avva: (Default)
Цитата из учебника физики (теория конденсированного состояния), перевод с английского. Похвальная искренность автора!

"Чтобы разработать интеграл по путям для фермионов, мы сначала отмечаем, что упорядоченная по времени корреляция ферми-операторов удовлетворяет

⟨T[c(t)c†(t')]⟩ = - ⟨T[c†(t')c(t)]⟩

Таким образом, мы будем использовать (комплексные) числа Грассмана ξₐ для представления ферми-операторов.

Читатель может спросить, что я имею в виду под "использованием чисел Грассмана для представления ферми-операторов"? Честно говоря, я должен признать, что не знаю. Я не понимаю физического смысла числа Грассмана."
avva: (Default)
Я читаю сейчас старый олдскульный учебник оптики по-английски (Fundamentals of Optics, Jenkins & White, 4th ed.), он мне очень нравится. В конце книги есть приложение номер VII, где авторы рассказывают правила значащих цифр в числах, которые используются в научных текстах.

Например, в числе 0.000345 есть три значащие цифры 345 (нули в начале не считаются), в числе 345 тоже, в числе 34500 тоже (подразумевается, что такое число получено путем округления последних двух цифр), а вот в числе 345.0 четыре значащие цифры, ноль после запятой означает, что там точность до 1/10.

Ну вот, в принципе я полагал, что эти правила интуитивно понимаю, и вроде все сходится с написанным в тексте. И тут они пишут следующее (я выделил на фотографии): если вам нужно округлить до трех значащих цифр, но первая ненулевая цифра 1,2 или 3, то округляйте на самом деле до четырех; если же она от 4 до 9, то до трех.

sigfigs.png


Мне никогда не попадалось такое странное правило, разделяющее первую цифру на группы 1-3 и 4-9 (обратите внимание, это не имеет отношения к правилу округления цифры вверх/вниз, речь о *первой* цифре числа, а не последней). Я внимательно прочитал википедию про "significant figures" и не нашел упоминания его. На других страницах, где объясняют значащие цифры, тоже такого не говорят. Что это было?

При этом логика такого правила вроде бы ясна: оно помогает немного уравнять *относительную* потерю точности. Если мы имеем дело с числом 9.8, две значащие цифры, то оно представляет разброс возможных истинных значений 9.75-9.85, неточность 0.1 из 9.8, т.е. примерно 1%. А если с числом 1.2, тоже две значащие цифры, то разброс 1.15-1.25, относительная неточность 0.1/1.2 уже близка к 10%. Поэтому, округляя до двух значащих цифр числа 9.823 и 1.244, мы можем предпочесть притвориться, что единица в 1.244 не значащая, и записать их как 9.8 и 1.24 соответственно.

Но это такое постфактум оправдание. Факт же, что в обычных объяснениях значащих цифр в Википедии и других учебниках ничего такого не обнаруживается. Откуда взялось правило про 1-3/4-9 и было ли оно "официальным" или общепринятым в каком-то смысле? Я не знаю - если знаете, расскажите.

Единственное, что я нашел на эту тему - обсуждение в Physics Stackexchange цитаты из другой книги (Schaum's Outline of Engineering Mechanics), где то тоже правило дается только для первой цифры 1, а не 1-3. В ответах там люди приводят тот же аргумент об относительной потере точности.

А, еще интересное сочинение John Denker: "Uncertainty as Applied to Measurements and Calculations". Автор очень не любит значащие цифры: "People who care about their data don’t use sig figs." и "... no matter what you are doing, you can always make it worse by using sig figs". Он подробно аргументирует свою неприязнь, но я не стал вникать. Может, кому интересно.
avva: (Default)
v2.png

Скорость Вояджера-2 относительно солнца, по мере его удаления. Вертикальные линии показывают его гравитационные маневры около планет (Юпитер, Сатурн, Уран, Нептун).

Любопытно, что в отличие от других планет, прохождение мимо Нептуна (с его спутником Тритоном) замедлило его. Зато посмотрел на красивое!

(Вояджер-2 использовал Нептун с Тритоном, чтобы перенаправить себя в направлении прочь от плоскости эклиптики, в которой лежат траектории всех планет - это объясняет некоторую потерю скорости)
avva: (Default)
Читал немного про вокальные регистры: головной, грудной итд. (chest voice, head voice по-английски). Грудной голос - это когда чувствуешь вибрацию в груди, если приложить руку; головной - вибрация ощущается скорее в голове.

Интересно, что по крайней мере по-английски куча статей и выступлений в том духе, что это устаревшая субъективная терминология, и учителя/терапевты вокала пользуются новыми терминами; и рядом с этим куча статей и выступлений других учителей/терапевтов, которые все-таки говорят об этих регистрах. Не знаю, кому верить.

Более низкие ноты обычно говорятся/поются грудным голосом, более высокие головным (или фальцетом), но это не твердое правило. Мне особенно интересны примеры, когда звук одной и той же высоты один и тот же человек выдает в разных регистрах, для сравнения. Что он при этом субъективно чувствует, что он "делает", чтобы выбрать тот или иной регистр?

На самом деле у меня есть еще вопрос к знающим людям. Обычно люди в повседневной обыденной речи пользуются грудным регистром. Но мне рассказали, что нередко бывает (особенно у женщин), что говорят целиком головным голосом, который для разговора более зажатый, больше стресса накладывает на голосовые связки, чем грудной; и что можно таких людей переучить, перевести на естественное говорение грудным голосом, от чего их голос станет звучнее и красивее и у них самих будут от этого всякие психологические улучшения. Это правда? Как такое переучивание происходит? Вы знаете лично примеры такого и можете рассказать? Спасибо!
avva: (Default)
Примечательное заявление от анонимных хозяев Anna's Archive, самой большой и полезной пираткой библиотеки в последние несколько лет. Десятки миллионов книг и академических статей в ней чрезвычайно нужны не только людям, но и большим языковым моделям - хоть им и скармливают "весь интернет", и хотя весь интернет намного больше по размеру, чем архив Анны, в пиратских библиотеках есть огромное количество экспертных знаний, которых нет в открытом доступе.

Я давно подозревал, что LLMы тренируют на пиратских библиотеках, скорее всего на архиве Анны, но прямое подтверждение пришло месяц назад, в статье китайских разработчиков Deepseek это прямо указано, хотя с точки зрения законов о копирайте нелегальность всего этого очевидна (но типа идите подавайте на нас в суд в Китае). А пару недель назад сообщили, что в иске против Meta утверждается, что они скачивали архив Анны и Либген.

Я очень сильно подозреваю, что где-то в глубине OpenAI сидят один или два человека, которые единственные знают все технические и финансовые подробности того, как архив Анны качается и вставляется в процесс тренировки их моделей. И меня не удивит, если то же верно для Гугла и моделей Gemini, несмотря на очевидный огромный легальный риск. Преимущество, которое дает моделям такой огромный набор данных высокого качества, слишком велико. Вполне возможно, что его просто не преодолеть другими способами, и если вы одна из 5-6 компаний, соревнующихся в борьбе топ-моделей, то либо вы находите способ использовать эти данные, либо остаетесь позади.

На фоне этой реальности Анна (ну мы не знаем, конечно, что это реальное имя) раскрывает тот факт, что они дали доступ на высокой скорости (чтобы все можно было скачать за разумное время) 30 компаниям, в том числе американским, благоразумно не называя никакие имена, кроме Deepseek, которые сами признались. И призывает реформировать копирайт - ограничить 20 годами, и в любом случае исключить из него компании, собирающие тексты для хранения и компьютерной обработки, а не перепродажи; чтобы не дать тем странам, где на закон могут без проблем наплевать в случае нужды (Китай в первую очередь) вырваться вперед в гонке за лучший искусственный интеллект. Я не верю, что такой призыв может сейчас сработать, но если легальные проблемы действительно затормозят ведущие западные модели и через полгода-год это станет очевидным? Тогда - кто знает?
avva: (Default)
eco01100_20250219_183305.png

На картинке (можно нажать): карта метаболических путей одной маааленькой бактерии, E. Coli.

Мне это попалось в качестве иллюстрации нехитрого тезиса "в биологии все очень сложно" в одном блоге о том, почему нет "10x" биотехнологов, как есть "10x" программисты, т.е. на порядок более продуктивные, чем в среднем.

Цитата: "Мы разгадали центральную догму. Биология запрограммирована в ДНК. ДНК делает РНК, РНК делает белки, а белки делают всю работу. Мы можем читать и писать ДНК. В чём проблема?

А проблема в той куче всякой фигни, которая происходит между каждым из этих этапов - и каждый этап сам по себе это целая научная дисциплина. Центральная догма - это красивая история, но поверх неё навалено столько переменных и движущихся частей, которые взаимодействуют друг с другом без какого-либо общего плана, и всё это собралось вместе благодаря миллиардам слегка удачных случайностей за пару миллиардов лет. Возможно, это просто система, которую ни один человеческий мозг не способен достаточно хорошо понять, чтобы точно ею управлять."

Ссылки на блогпост и на интерактивную версию карты:

https://partialagonism.substack.com/p/why-there-are-no-cracked-biotechnologists

https://www.kegg.jp/pathway/eco01100
avva: (Default)
Про археологию кинули ссылку, понравилось.

archeo.jpg
avva: (Default)
eggs.png

Новая научная статья в Nature занимается исключительно важным вопросом: техникой варки яиц. Статья утверждает, что традиционные методы плохо работают, потому что белок и желток требуют разной температуры (85° и 65° Цельсия соответственно). Авторы проводят как теоретическую симуляцию, так и эмпирическое исследование того, как сворачивается белок и желток при разных методах.

Они сравнивают яйца вкрутую (12 минут в кипящей воде), в мешочек (6 минут в кипящей воде), soud vide (час при температуре в 65°) и периодический метод, который они изобрели. Вряд ли вас удивит, что периодический метод дает наилучший результат. Вот его описание: держать яйцо 2 минуты в кипящей воде и 2 минуты в воде с температурой 30°. Повторить этот цикл 8 раз - общее время 32 минуты. Утверждается, что из-за теплопередачи внутри яйца желток при этом все время остается почти с постоянной температурой 67°, как ему и нужно.

https://www.nature.com/articles/s44172-024-00334-w
avva: (Default)
gromov.jpg

Миша Громов (знаменитый математик) пишет, что распространение жизни по суше Земли возможно только благодаря неравенству 2237 < 2346. Это неравенство энергетического баланса в реакции синтеза аммиака. Если бы связи между атомами азота и водорода в молекуле аммиака были совсем чуть-чуть слабее, скажем энергия 371 дж/моль вместо 391 дж/моль, как в реальности, то, пишет Громов, не было бы шанса на возникновение гоминидов.

Я не могу сам судить ни о корректности всех деталей, ни о том, насколько убедительно такое гипотетическое "если бы по-другому", но сам аргумент мне показался интересным.
avva: (Default)
Мне всегда было интересно, как можно научиться двигать какими-то частями тела, если не знаешь, что для этого делать? Ну вот я не умею двигать ушами; как можно меня научить, если нет субъективного ощущения "отдать команду ушам", как есть "отдать команду руке", или носу, или пальцу ноги?

(в последнее время меня это еще больше стало интересовать с практической точки зрения ввиду диспраксии ребенка А. и его проблемы планировать/выполнять движения мышц, управляющих губами, языком, челюстью... Например: как научить ребенка выпячивать губы для "у", если он не понимает, как это сделать, и не может даже начать повторять движение? Одна из возможностей - помогать ему физически делать это движение, обращать внимание на то, как это "ощущается", и поощрять любое пусть даже крохотное собственное "вкладывание" в результат. Но это так, в скобках...)

На днях наткнулся на интересную статью в этом духе: "Training of voluntary torsion". Глаз умеет вращаться вокруг оси "вперед-назад" (торсионное вращение). Обычно это вращение является частью движения глаза для фиксации на определенной цели, и подчиняется так называемому "закону Листинга". Количество вращения невелико, несколько градусов, и не является осознанным. Если вы наклоните голову влево или вправо, сохраняя фиксацию взгляда на какой-то цели, ваши глаза будут вращаться в обратном направлении, чтобы нейтрализовать вращение головы; это может быть большое вращение, скажем 20 градусов, но тоже не под сознательным контролем. В статье 1978 года описывается процесс тренировки сознательного торсионного вращения глаза, при зафиксированной голове. Интенсивные тренировки позволяют достичь размаха в 20-30 градусов за 25-35 часов, способность развивается плавно - примерно 0.8 градуса за час тренировки. Субъективно при это возникает ощущение (ложное), будто все тело поворачивается в ту же сторону, что и глаз, а мир вокруг наоборот крутится в другую. Я не знаю, есть ли у этого какие-то практические применения; теоретически это дает важную информацию о том, как мозг управляет движением глаз.

Задумался над этим и поискал заодно и про уши. Нашел крышесносную статью 2019 года ("Development of a training paradigm for voluntary control of the peri-auricular muscles: a feasibility study.") о том, как добровольцев учили двигать ушами с помощью компьютерных игр, где даже малейший импульс активности в соответствующих мышцах - считываемый датчиками - помогал сделать нужное в игре действие. Идея в том, чтобы дать еще один канал коммуникации для людей с полным параличем (кроме моргания, которое не всегда работает, если я верно понимаю). Из 13 участников 10 научились в той или иной мере двигать ушами (от 1 до 5 миллиметров).
avva: (Default)
Даглас Хофштадтер (автор «Гёдель, Эшер, Бах: эта бесконечная гирлянда») опубликовал статью лет 10 назад, с ответами на вопросы восьмиклассницы о его отношениях с математикой, что ему было трудно в ней, какие он советы даст школьникам итд. Он открыто и откровенно говорит там о своих сложностях, используя метафоры "потолка абстракции" и разреженного воздуха альпиниста, и его впечатления покажутся знакомыми многим, я думаю - несомненно мне они знакомы. Привожу длинные отрывки в переводе с англ.:

"Я с благодарностью воспринимаю то, что меня считают математиком (и тем более "выдающимся"!), но, к сожалению, я совсем не принадлежу к этому довольно редкому виду. Я "математическая личность", это несомненно: я рос с глубокой любовью к математике и размышлял о математических вещах практически всю свою жизнь (вплоть до сегодняшнего дня), но в начале двадцатых годов моей жизни наступил момент, когда я внезапно осознал, что просто не способен мыслить достаточно чётко на том уровне абстракции, который необходим для внесения серьёзного вклада в современную математику. Это произошло, когда я учился в аспирантуре по математике (в Беркли), и ввиду этого осознания я бросил учёбу. Это был очень резкий поворот в моей карьере и, нечего и говорить, огромный удар по моему эго.

Как я это формулирую теперь, в начале аспирантуры по математике "я ударился головой о свой потолок абстракции" – и что забавно в этом в остальном очень огорчительном образе, так это то, что так называемый "потолок абстракции" находился внутри моей головы! Это было внутреннее ограничение моего мозга или разума! Так что нужно представить, как мой череп ударяется прямо в жёсткое препятствие, которое находится внутри самого черепа – ой!

До того травматического события в Беркли, когда мне было около 22 лет, я ни на мгновение не подозревал, что в моей голове существует такая вещь, как "потолок абстракции". Я всегда считал само собой разумеющимся, что моя способность усваивать абстрактные идеи в математике будет продолжать расти по мере получения новых знаний и опыта в математике, как это было в школе и колледже. На самом деле, я специализировался на математике в Стэнфорде, и за четыре года учёбы там я провёл множество самостоятельных исследований определённых видов закономерностей в теории чисел и сделал массу открытий, которых никто из моих профессоров никогда не видел, и процесс совершения этих прекрасных открытий полностью опьянил меня, заставив поверить, что у меня есть всё необходимое, чтобы стать математиком мирового класса. Это было восхитительное, прекрасное, захватывающее чувство, и оно длилось несколько лет, но в конце концов, увы, оказалось иллюзией.

Как я говорю, я обнаружил через пару лет, когда учился в аспирантуре по математике, что просто не способен усваивать идеи, которые было необходимо усвоить для того, чтобы стать высококлассным профессиональным математиком. Или точнее, если я и мог их усвоить, то только черепашьим шагом, и даже тогда моё понимание всегда оставалось размытым и нечётким, и я постоянно должен был возвращаться назад, чтобы пересматривать и освежать мои слабые познания. Вещи на том разреженном уровне абстракции (теория групп, теория колец, теория полей, теория Галуа, топология и т.д. - фундаментальные курсы, которые были обязательны для всех аспирантов в Беркли) просто не задерживались в моей голове так, как более конкретные темы из программы бакалавриата (математический анализ, комплексные переменные, теория чисел, математическая логика). Это было похоже на пребывание высоко в горах, где атмосфера становится настолько тонкой, что внезапно становится трудно дышать и даже ходить. Если альпинист не знает, что атмосфера становится всё более разреженной по мере подъёма, то в какой-то момент на очень высокой горе он будет застигнут врасплох и озадачен своей внезапной неспособностью продолжать восхождение в том же темпе, что и раньше – его шокирует то, что он замедлился до ползания или полной остановки. Это будет смущающий, пугающий и отрезвляющий опыт.

Именно так это было со мной в Беркли. Внезапно я отчаянно боролся, буксовал, скользил, никуда не продвигался, постоянно пребывал в замешательстве и был чрезвычайно обескуражен. За год или около того я потерял практически всю уверенность в своих математических способностях, хотя я очень хорошо выступал на различных математических соревнованиях в школе и также весьма успешно участвовал в подобных соревнованиях в колледже.

[автор переходит на учебу физике и успешно заканчивает докторскую степень в другом университете]
Но как только я получил докторскую степень по физике, я оставил физику навсегда (как и в математике в Беркли, у меня также были очень травматичные переживания в физике в Орегоне, к моему большому шоку и разочарованию), и я в итоге перешёл в когнитивную науку – область, в которой изучается природа самого мышления, которая является гораздо менее математической дисциплиной, и она определённо не требует тех же видов высоких абстракций, которые так сильно сломали мой мозг, когда я был в Беркли."

[источник. В конце статьи Хофштадтер приводит несколько примеров книг, открывающих путь в математику для интересующегося подростка или взрослого]
avva: (Default)
Предположим, у меня есть какая-то система, которая измеряет некое физическое значение, и я намерил много сэмплов x_1, x_2, ... x_n, разумеется с какими-то ошибками. Я хочу использовать "среднее" значение в качестве наилучшего приближения к истинному, какое я пока что смог найти. Я знаю, что среди моих данных могут быть выбросы (outliers) и помехи. Какое именно среднее взять? (если я верно понимаю, на научном языке это называется "найти центральную тенденцию", но я не учил статистику и очень мало знаю о ней).

Напрашиваются, скажем, варианты:

- среднее арифметическое (mean)
- медиана (median)
- отбросить N% самых крайних данных, считая их выбросами (trimming), и взять среднее арифм.
- заменить N% самых крайних данных на ближайшие к ним, и взять среднее арифм. (winsorizing)
- взять среднее арифм. (или медиану?) данных, лежащих в интервале 25% - 75% всех значений
- взять среднее арифм. (или медиану?) данных, лежащих вокруг стандартного отклонения всех данных от их медианы
- отбросить данные, лежащие за пределами 3 медианных отклонений от медианы (MAD = Median Absolute Deviation) и взять среднее арифм. того, что осталось.
- ?

Мне интересно в целом понять, как выбирают между этими различными вариантами? Как оценивать разные трейдоффы? Есть ли отличные книги, или курсы, фокусирующиеся именно на том, чтобы учить людей лучше выбирать то, как выбирать среднее значение и другие такие характеристики данных? (тот же вопрос можно задать о средней ошибке итд.).
avva: (Default)
флюс.png

Поразило своей ёмкостью и яркостью прилагательное "флюсоподобный" в этой цитате.
avva: (Default)
Видел шутку про нобелевскую премию по физике (напомню, что все сразу стали спорить, имеют ли работы, за которые ее дали, отношение к физике).

Хинтон, один из двух лауреатов этой премии, в первом же интервью обругал школу генеративной лингвистики (основателем которой является Ноам Хомский), в том духе, что сторонники этой школы утверждали неоднократно, что нейронные сети не могут понимать язык по-настоящему, но достижения последних лет показали, что они целиком неправы, и что все их знания о языке не сравнятся с прогрессом в нейронных сетях.

Короче, это все была предыстория, а шутка заключается в комментарии:

"Так вы говорите, что Хинтон свысока раскритиковал научную дисциплину, о которой мало знает и еще меньше понимает? Отлично, значит, вопрос решен, он действительно физик."

(не обижайтесь, физики! я вообще скорее Хинтону симпатизирую тут, но просто показалось неожиданным и смешным)
avva: (Default)
Воскресенье после обеда. Вы никого не ожидаете. Стук в вашу входную дверь, вы открываете, а за ней на вашем пороге -

Что вас больше удивит - морж или фея?

В микроблогах в тамблере, в комментариях в Метафильтре и в блоге Марка Розенфельдера подробно обсудили этот гипотетический вопрос.

Любопытно, что 80% читателей ответили, что морж будет для них бОльшим сюрпризом, чем фея. Самое частое объяснение - "если за моей дверью оказалась фея, это означает, что одно важное допущение в моей картине мира оказалось неверным. Если за моей дверью морж, это значит, что я неверно понимал сразу много разных важных вещей о том, как устроен мир".

Иными словами, это разница между "невозможным" и "невероятным", и тем более меня удивило, что никто в англоязычных дискуссиях не процитировал следующий отрывок из рассказов об отце Брауне Г.К.Честертона, который я помню с детства:

"— Совсем нет, — спокойно ответил отец Браун. — Мои сомнения касаются не сверхъестественного, а естественного. Я полностью согласен с человеком, который сказал: «Я могу поверить в невозможное, но не в невероятное».

— Это и есть то, что вы называете парадоксом? — спросил Таррент.

— Это то, что я называю здравым смыслом, — ответил священник. — Гораздо естественнее поверить в то, что за пределами нашего разума, чем в то, что не переходит этих пределов, а просто противоречит ему. Если вы скажете мне, что великого Гладстона в его смертный час преследовал призрак Парнела, я предпочту быть агностиком и не скажу ни да, ни нет. Но если вы будете уверять меня, что Гладстон на приеме у королевы Виктории не снял шляпу, похлопал королеву по спине и предложил ей сигару, я буду решительно возражать. Я не скажу, что это невозможно; я скажу, что это невероятно. Я уверен в том, что этого не было, тверже, чем в том, что не было призрака, ибо здесь нарушены законы того мира, который я понимаю."

Сама фраза "Я могу поверить в невозможное, но не в невероятное" принадлежит Оскару Уайльду.

------------------

Возвращаясь к моржу и фее. Есть два способа задать этот вопрос: либо дано, что это действительно морж (арктическое морсков животное) или действительно фея (миниатюрный порхающий гуманоид из волшебного фольклора), и каким-то неизвестным образом я, открывающий дверь, это понимаю и не сомневаюсь - или это необязательное реальные морж/фея.

Во втором случае самым логичным объяснением будет, что это какой-то розыгрыш - человек в убедительном костюме или дрон, раскрашенный под фею - и поскольку предположительно морж сидит неподвижно, устремив на меня грустный взгляд, а фея машет крылышками, двигает миниатюрными ручками/ножками и чего-то там пищит, я думаю, что фею подделать значительно сложнее/муторнее, и поэтому она меня больше удивит.

В первом случае, несмотря на все слова выше про невозможное/невероятное - которые мне нравятся скорее как полезный материал для размышлений, чем как убедительный аргумент - меня тоже больше удивит фея. Я думаю, что большинство людей, которые отвечают, что их больше удивит морж, не пытаются на самом деле продумать и представить как можно более тщательно свою гипотетическую реакцию, а отвечают красиво-парадоксально, как им хотелось бы, чтобы случилось.
avva: (Default)
Случайно попалась подшивка журнала "Радио" за многие годы. Вот отрывок из статьи в выпуске за март 1980 о клубе радиолюбителей в Носовке (районный центр, Украина, около 18 тыс. жителей, тогда).

katsalap.jpg

Забавно, как все имена приводятся с позывными сигналами. А это реально чему-то помогало, или такая стилизация? Т.е. в 1980 году знание, что А. Кацалап это RB5RCB, как-то помогало наладить контакт конкретно с А. Кацалапом? Сейчас-то я понимаю, что есть базы данных с мейлами и телефонами разных любителей, но тогда наверное не было - проще было Кацалапа в телефонной книге искать?
avva: (Default)
climate.png

Из журнала "Техника - молодежи", номер 8, 1962 год (!).

Ответа на вопрос в журнале нет, это рубрика типа "подумайте сами, дорогие читатели". Называется "Подумайте, докажите".
avva: (Default)
459652765_8182461471871541_472671191376650549_n.jpg

Фотография из фейсбука.

Почитав несколько мнений о психологии автора, его личностных качествах и перипетиях его судьбы, добавлю свои две копейки:

Два автора, мне кажется. Красный и зеленый - одна рука (Я, Л одинаковые, Б, И немного разные, но в пределах приемлемой вариативности, тем более что Б и в верхней строчке нестабильное), желтый - совсем другая: сравните Ш (главная улика), узкая Л, скособоченная А, Ю с перекладиной ниже середины вертикальной черты.

(Эпиграфисты - это те, кто делают вот такой анализ профессионально на древних стенах, камнях, горшках итд., а палеографисты - на рукописях)

о коме

Sep. 3rd, 2024 09:27 pm
avva: (Default)
Ирина Якутенко пишет в ФБ о медицинской статье, которая показывает некие признаки того, что значительная часть пациентов в "растительной" коме воспринимают и понимают окружающую реальность (но не могут никак реагировать).

"Используя функциональную магнитно-резонансную томографию и электроэнцефалографию, ученые обнаружили, что минимум четверть (25%) пациентов в так называемом вегетативном состоянии демонстрируют отчетливую мозговую активность в ответ на просьбы представить, как они играют в теннис или открывают и закрывают ладонь. Причем активность эта наблюдалась ровно в тех зонах мозга, в которых она должна наблюдаться, если вы действительно делаете это или представляете, что делаете. Иными словами, результаты означают, что пациенты не только поняли, чего от них хотели врачи, но и выполнили просьбу.

И от этого, конечно, всё немножко холодеет внутри. Представьте: у вас случается инсульт или вы попадаете в аварию, где получаете травму головы, и следующие несколько лет находитесь в коме. Все думают, что вы овощ, не обращают на вас внимания, держат в комнате с постоянно включенным светом или, наоборот, выключенным, разговаривают при вас обо всем, в том числе и о вас, так, будто вас здесь нет. Ну и, конечно, скука. Даже представить страшно: годы лежать, не получая релевантных внешних стимулов, не в состоянии реализовать свои желания — почесать там, где чешется, унять боль и так далее.

Это настоящий кошмар наяву. И даже удивительно, что до сих пор было так мало исследований, изучающих, что на самом деле происходит в голове у людей в коме. Нельзя сказать, что их совсем не было, были, но очень мало. И нынешняя работа показывает, что существенно больший процент людей, чем мы полагали раньше, в таком состоянии на самом деле сохраняют сознание."

В общем, это тот случай, когда скорее хочется надеяться на известные проблемы с надежностью исследований с помощью функциональной МРТ.
avva: (Default)
https://ismy.blue/

Забавный сайт, измеряет вашу субъективную границу между зеленым и голубым. У меня вышла граница в 90% в сторону голубого, т.е. практически любой вид бирюзового цвета я воспринимаю как скорее зеленый, чем голубой (если надо выбрать). А у вас?

April 2025

S M T W T F S
   1 2 3 45
6 7 89 10 11 12
1314 15 1617 1819
2021 2223242526
27282930   

Syndicate

RSS Atom

Most Popular Tags

Style Credit

Expand Cut Tags

No cut tags
Page generated Apr. 23rd, 2025 07:52 am
Powered by Dreamwidth Studios