Интересное из мира науки

[Эдуард]

Практически медитативное видео о фракталах, точках бифуркации и эффекте бабочки и т.п.

[Legenda]

тоже очень "залипательный" ролик:

 

[птаха]

Квантовые технологии: маленькие частицы для больших задач | Алексей Федоров | TEDxPokrovkaSt

 

 

[Славян]

Что такое квантовый компьютер? Это инструмент извлекающий информацию из тьмы. Мы говорим - у нас есть Кю-бит который принимает два значения = 0 или 1. Мы не можем знать какое значение будет, но если нажмем кнопку то узнаем.))) Любая гадалка на картах таро, или кидая кости мы делаем то же самое.

[Эдуард]

Что за тьма? 

[Славян]

Я уже говорил что тьма - это концентрированная (архивированная) информация (см. тему "Читаем библию")

Что значит, находиться во тьме? Это отсутствие возможности иметь информацию,  это неизвестность, незнание, неопределенность. 

Информация - это свет в духовном мире. Для нас , это просвещеннность, компетенция.  Воспринятая сознанием информация называется знанием.

Но не нужно путать тьму с пустотой. Потому что тьма, это предельно концентрированая информация существующая как вещь в себе и наполняющая весь объем.  Поэтому мы не можем взять тьму как информацию. Во тьме доступа к информации нету, но сама информация там присутствует везде.  Что же делать?

Находим ответ в библии: - "...и тьма над бездною, и Дух Божий носился над водою." (2-й стих первой главы книги "Бытие")

Допустим мы хотим попить чаю. Мы имеем пачку листьев чая, но эти листья не можем пить. Нам нужно извлечь из листьев саму суть чая, а клетчатка нам не нужна. Поэтому мы применяем такой прием - настаиваем сухие листья чая в горячей воде. Аналогично из тьмы извлекается информация. "Дух божий носился над водою пока не понял, что с помощью этой воды можно все сделать. Для Бога вода, это Хаос. Если применить Хаос и воздействовать на Тьму то можно ее растворить и извлечь всю информацию для сотворения Вселенной.

"И сказал Бог: да будет свет. И стал свет."

Q-бит отображается как сфера радиусом R=1. В состоянии суперпозиции решение не определено, ибо оно возможно в любой точке объема данной сферы. А множество возможных состояний Q-бита распределяется равновероятно во всем объеме этой трехмерной сферы хаотически. Итого - имеем неопределенность, то есть тьму. В момент схлопывания  получаем уже информацию в виде вероятности на шкале действительных чисел от r=0 - до r=1. Для оценки результата мы можем взять приемлемую нам точность. Это подобно тому как кинуть монету, пока она летит мы не знаем что будет, а когда она упадет то тут мы сразу узнаем - орел или решка -  только два состояния.

Классическая, или полная, колода карт таро включает в себя 22 старших аркана, 56 младших арканов и 2 белые карты. Приблизительно столько же нам нужно Q-бит для нормальной работы квантового компьютера.

Каждая игральная кость имеет 6 граней. Если взять даже 2 кости то количество выпадающих комбинаций будет 2 в 12-й степени = 4096. Во сколько информации из тьмы извлекается за один бросок!

Изменено 12 декабря 2022 пользователем Славян

[Эдуард]

Британская компания Engineered Arts разрабатывает роботов для различных применений. Одна из наиболее известных их разработок - человекоподобный робот Ameca.

Изменено 9 марта 2023 пользователем Эдуард

[птаха]

«У Маска нет никаких перспектив». Почему миру нужны абсолютно другие нейроинтерфейсы

Нейрофизиолог Александр Каплан рассказал, какими будут нейроинтерфейсы будущего

https://www.gazeta.ru/science/2023/03/13/16384939.shtml

13 марта 2023, 08:11

Почему за более чем 30 лет развития нейроинтерфейсных технологий в мире не удалось научить человека силой мысли управлять автомобилем, роботами, умными домами, как предполагалось? Будут ли успешными разработки Илона Маска по созданию новых нейроинтерфейсов на основе внедрения в мозг все большего количества электродов? Что такое нейроинтерфейсы 5.0? Об этом в интервью «Газете.Ru» рассказал нейрофизиолог, один из основоположников нейроинтерфейсной науки в России, профессор МГУ им. Ломоносова Александр Каплан.

— Александр Яковлевич, о нейроинтерфейсах всерьез заговорили более 30 лет назад. Вы создали в МГУ первую в России лабораторию по исследованию и разработке этих технологий. Вскоре после этого ваша команда построила одну из самых точных и быстродействующих в мире нейроинтерфейсных систем для набора букв «силой мысли». С помощью этих технологий вы хотели заставить инвалидные коляски, бытовые приборы, манипуляторы и автомобили подчиняться командам напрямую от мозга. Удалось ли это сделать?

— В какой-то степени это удалось. Движимые мыслью коляски и «буквопечаталки» у нас заработали. Но до автомобилей дело не дошло. Ни у нас, ни у кого в мире. Похоже, чтоидея первых поколений или попросту командных нейроинтерфейсов для передачи намерений человека напрямую от мозга к исполнительным механизмам за 30 лет разработки практически исчерпала себя.Здесь речь идет о неинвазивных, то есть не требующих внедрения в мозг нейроинтерфейсах.

— Как это исчерпала? Ведь научили же инвалидную коляску подчиняться мозговым командам?

— Да, но все это происходит очень медленно, несколько, а то и десяток секунд на одну команду или набор буквы. Да еще с большим числом ошибок: человек задумал включить телевизор, а вместо этого выключился свет. Кроме того, с приличной точностью можно расшифровать всего не более 4-5 команд. Пациентам после инсульта это значительно облегчает жизнь, но для здорового человека никакого смысла не имеет.Все эти разговоры об управлении автомобилями, дронами, самолетами «силой мысли» заканчиваются, как только задается вопрос о количестве ошибок и о скорости управления.Иной раз это все оказывается на уровне случайного срабатывания. Для индустрии развлечений такие гаджеты есть в любом магазине, но для реальной практики ничего нет.

— Почему вы так уверены, что идея командных нейроинтерфейсов выработалась, ведь выдано столько грантов, продолжается много работ по этой тематике?

— Потому что уже лет десять нет никакого продвижения в повышении эффективности неинвазивных нейроинтерфейсов. Нет даже теоретических подходов, как это сделать. Как когда-то ранее научились с помощью нейроинтерфейсов определять 4-5 мысленных команд, так это и осталось. Как была точность таких интерфейсов на 4 команды максимум 75%, — а это значит 25% ошибок, — так и осталось. Это в лаборатории, а если в больнице на инвалидных креслах — там точность менее 65%. А что такое точность 65%? Захотели повернуть направо, а в 35% случаев получилось налево.

— Это вы говорите про неинвазивные интерфейсы: шапочку с сенсорами надел на голову, приложение загрузил и командуешь. Но ведь есть инвазивные нейроинтерфейсы, когда электроды вставляют прямо в мозг. Там тоже нет продвижений? Получается, что Илон Маск и его сотрудники из Neuralink стараются зря?

— Вживлением электродов в мозг для создания нейроинтерфейсов тоже занимаются более 20 лет. Там основная идея такова: приблизить сенсоры непосредственно к нервным клеткам, тогда и команды можно было бы расшифровывать непосредственно от нейронов. Уже 15 лет назад американские ученые смогли подключить нейроинтерфейс к нескольким сотням нейронов мозга обезьяны, которая смогла одними мысленными усилиями играть в компьютерный пинг-понг и управлять тележкой, на которой сидела. А обездвиженные после инсульта пациенты смогли управлять манипулятором-рукой настолько, что подносили себе ко рту контейнер с напитком.

Илон Маск замахнулся на большее, он создал технологию для введения в мозг одновременно около ста тысяч контактов с нейронами в расчете на полную интеграцию мозга человека с искусственным интеллектом. Однако пока ничего большего, чем сделано было до него, не показал! Все тот же пинг-понг… А на людях он и вовсе ничего не сделал, у него и разрешения нет на подобные исследования.

— Так будут ли успешными разработки Илона Маска по созданию новых нейроинтерфейсов на основе внедрения в мозг все большего количества электродов?

— С инвазивными нейроинтерфейсами большая проблема: для вживления в мозг контактов нужна настоящая нейрохирургическая операция со всеми ее рисками и ограничениями. За 20 лет такой операции подверглись не более 30 тяжелых пациентов с результатами эпатажными для большой науки, но довольно скромными в практическом отношении. И все потому, что коды мозга распределены среди 86 миллиардов нейронов, сиюминутно изменчивы и высоко индивидуальны.

К тому же подключать к компьютеру здоровых людей через вживленные электроды, о чем мечтает Илон Маск, звучит как-то непривлекательно даже просто юридически. В этом отношенииу Маска нет никаких перспектив. Думаю, что он вскорости сам закроет свой проект по нейроинтерфейсам.

— За двадцать лет во всем мире электроды для нейроинтерфейсов вживили не более тридцати пациентам? А почему так мало?

— Во-первых, это не так и мало. Исследователям удалось выяснить на что способны инвазивные нейроинтерфейсы. Вот и выяснили, что в лабораторных условиях пациенту требуется около года, чтобы освоить мысленное управление искусственной рукой и отдельными ее пластиковыми пальцами, или даже почувствовать прикосновения к этим пальцам. Немало для такого пациента!

Но все это дается с большим трудом, буквально в час по чайной ложке, да ещечужеродные мозгу электроды начинают отторгаться, и через 2-3 года вовсе перестают работать. При таких условиях традиционная сиделка намного эффективнее.А уж для управления протезами рук у ампутантов это и вовсе не нужно, полно других способов.

— Каких, например, способов?

— В 2016 году в Цюрихе проходило первое в мире соревнование нейротехнологий в реальном использовании у инвалидов. Я был научным руководителем команды нейротехнологов и инвалидов от РФ. Одним из видов была «гонка протезов рук»: инвалиды демонстрировали на себе различные устройства, позволяющие им мысленными командами управлять протезом. Вживление в мозг не использовалось. Инвалид должен был как можно быстрее пройти 6 испытаний искусственной руки: сервировать стол, нарезать хлеб, развесить белье и т.д.

— Так кто же выиграл?

— Победил Роберт Радоци из Нидерландов, инвалид и он же дизайнер своего протеза руки. У него от протеза к панели на плече противоположной здоровой руки шли тонкие пластиковые тросики. Так вот, двигая этим плечом, он научился так манипулировать натяжением тросиков, что на протезе у него очень ловко двигалась кисть и все пальцы. Получается, что кисть здоровой руки у него работает как обычно, держит хлеб, а плечом этой руки он двигает так, чтобы управлять другой рукой — протезом. Без вживления электродов в мозг, без регистрации движений мышц и т.д. Как видно, протезы и без нейроинтерфейсов имеют хорошую перспективу.

— Так что же, от идеи нейроинтерфейсов совсем нужно отказаться?

— Похоже, что поколения неинвазивных командных нейроинтерфейсов, от управления пачками альфа-ритмов до мысленных образов движения, действительно теряют свою практическую актуальность. Но сами концепции командных нейроинтерфейсов очень даже пригодятся в фундаментальной науке. Они позволяют изучать деятельность мозга в особых условиях, когда его команды выходят не на нервы и мышцы, как заложено природой, а непосредственно на электронные приводы. Однакомы выдвинули к разработке идею принципиально нового направления нейроинтерфейсных технологий: поколение 5.0.

— Что вы вкладываете в это понятие?

— Нейроинтерфейсы поколения 5.0 должны работать не для перехвата команд мозга, как в поколениях 1.0-4.0, а для формирования канала взаимодействия между мозгом и элементами искусственного интеллекта, например, разного рода сетями искусственных нейронов. Это попытка получить канал обучения искусственного интеллекта свойствам мозга человека.

-— Так что это должна быть за нейросеть, и как она будет учиться у человека?

— Современные композиции искусственных нейросетей могут учиться чему угодно буквально с нуля. AlphaZero за 24 часа научилась обыгрывать в шахматы все живое и неживое на Земле. Вопрос только в том, как создать условия, чтобы нейросеть понимала, чему ей надо учиться. Вот мы и пытаемся найти эти условия, создавая особый канал связи между мозгом и нейросетью, не просто для декодирования намерений человека, как в командный интерфейсах, а для взаимодействия с ним, буквально «посадив» эту нейросеть рядом с человеком для совместного проживания.

— Вы хотите «посадить» нейросеть анализировать активность мозга?

— Я бы сказал, не активность мозга, это все для командных интерфейсов, а взаимодействие с мозгом по типу: вопрос-ответ!

— Какое задание будет у этой нейросети?

— В нейроинтерфейсе 5.0 будут две композиции нейросетей: контур 1 и контур 2. Задачей контура 1 будет научиться по энцефалограмме понимать, когда в ответ на сделанное предложение мозг согласен, а когда нет. Еще лучше научить сетку понимать это в четырех градациях: «да», «почти да», «почти нет» и «нет».

Иначе говоря, сеть первого контура будет учиться по ЭЭГ понимать человека, с чем он согласен, а с чем – нет. Для двух градаций мы уже завершаем разработку и скоро перейдем к четырем градациям.

— «Мы» — это ваша команда в МГУ им.Ломоносова?

— Да, костяк команды — это моя лаборатория нейрофизиологии и нейрокомпьютерных интерфейсов в МГУ. Но разработка поколения нейроинтерфейсов 5.0 — это мультидисциплинарная задачка, в работе нужны не только нейрофизиологи, но и математики, программисты, психологи и даже лингвисты с философами. Поэтому у меня есть еще лаборатории в БФУ им. И.Канта и в Сколтехе. Есть взаимодействие еще с несколькими коллективами.

— Итак, допустим, вы сделали нейросеть, которая способна понимать эти четыре состояния мозга. Что дальше?

— Я рассказал только об одном контуре нейроинтерфейсов 5.0. Но всего их два. Во втором контуре нейросетки не только анализируют текущую ЭЭГ, но на основе этого делают предположения. Если человек что-то задумал, то что именно? Предположения нейросеток 2-го контура можно показать прямо на экране, обращенном к испытуемому.

— Но ведь задумать можно вообще что угодно…

— Понятно, что сетка никогда не догадается, что, например, вы сейчас держите в голове. Но если для начала мы ограничим фантазию испытуемого, и дадим ему список из 10 объектов, образы которых он может представлять на каждом шаге тестирования, и сетке тоже откроем это список, то число попыток быстро закончится.

— То есть если я задумала автомобиль, он сразу появится на экране. Да?

— Это так должно получиться на финише всех процедур обучения нейросетей в первом и втором контурах поколения 5.0, если идея сработает. А до этого первое же предположение нейросети, появившееся на экране, вызовет в контуре 1 оценку в категориях согласия или несогласия. Например, Вы задумали автомобиль, но предположение нейросетки — футбольный мяч. Реакция контура 1 – твердое «нет». Вот с этого момента и начинается обучение сеток в контуре 2.

— А как это наглядно будет выглядеть?

— Где-то в памяти второго контура будет записан икс – это то, что задумал испытуемый, и на самой дальней дистанции от него (ведь было твердое «нет») – футбольный мяч. И сетка запомнит признаки ЭЭГ, сопутствующие этой дистанции. Так с каждой новой задумкой испытуемого, с каждым предположением сетки в конуре 2 будет заполняться поле смысловых дистанций между первыми заданными десятью объектами.

Здесь важно, что этосемантическое поле будет нарисовано не само по себе, а скопировано из мозга человека! Получается, что нейросеть уже понимает данного конкретного человека в отношении этих десяти объектов.Потом вбросим еще 5 объектов, подождем, пока и это выучит, и так далее. В результате получим настоящее нейроморфное копирование мозга в память машины.

— Так значит, нейроинтерфейсы 5.0 предназначены не для передачи команд мозга к механизмам, а для копирования семантических полей мозга?

— Совершенно верно. Но это только половина дела. Ведь в контуре 2 с каждым шагом сопоставляется текущая ЭЭГ с конкретным задуманным объектом. Причем не только с его формой, но и с его положением в семантическом поле.

Вот здесь мы надеемся, что при творческом подходе моих коллег к набору и конфигурации искусственных сеток контура 2 удастся перейти от заданного сетке набора объектов к генерации этих объектов самой сеткой на основе анализа ЭЭГ.

С этого момента мозг и искусственная нейросеть контура 2 окажутся на равных. Человек теперь тоже будет догадываться, что изобразила нейросеть.Начнется настоящее общение. Представляете, что такая обученная в контуре 2 нейросетка может понапридумывать?

— То есть, вы создаете настоящий творческий искусственный интеллект, который в результате вытеснит человека?

— Не вытеснит, а поможет. Это будет понимающий искусственный интеллект. Уже сейчас понятно, что вытеснение искусственным интеллектом человека сначала из сферы производства, а затем, очевидно, и из области управления бытовыми механизмами, приборами и процессами приведет формированию двух каст интеллекта, не понимающих друг друга. Поэтому нужно заранее строить системы искусственного интеллекта, включающие модули взаимного понимания на основе общих семантических полей.

Вот для этого и нужны нейроинтерфейсы поколения 5.0.

В новом типе отношений мозга и ИИ через нейроинтерфейсы 5.0 возникнет «мозг-машинный язык», информационная емкость которого, возможно, позволит мозгу напрямую обращаться к ячейкам памяти машин.В перспективе, человек сможет расширить потенциал своей памяти и быстродействия за счет внешних вычислительных средств.

При этом мы все время говорим о неинвазивных интерфейсах: снял шапочку с электродами и гуляй без ИИ.

— А как насчет сознания человека, оно же не скопируется в машину?

— В человеческом виде сознание не скопируется. Тем не менее при достаточно богатых семантических полях в машинной памяти могут зародиться модельные описания физического мира, напоминающее сознание человека. Однако давайте кое-что оставим на будущее, как интригу.

Анна Урманцева

[александр вестник]

Значить люди очень полезным делом занимаются жаль только не получится у них ничего не в этом десятилетии не в следующем.Где то читал что нейрон слизня какого то может 200 млн команд возможных передавать , интересно этот ведь нейрон отдельно от слизня изучали то есть он только дисфункции и транслировал.Нейрон собаки например не изучали еще человека тем более.Люди думают добьемся успеха в малом потом в большом добьемся а высшее знание так не работает, тут надо сразу вирт капсулу открыть и исходя из виртуализации этой уже протезы как вторичный элемент развивать.То есть исследования правильные направление неправильное,это надо кванты осознания души от тела ловить , и заменять их на кванты виртуального пребывания.И то сейчас технология аналоговая у компа только один канал который выдает либо еденицу либо 0 то есть что бы компьютер научить общатся с этим безмозглым слизнем у которого души нет , нужен компьютер размером с Юпитер, и как я говорил это потенциал нейронов человека никто путево не замерял.

[eva5eva]

Наша система имеет 21 октаву (все системы имеют 21 энергетическую октаву вибраций).

1. Земля находится на 10 октаве.
2. Мы переходим сначала на 11,
3. потом на 12 и т.д.
4. Когда мы проходим 21 октаву, происходит переход на вторую систему октав,
5. потом - на третью и т.д.

Шесть Систем октав образуют фрактал - шестиугольник.

1. С шестой (последней в первом фрактале) происходит переход на новый (второй) фрактал -
   на седьмую Систему октав (первую Систему для второго фрактала).
2. Второй фрактал находится внутри первого, третий - внутри второго и т.д.

Некоторые из группы Горловского дошли до 3 фрактала,
другие до 50 фрактала,
третьи поднялись очень и очень высоко.

В системе фракталов и определяется та или иная высокая вибрация.

Например:

• вибрация Душ первой группы (молодые Души) составляет 150 млн. фрактал,
• второй группы - 15 млрд. фрактал,
• шестая группа (старые Души) - 150 млрд. фрактал.

 

Схематическое изображение системы фракталов

 

Шестиугольники на картинке - это фракталы.
Самый большой - первый.
Каждый фрактал содержит шесть Систем октав (кружочки на углах).

Первый фрактал - это не плоская фигура, а объёмная - объёмный шестиугольник (как сфера с углами). Поэтому повышение вибраций - это движение в объёмной фигуре по спирали к центру.

Можно сказать, что "вглубь".

Это можно сравнить с путешествием от Плутона к Солнцу. Только не по прямой линии - сразу к Солнцу, а сначала к ближней планете, после адаптации к ней (больше света), другое время (она быстрее вращается вокруг Солнца, так как её орбита меньше), на следующую планету и т.д.

[Эдуард]

Музыка, сгенерированная ИИ https://google-research.github.io/seanet/musiclm/examples/

[птаха]

Первый пошел — российская квантовая нейросеть успешно решила математические задачи

Нейросети и квантовые компьютеры – это два главных тренда последнего времени. Но что произойдет, если возможности квантовых устройств объединить с машинным обучением? Решением этой задачи занялись российские ученые и уже достигли первых результатов.

19.05.2023

Хотя нам кажется, что нейросети обладают практически безграничными возможностями, с точки зрения объема производимых вычислений это не совсем так. По большому счету, они представляют собой классические компьютеры с множеством процессоров-нейронов, а потому у них есть свой потолок. Наступит момент, когда обработка огромного количества данных с помощью нейросети будет занимать слишком много времени или вовсе окажется невозможна.

С другой стороны, квантовые компьютеры обладают потенциально огромными вычислительными возможностями и высочайшей скоростью работы за счет особых квантовых состояний, таких как запутанность.

Недавно физики из МФТИ, МИСИС, Сколтеха и Российского квантового центра смогли объединить машинное обучение на основе мини-пакетного градиентного спуска по поверхности ошибки и квантовую сеть. В рамках VI Международной школы по квантовым технологиям в Миассе они продемонстрировали работу модели гибридного классификатора, дополненного квантовым симулятором.

Представленный образец представляет цепочку из восьми трансмонных кубитов, в которых используется джозефсоновский переход, состоящий из двух сверхпроводящих электродов, разделенных тонким слоем изоляции. По сути получилась квантовая нейросеть, в которой искусственные нейроны заменены на кубиты. При этом для обучения были задействованы всего четыре кубита-нейрона. 

Первый слой этой нейросети представлял собой углы однокубитных операций, в более глубоких слоях были использованы наборы двухкубитных вентилей для запутывания кубитов. На выходе измерялось среднее значение σz первого кубита – это и был ответ сети.

Модель использовали для решения разных задач классификации: вычисления четности, определении меток рака молочной железы и идентификации марок вина. При этом задача про рак была более простой, так как требовала ответа — есть метка или нет. А вот задача с вином уже была многоклассовой с большим количеством параметров для определения.

Но в итоге для этих задач была достигнута точность решения 94%, причем для запроса про рак модель начала выдавать точный ответ уже после десяти итераций.

Также квантовой нейросети предложили распознать рукописные цифры из набора данных MINIST. Здесь точность решения составила 90% после нескольких десятков итераций. 

По словам авторов исследования, все это было достигнуто за счет удачной комбинации структуры квантовой цепочки и алгоритма машинного обучения. А точность и стабильность подтверждены методом перекрестной проверки.

Пока результаты, показанные в ходе эксперимента, не сравнивались с тем, как бы справились с этими задачами обычные нейросети. Но это исследование важно само по себе как подтверждение возможности развития квантовых нейросетей. К тому же в планах команды физиков увеличение количества кубитов и решение более сложных задач, а также переход от классических данных к квантовым.

 

[Legenda]

41 минуту назад, птаха сказал:

Представленный образец представляет цепочку из восьми трансмонных кубитов, в которых используется джозефсоновский переход, состоящий из двух сверхпроводящих электродов, разделенных тонким слоем изоляции

птаха, а вы правда все поняли????

 

[птаха]

27 минут назад, Legenda сказал:

все поняли????

Понять - в идеале означает "сделать самому" или коллективом единомышленников.

В данном случае мне понятно количество "8 кубитов" - это уже на слуху у многих. А пояснения про способы поддержания их взаимодействия - эти детали для меня не так важны. Гораздо важнее для меня понять, как осуществляется расшифровка на выходе квантового компьютера - ведь она из разряда "наличие наблюдателя"....

[Legenda]

...а я вообще ничего не поняла.... (((((

[Iris]

24 минуты назад, птаха сказал:

данном случае мне понятно количество "8 кубитов" - это уже на слуху у многих

Можете описать своими словами?

[птаха]

31 минуту назад, Iris сказал:

Можете описать своими словами?

Что конкретно? Само понятие "кубит"? Это понятие чисто математическое, поэтому брать надо соответствующий раздел математики. По правде говоря, немногие студенты и даже преподаватели полностью осознают, как устроен кубит. Есть даже такое расхожее выражение: "Заткнись и считай", то есть не пытайся представить себе эту штуку, а пользуйся методичкой по расчёту вероятности осуществления того или иного события.

Но всё же кубит можно представить тем людям, кто глубоко в эзотерике - это всем известный новогодний шар с ёлки....

или вот такая матрёшка, где сознание души пронизывает собой всё, в том числе и плотную оболочку:

 

 

 

[Iris]

Из инета, как я поняла : кубит это как бит (единица хранения информации), только он находится сразу в двух состояниях (0 и  1  одновременно)

[птаха]

16 минут назад, Iris сказал:

только он находится сразу в двух состояниях (0 и  1  одновременно)

Не совсем так. Кубит характеризуется вероятностью нахождения в состояниях 0 и 1.

Могу предложить статью блогера дзена, которому я доверяю как вдумчивому и ответственному человеку https://dzen.ru/a/Ys2KLAdrK19KphPo

 

[Iris]

1 час назад, птаха сказал:

А пояснения про способы поддержания их взаимодействия - эти детали для меня не так важны. 

Создание элемента хаоса?

 

1 час назад, птаха сказал:

Гораздо важнее для меня понять, как осуществляется расшифровка на выходе квантового компьютера - ведь она из разряда "наличие наблюдателя"

Я не поняла, что значит среднее значение первого кубита?

[птаха]

22 минуты назад, Iris сказал:

Я не поняла, что значит среднее значение первого кубита?

Вот это и есть применение математической теории - расчёт вероятности. Похоже на методику расчёта векторов, но есть и свои особенности.

Кубит по сути это неисчислимое множество состояний между 0 и 1 - вот этот шарик, которым его изображают, - он не полый, так же как и сферическая волна кванта света.

[Iris]

5 часов назад, птаха сказал:

Могу предложить статью блогера дзена, которому я доверяю как вдумчивому и ответственному человеку https://dzen.ru/a/Ys2KLAdrK19KphPo

Спасибо, прочитала с интересом, там был комментарий, квантовый комп похож на женскую логику: да, нет, наверное или может быть но женская логика включает не только это, но вопросы у неё тоже "квантовые" например, я зашла на этот блог, читаю, пытаюсь понять, читаю комментарии и тут же ловлю мысль из ниоткуда: батюшки, да тут же полно умных мужиков, блин, я как Людмила в библиотеке в к/ф Москва слезам не верит... вот это квантовость - зашла как бы за одним, а получила несколько вариантов всякого разного... и это в мои то года...🤣

[птаха]

1 час назад, Iris сказал:

женская логика включает не только это

Да уж, женщина как хорошее вино, с годами только набирает "крепость". Не даром христианская религия старательно поддерживает имидж женщины как грешницы  А приверженцы восточных традиций выражают недовольство тем, что сила кундалини женщинам дарована от природы, в то время как мужчинам приходится эту силу завоёвывать.

[_Андрей_]

18 часов назад, птаха сказал:

женщина как хорошее вино, с годами только набирает "крепость"

Нет, не крепость... аромат )))

[Эдуард]

31.05.2023 в 15:26, птаха сказал:

Кубит по сути это неисчислимое множество состояний между 0 и 1

Почитал в вике и тоже так понял. Это очень расширяет диапазон результатов или объем зашифрованной кубитами, информации. Практически до бесконечности.

Если спросить обычный комп - это яблоко красное или зеленое, он выберет один из вариантов, в зависимости от обобщения для конкретного состояния.  Квантовый же, как я понял, ответит более точно - яблоко частично зеленое, частично красное, частично желтое и т.д., т.е. опишет цвет яблока, как диапазон цветовых характеристик

[Legenda]

21 минуту назад, Эдуард сказал:

Квантовый же, как я понял, ответит более точно - яблоко частично зеленое, частично красное, частично желтое и т.д., 

....короче, сиди и сам думай какое оно это яблоко....  нечего квантовый компьютер перегружать дурацкими вопросами )))))))) 

 

[птаха]

1 час назад, Legenda сказал:

нечего квантовый компьютер перегружать дурацкими вопросами ))))))))

ага))))))) а свой мозг зачем-то перегружаем дурацкими вопросами - а ведь он гораздо более совершенный квантовый компьютер

тело человека состоит из тех же элементарных частиц, которые запутываются в соответствии с квантовой теорией поля....