• Профилирование кода. Сначала я просто писал, как бог на душу положит. Потом понял, что надо смотреть, где именно проц тормозит. В Python есть всякие там cProfile, в C++ — gprof. Штука реально полезная, чтобы не гадать, а знать, куда силы бросить
• Выбор правильных библиотек. Если пишешь на Python, не надо изобретать велосипед для матричных операций! Используй NumPy. Это прям мастхэв. Для более сложных штук типа решения СЛАУ есть SciPy. Не заморачивайся с ручной реализацией, если не ставишь себе такую цель.
• Алгоритмы. Вот тут надо мозг включить. Иногда простая смена алгоритма дает офигенный прирост. Например, вместо наивного метода Гаусса для больших систем — метод сопряженных градиентов. Конечно, он не всегда применим, но если подходит — песня!
• Параллельные вычисления. Если задача большая, а у тебя много ядер — почему бы не использовать? Даже на школьном уровне можно кое-что набросать с multiprocessing в Python, а в университете уже идут дела посерьезнее с MPI или OpenMP.
• Кэширование результатов. Если ты решаешь одну и ту же подзадачу много раз с одинаковыми параметрами — сохраняй результат! Это не всегда очевидно, но иногда прям спасает.

Главное — не бояться экспериментировать и смотреть что реально работает. Эта вся математика и физика только тогда оживают, когда ты можешь ее быстро посчитать и увидеть результат. Удачи!

А ведь есть же куча других дисциплин, где тоже нужны мозги, но как-то иначе. Или я чего-то не понимаю? Может, эта база прокачивает мозг так, что потом легко любую другую физмат науку освоить? Не знаю. А вы как думаете? Реально ли без глубокого погружения в алгебру прожить, если твоя дорога не лежит в сторону точных наук?

Что сказать? Прошел пару модулей по основам алгебры и начал ковырять аналитическую геометрию. Сначала думал, что это будет какой-то очередной занудный физмат разбор, но нет! Ведущий реально подкидывает такие примеры, что мозг сам начинает работать, а не просто пассивно слушает. Особенно запомнилась часть про квадрики — там такие визуализации что я чуть не поверил, будто могу этими штуками управлять силой мысли. Ну это классика)

Плюсы:

• Невероятная подача материала: вместо сухой теории — истории и аналогии.
• Практические задания, где реально видишь, как физика и математика друг друга кормят.
• Чувствуется, что автор сам кайфует от того что рассказывает.

Минусы:

• Иногда темп бывает слишком быстрым, приходится перематывать
• Некоторые примеры уж слишком притянуты за уши, но зато весело)

В общем, если вы думаете, что математика — это что-то из параллельной вселенной, или просто хотите освежить знания перед университетом, то курс зачетный. Реально помог взглянуть на вещи с другой стороны. Без слез не взглянешь на мои старые тетрадки по алгебре после этого! Кмк, стоит попробовать

А вот скажите, уважаемые знатоки, есть ли сейчас в университетах такая же мощная школа физмат, чтобы студенты не просто зубрили, а действительно понимали глубину предмета когда изучают, например, дифференциальные уравнения?

Школа нас учит формулам, университет — их понимать и выводить. А численные методы? Они как бы говорят: «А зачем? Компьютер все сделает». Это же не значит, что мы должны совсем перестать думать, просто использовать готовые инструменты?

А вы как думаете? Численные методы — это шаг вперед для науки или путь к деградации фундаментальных знаний?

Что понравилось:

• Подача материала. Объясняли простым языком, без лишней воды. Прям на пальцах, как будто в школе снова.
• Практические задания. Вот это главное, что реально помогло. Задачки шли одна за другой, и ты прямо чувствовал, как мозг начинает шевелиться.
• Доступность. Можно было смотреть лекции в любое время, где угодно.

Что не очень:

• Некоторые темы все же пришлось пересматривать по несколько раз. Особенно это касалось всяких там теорем и доказательств. Тут уж без зубрежки никак, кмк.
• Не хватало живого общения. Иногда хотелось быстренько спросить, а тут только форум

Итого: Курсом я доволен. Да, матанализ — это не прогулка по парку. Потратил кучу времени, но результат есть. Чувствую себя гораздо увереннее. Если вы только начинаете свой путь во физмат или просто хотите прокачать мозги, то такой вариант вполне рабочий. Главное — регулярно практиковаться и не сдаваться после первых трудностей. Мне помогло

И вот была одна конкретная задача. Помню, мы разбирали, как найти расстояние от точки до плоскости в трёхмерном пространстве. Мне казалось, что это какая-то дикая абстракция, что-то, что никогда в реальной жизни не пригодится. Я тупил страшно. Пытался рисовать в тетрадке, но трёхмерное пространство на двухмерном листе — это тот еще квест. Казалось, что это какая-то чисто школьная заморочка, которую для галочки дают.

Но потом, когда начали разбирать разные физические модели, например, как рассчитывать силы взаимодействия или поля, я вдруг понял. Вот это самое расстояние до плоскости — оно там встречается постоянно! Это не просто какая-то формула из учебника, это инструмент для описания реальных процессов. Типа, как рассчитать, с какой силой объект будет притягиваться к поверхности, или как моделировать распространение волны. Это было откровение. Прямо как будто кто-то лампочку над головой включил.

Короче, с тех пор я смотрю на эти, казалось бы, сухие математические конструкции совсем иначе. Это не просто набор правил и символов, это язык, на котором написана вся Вселенная. И даже если ты не собираешься становиться учёным-физмат, понимание этих основ открывает кучу дверей. Ну, по крайней мере, так мне кажется ;)

Пробовал от противного, типа, если добавить ребро, то появится цикл, но это и так понятно. А как доказать что цикл не может образоваться при `n` вершинах и `n-1` ребре? Мозг кипит, а экзамен скоро. Если у кого есть идеи, поделитесь!

mega darknet ссылка

Может, это просто удобный для природы математический инструмент, который возник сам по себе, или есть какой-то глубинный смысл в этой связи? Хотелось бы услышать мнения тех, кто в теме.

ссылка на кракен тор kr2web in

kraken ссылка krakens13 at