Когда поток жидкости или газа обтекает цилиндрические тела, с таких тел поочередно начинают срываться вихри. Причем их вращение противоположно, и, срываясь, они поддерживают друг друга. Этот эффект называется дорожка Кармана.
Вихревая дорожка Кармана
Вихревая дорожка характерна не только для цилиндрических тел. С ней стараются бороться, так как вибрации, создаваемые вихрями, могут разрушительно воздействовать на сам объект. Но иногда этот эффект можно использовать и во благо.
Одним из самых древних применений вихревой дорожки была Эолова арфа, разные виды которой известны еще с античности. Названа она в честь бога Эола - повелителя ветров. Еще ее называют "арфой духов" за характерный "потусторонний" звук.
Старинные Эоловы арфы.
В основном она представляла собой длинный плоский ящик-резонатор, с одной из длинных сторон которого крепились порожки для струн и колки для настройки.
Часто сверху располагалась дощечка, направляющая поток воздуха поперек струн.
Проходящий через первую струну ветер заставлял ее вибрировать, а завихрения дорожки Кармана создавали еще большие колебания в последующих струнах.
Такую арфу располагали на подоконнике или проеме окна горизонтально или вертикально:
Гравюра эоловой арфы в окне.
Арфы, на которых играет ветер, были распространены в конце 18 века, но постепенно утратили популярность. На данный момент их изготовлением занимаются любители и современные художники.
Нейронные сети как правило используются на задачах кластеризации и распознавания образов. И там они показывают действительно впечатляющие результаты. Но в задачах распознавания образов структура нейронной сети (ее топология) как правило задается заранее. Обучением же такой сети является настройка весов между заранее определенными слоями. Сам выбор топологии сети является очень нетривиальной задачей, которая возникает еще задолго до обучения самой сети. Поэтому возникла задача, чтобы сеть могла не только обучаться, но и сама настраивать свою топологию, создавать/удалять узлы и связи. Одним из таких алгоритмов является алгоритм NEAT. Именно с помощью этого алгоритма была создана и обучена нейронная сеть Mar/IO, играющая в Супер Марио на видео ниже:
В прошлой заметке было описано как обучить нейтронную сеть так, чтобы она играла в Марио или управляла роботом. Но может ли нейронная сеть генерировать текст? В этом вполне могут помочь цепи Маркова. Вот за что я 'люблю' русскоязычную википедию, так это за то, что любое простое явление/уравнение/правило, особенно из математики описывается сходу настолько обобщенно, настолько зубодробительными формулами, что без пол литра не разберешься. Притом составители статей не утруждают себя дать описание (хотя-бы на пару предложений) простым человеческим языком, а сразу переходят к формулам. Если кто-то захочет узнать что такое цепи Маркова, то в первом переложении он узнает, что: "Це́пь Ма́ркова — последовательность случайных событий с конечным или счётным числом исходов, характеризующаяся тем свойством, что, говоря нестрого, при фиксированном настоящем будущее независимо от прошлого. Названа в честь А. А. Маркова (старшего)." Может быть дальше станет понятно? Как бы
Газибо представляет собой один из многих симуляторов роботов. Развивается Open Source Robotic Foundation и довольно тесно взаимодействует с Операционной системой для роботов (ROS)
Комментарии
Отправить комментарий