возврата к среднему изучает краткосрочные цены по сравнению с долгосрочной средней ценой, и если акция идет намного выше средней, трейдер может продать ее с быстрой прибылью.Другие алгоритмы стратегии могут включать выбор времени рынка, ребалансировку индексных фондов или арбитраж. Существуют также другие стратегии, такие как ребалансировка фондов и скальпинг.

Арбитраж

Арбитраж стремится воспользоваться разницей в цене одного и того же актива на разных рынках. Алгоритмы могут извлечь выгоду из этой стратегии, быстро анализируя данные и выявляя разницу в ценах, а затем быстро совершая покупку или продажу этих активов, чтобы извлечь выгоду из разницы в цене.

Актив может торговаться по одной цене на определенной бирже, но по другой цене на другой — алгоритм будет извлекать выгоду, покупая актив по более низкой цене на одной бирже и немедленно продавая его по более высокой цене на другой бирже.

Время выхода на рынок

Стратегии определения времени рынка используют бэктестинг для моделирования гипотетических сделок и построения модели для торговли. Эти стратегии предназначены для прогнозирования того, как актив будет работать с течением времени. Затем алгоритм торгует на основе прогнозируемого лучшего времени для покупки или продажи.Эти стратегии включают в себя множество наборов данных и множество тестов.

Среднее изменение

Стратегии среднего пересмотра быстро вычисляют среднюю цену акции за период времени или торговый диапазон. Если цена акции находится за пределами средней цены — на основе стандартного отклонения и прошлых показателей — алгоритм будет торговать соответствующим образом. Например, если цена акции ниже средней цены акции, это может быть достойная сделка, основанная на предположении, что она вернется к своему среднему значению (например,г. удорожание). Этот тип стратегии популярен среди алгоритмов.

Пример торговли по алгоритму

Ниже приводится пример алгоритма торговли. Трейдер создает инструкции в своем автоматическом счете на продажу 100 акций акции, если 50-дневная скользящая средняя опускается ниже 200-дневной скользящей средней. И наоборот, трейдер может создать инструкции на покупку 100 акций, если 50-дневная скользящая средняя акции поднимется выше 200-дневной скользящей средней. Сложные алгоритмы учитывают сотни критериев перед покупкой или продажей ценных бумаг.Компьютеры быстро синтезируют инструкции автоматизированной учетной записи для получения желаемых результатов. Без компьютеров сложная торговля была бы трудоемкой и, вероятно, невозможной.

Алгоритмы в компьютерных науках

В информатике программист должен использовать пять основных частей алгоритма для создания успешной программы:

1. Опишите проблему математически
2. создавать формулы и процессы, которые создают результаты
3. введите параметры результата
4. выполнить программу несколько раз, чтобы проверить ее точность

Вывод

5. алгоритма — это результат, который дается после того, как параметры проходят через набор инструкций в программе.

Что касается финансовых алгоритмов, чем сложнее программа, тем больше данных может использовать программное обеспечение для точной оценки при покупке или продаже ценных бумаг. Программисты тщательно тестируют сложные алгоритмы, чтобы убедиться, что программы не содержат ошибок. Для решения одной задачи можно использовать множество алгоритмов; однако некоторые упрощают процесс лучше, чем другие.

Преимущества и недостатки Algos Trading

Алгоритмная торговля имеет преимущества, заключающиеся в удалении человеческого фактора из торговли, но также имеет свои недостатки.

Преимущества

Возможно, самое большое преимущество алгоритмической торговли состоит в том, что она исключает человеческий фактор. Алгоритмическая торговля нейтрализует эмоциональную составляющую торговли. Возможность избыточной торговли также снижается при компьютерной торговле — или недостаточной торговле, когда трейдеры могут быстро разочароваться, если определенная стратегия не дает результатов сразу. Компьютеры также могут торговать быстрее людей, что позволяет им быстрее адаптироваться к меняющимся рынкам.

Недостатки

Большой проблемой алгоритмической торговли является то, что она полагается на компьютеры.Без электричества или Интернета алгоритмы не работают. Компьютерные сбои также могут препятствовать алгоритмической торговле. Кроме того, хотя стратегия, основанная на алгоритмах, может хорошо работать на бумаге или при моделировании, нет никакой гарантии, что она действительно будет работать в реальной торговле. Трейдеры могут создать, казалось бы, идеальную модель, которая работает для прошлых рыночных условий, но не работает на текущем рынке.

Плюсы

• • Исключает человеческие элементы, эмоции
  • Создает последовательность при тестировании стратегии
  • Снижение избыточной / недостаточной торговли
  • Компьютеры быстрее адаптируются к изменениям цены и рынка

Минусы

• • Не работает без электричества или Интернета
  • Может хорошо выглядеть на бумаге, но неэффективно
  • Возможна чрезмерная оптимизация
  • Требуется много данных, мощность компьютера, опыт и т. Д.

Часто задаваемые вопросы

Какие алгоритмы машинного обучения используют хедж-фонды?

Хедж-фонды используют различные алгоритмы и стратегии на основе алгоритмов. Это включает использование больших наборов данных (таких как спутниковые снимки и системы точек продаж) для анализа потенциальных инвестиций. Алгоритмы и машинное обучение также используются для оптимизации офисных операций в хедж-фондах, в том числе для сверки.

Насколько сложна алгоритмическая торговля?

Реальная алгоритмическая торговля на поверхности проста — вы реализуете стратегию, а компьютер делает всю тяжелую работу.Однако сложнее всего приложить достаточно усилий, чтобы понять алгоритм, или создать алгоритм для торговли.

Безопасна ли алгоритмическая торговля?

Алгоритмическая торговля относительно безопасна, если вы построили прибыльную стратегию. Некоторые алгоритмы стратегии можно купить, но они все равно требуют достаточной мощности компьютера для работы.

Используют ли банки алгоритмическую торговлю?

Банки, в том числе институциональные и розничные трейдеры, используют алгоритмическую торговлю. Сюда входят инвестиционные банки и хедж-фонды, которые используют алгоритмическую торговлю для выполнения крупных торговых приказов или обеспечения быстрой торговли.

Как работают хищные алгоритмы?

Алгоритмы торговли и инвестирования могут рассматриваться как хищнические, поскольку они могут снизить ликвидность акций или увеличить транзакционные издержки. Однако создаются прямо хищнические алгоритмы, чтобы направить рынки в определенном направлении и позволить трейдерам воспользоваться проблемами ликвидности.

.