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réflexion

La pensée critique est un processus actif et continu. Elle exige que nous pensions tous comme des bayésiens, en actualisant nos connaissances à mesure que de nouvelles informations nous parviennent.

Auteur: Levitin Daniel J.

Info: A Field Guide to Lies: Critical Thinking in the Information Age

[ actuation ] [ réfléchir ] [ mettre à jour ] [ analyse ]

 

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intelligence artificielle

Chacune des cinq tribus du machine learning a son propre algorithme de base, principe apprenant à usage général qu'on peut en principe utiliser pour découvrir des connaissances à partir de données dans n'importe quel domaine. L'algorithme maître des symbolistes est la déduction inverse, celui des connexionnistes est la rétropropagation, celui des évolutionnistes la programmation génétique, celui des bayésiens l'inférence bayésienne, et celui des analogues la machine à vecteurs de support.

Auteur: Domingos Pedro

Info: The Master Algorithm : How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World

[ apprentissage automatique ] [ synthèse ] [ penta ]

 

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biais de confirmation

Les êtres humains sont loin d'être aussi froidement rationnels que nous aimons le croire. Après avoir établi de confortables planètes de croyances, nous devenons résistants à leur modification et développons des biais cognitifs qui nous empêchent de voir le monde avec une clarté parfaite. Nous aspirons à être de parfaits capteurs bayésiens, raisonnant de manière impartiale jusqu'à la meilleure explication - mais le plus souvent, nous prenons de nouvelles données et les comprimons pour les faire correspondre à nos idées préconçues.

Auteur: Carroll Sean

Info:

[ a priori ] [ fermeture ] [ faux positifs ]

 

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théorie du tout

Des chercheurs pourraient avoir découvert une nouvelle loi sur l'évolution de tout ce qui existe dans l'univers !

Comment les choses évoluent-elles ? C'est la question à laquelle les chercheurs tentent de répondre. Galaxies, étoiles et même la vie telle que nous la connaissons ont subi un processus d'évolution. La question est de comprendre comment ce processus se déroule et pourquoi il se produit.

(photo) Un exemple de systèmes complexes sont les galaxies et l'interaction entre elles lors d'une collision.

Lorsque nous regardons l'Univers, nous trouvons des structures complexes allant de la vie telle que nous la connaissons aux galaxies et aux étoiles. Dans différents domaines de la connaissance, le niveau de complexité semble être une question ouverte : comment les structures sont-elles parvenues à des niveaux aussi complexes ?

En biologie, une des questions est de comprendre comment la vie est arrivée à ce que nous connaissons aujourd’hui. En philosophie, la question de la conscience et de l'intelligence qui ont évolué vers des formes de plus en plus complexes. En astronomie, la question de savoir comment les galaxies ont évolué pour devenir ce que nous connaissons aujourd'hui reste jusqu'à présent un grand mystère.

Avec ces questions à l'esprit, un groupe de chercheurs de différents domaines se sont réunis pour proposer une nouvelle loi sur l'évolution des choses dans l'Univers. La loi est connue sous le nom de "loi de l'augmentation de l'information fonctionnelle" qui tente d'expliquer pourquoi les choses évoluent vers des structures plus complexes.

Systèmes Complexes

Des systèmes complexes peuvent être trouvés dans différents domaines allant de la sociologie à la physique. Le domaine se concentre sur la compréhension des unités d'un ensemble qui interagissent les unes avec les autres et ont une dynamique collective.

Un exemple de cela est le comportement d'un ensemble de personnes lors d'un concert de musique, chaque participant est une personne, mais il y a un comportement collectif.

La propre question de comment la vie est apparue est un problème qui a une intersection avec les systèmes complexes. Nous pouvons comprendre les êtres vivants comme une série d'interactions complexes entre les molécules qui à leur tour ont des interactions avec leurs atomes. Expliquer comment nous sommes arrivés à ce niveau de complexité est une grande question ouverte.

Complexité en Physique

En physique, le domaine des systèmes complexes est extrêmement riche pour expliquer différents types de problèmes. Les propres particules et interactions entre particules deviennent de véritables laboratoires. Mais peut-être que les grandes questions se trouvent à l'intérieur de l'astrophysique.

(photo) Les systèmes complexes peuvent être dans une variété de domaines allant de la sociologie à la physique.

Nous observons des galaxies de différents types avec des dynamiques compliquées. Notre propre Voie Lactée est un exemple de galaxie de type spirale, mais nous observons d'autres types tels que les elliptiques, les irrégulières et les lenticulaires. La dynamique complexe soulève des questions telles que : comment sont-elles apparues ?

L'une des missions principales du télescope spatial James Webb est de comprendre comment les galaxies se sont formées lorsque l'Univers était jeune. La réponse est si difficile qu'il y a un effort de la communauté scientifique pour analyser les détails des données pour commencer à tenter de répondre à la question.

Étude des Systèmes Complexes

Certains chercheurs de l'Université de Cornell se sont réunis pour répondre à la question : pourquoi les systèmes complexes, y compris la vie, évoluent-ils vers de plus grandes informations fonctionnelles au fil du temps ? L'étude a rassemblé des astronomes, des physiciens, des philosophes, un minéralogiste et un scientifique des données pour tenter de répondre.

Selon l'auteur de l'étude, c'était l'une des plus grandes réunions entre philosophes et scientifiques de la nature pour répondre à la question. Ensemble, ils ont introduit ce qu'ils ont appelé la "loi de l'augmentation de l'information fonctionnelle"Les lois aident à donner une direction pour comprendre la raison derrière ce que nous observons.

Loi de l'Augmentation de l'Information Fonctionnelle

Dans le travail publié par la revue PNAS, les chercheurs rapportent que la nouvelle loi stipule qu'un système évolue si différentes configurations du système sont utilisées pour une ou plusieurs fonctions. En d'autres termes, un système aura tendance à devenir de plus en plus complexe au fil du temps en fonction des fonctions.

La loi parle également de la sélection naturelle des systèmes et du fait que seuls certains survivront, c'est-à-dire que les plus complexes survivront. Cela est très similaire à la Théorie de l'Évolution de Darwin mais élargie à des systèmes qui ne sont pas vivants, comme l'arrangement des atomes ou même des galaxies.

Critiques

Le travail a été salué par différents chercheurs qui soutiennent que c'est un pas en avant dans la compréhension des systèmes complexes. Cependant, certains ont également examiné le travail avec critique, disant qu'il n'est pas nécessaire de trouver une loi analogue à la théorie de Darwin pour les systèmes non vivants.

Auteur: Internet

Info: https://www.tameteo.com, Roberta DuarteMeteored Brésil25/10/2023

[ réseaux bayésiens dynamiques ] [ macro ] [ micro ] [ nano ] [ giga ] [ astrophysique ] [ complexification ]

 

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paliers bayésiens

Une nouvelle preuve montre que les graphiques " expandeurs " se synchronisent

La preuve établit de nouvelles conditions qui provoquent une synchronisation synchronisée des oscillateurs connectés.

Il y a six ans, Afonso Bandeira et Shuyang Ling tentaient de trouver une meilleure façon de discerner les clusters dans d'énormes ensembles de données lorsqu'ils sont tombés sur un monde surréaliste. Ling s'est rendu compte que les équations qu'ils avaient proposées correspondaient, de manière inattendue, parfaitement à un modèle mathématique de synchronisation spontanée. La synchronisation spontanée est un phénomène dans lequel des oscillateurs, qui peuvent prendre la forme de pendules, de ressorts, de cellules cardiaques humaines ou de lucioles, finissent par se déplacer de manière synchronisée sans aucun mécanisme de coordination central.

Bandeira, mathématicien à l' École polytechnique fédérale de Zurich , et Ling, data scientist à l'Université de New York , se sont plongés dans la recherche sur la synchronisation, obtenant une série de résultats remarquables sur la force et la structure que doivent avoir les connexions entre oscillateurs pour forcer les oscillateurs. à synchroniser. Ce travail a abouti à un article d'octobre dans lequel Bandeira a prouvé (avec cinq co-auteurs) que la synchronisation est inévitable dans des types spéciaux de réseaux appelés graphes d'expansion, qui sont clairsemés mais également bien connectés.

Les graphiques expanseurs s'avèrent avoir de nombreuses applications non seulement en mathématiques, mais également en informatique et en physique. Ils peuvent être utilisés pour créer des codes correcteurs d’erreurs et pour déterminer quand les simulations basées sur des nombres aléatoires convergent vers la réalité qu’elles tentent de simuler. Les neurones peuvent être modélisés dans un graphique qui, selon certains chercheurs, forme un expanseur, en raison de l'espace limité pour les connexions à l'intérieur du cerveau. Les graphiques sont également utiles aux géomètres qui tentent de comprendre comment parcourir des surfaces compliquées , entre autres problèmes.

Le nouveau résultat " donne vraiment un aperçu considérable des types de structures graphiques qui vont garantir la synchronisation ", a déclaré Lee DeVille , un mathématicien de l'Université de l'Illinois qui n'a pas participé aux travaux. 

Synchronisation douce-amère         

"La synchronisation est vraiment l'un des phénomènes fondamentaux de la nature", a déclaré Victor Souza , un mathématicien de l'Université de Cambridge qui a travaillé avec Bandeira sur l'article. Pensez aux cellules stimulateurs cardiaques de votre cœur, qui synchronisent leurs pulsations via des signaux électriques. Lors d'expériences en laboratoire, "vous pouvez faire vibrer des centaines ou des milliers de cellules embryonnaires de stimulateur cardiaque à l'unisson", a déclaré Steven Strogatz , mathématicien à l'Université Cornell et autre co-auteur. " C'est un peu effrayant parce que ce n'est pas un cœur entier ; c'est juste au niveau des cellules."

En 1975, le physicien japonais Yoshiki Kuramoto a introduit un modèle mathématique décrivant ce type de système. Son modèle fonctionne sur un réseau appelé graphe, où les nœuds sont reliés par des lignes appelées arêtes. Les nœuds sont appelés voisins s’ils sont liés par une arête. Chaque arête peut se voir attribuer un numéro appelé poids qui code la force de la connexion entre les nœuds qu’elle connecte.

Dans le modèle de synchronisation de Kuramoto, chaque nœud contient un oscillateur, représenté par un point tournant autour d'un cercle. Ce point montre, par exemple, où se trouve une cellule cardiaque dans son cycle de pulsation. Chaque oscillateur tourne à sa propre vitesse préférée. Mais les oscillateurs veulent également correspondre à leurs voisins, qui peuvent tourner à une fréquence différente ou à un moment différent de leur cycle. (Le poids du bord reliant deux oscillateurs mesure la force du couplage entre eux.) S'écarter de ces préférences contribue à l'énergie dépensée par un oscillateur. Le système tente d'équilibrer tous les désirs concurrents en minimisant son énergie totale. La contribution de Kuramoto a été de simplifier suffisamment ces contraintes mathématiques pour que les mathématiciens puissent progresser dans l'étude du système. Dans la plupart des cas, de tels systèmes d’équations différentielles couplées sont pratiquement impossibles à résoudre.

Malgré sa simplicité, le modèle Kuramoto s'est révélé utile pour modéliser la synchronisation des réseaux, du cerveau aux réseaux électriques, a déclaré Ginestra Bianconi , mathématicienne appliquée à l'Université Queen Mary de Londres. "Dans le cerveau, ce n'est pas particulièrement précis, mais on sait que c'est très efficace", a-t-elle déclaré.

"Il y a ici une danse très fine entre les mathématiques et la physique, car un modèle qui capture un phénomène mais qui est très difficile à analyser n'est pas très utile", a déclaré Souza.

Dans son article de 1975, Kuramoto supposait que chaque nœud était connecté à tous les autres nœuds dans ce qu'on appelle un graphe complet. À partir de là, il a montré que pour un nombre infini d’oscillateurs, si le couplage entre eux était suffisamment fort, il pouvait comprendre leur comportement à long terme. Faisant l'hypothèse supplémentaire que tous les oscillateurs avaient la même fréquence (ce qui en ferait ce qu'on appelle un modèle homogène), il trouva une solution dans laquelle tous les oscillateurs finiraient par tourner simultanément, chacun arrondissant le même point de son cercle exactement au même endroit. en même temps. Même si la plupart des graphiques du monde réel sont loin d'être complets, le succès de Kuramoto a conduit les mathématiciens à se demander ce qui se passerait s'ils assouplissaient ses exigences.  

Mélodie et silence

Au début des années 1990, avec son élève Shinya Watanabe , Strogatz a montré que la solution de Kuramoto était non seulement possible, mais presque inévitable, même pour un nombre fini d'oscillateurs. En 2011, Richard Taylor , de l'Organisation australienne des sciences et technologies de la défense, a renoncé à l'exigence de Kuramoto selon laquelle le graphique devait être complet. Il a prouvé que les graphes homogènes où chaque nœud est connecté à au moins 94 % des autres sont assurés de se synchroniser globalement. Le résultat de Taylor avait l'avantage de s'appliquer à des graphes avec des structures de connectivité arbitraires, à condition que chaque nœud ait un grand nombre de voisins.

En 2018, Bandeira, Ling et Ruitu Xu , un étudiant diplômé de l'Université de Yale, ont abaissé à 79,3 % l'exigence de Taylor selon laquelle chaque nœud doit être connecté à 94 % des autres. En 2020, un groupe concurrent a atteint 78,89 % ; en 2021, Strogatz, Alex Townsend et Martin Kassabov ont établi le record actuel en démontrant que 75 % suffisaient.

Pendant ce temps, les chercheurs ont également attaqué le problème dans la direction opposée, en essayant de trouver des graphiques hautement connectés mais non synchronisés globalement. Dans une série d'articles de 2006 à 2022 , ils ont découvert graphique après graphique qui pourraient éviter la synchronisation globale, même si chaque nœud était lié à plus de 68 % des autres. Beaucoup de ces graphiques ressemblent à un cercle de personnes se tenant la main, où chaque personne tend la main à 10, voire 100 voisins proches. Ces graphiques, appelés graphiques en anneaux, peuvent s'installer dans un état dans lequel chaque oscillateur est légèrement décalé par rapport au suivant.

De toute évidence, la structure du graphique influence fortement la synchronisation. Ling, Xu et Bandeira sont donc devenus curieux des propriétés de synchronisation des graphiques générés aléatoirement. Pour rendre leur travail précis, ils ont utilisé deux méthodes courantes pour construire un graphique de manière aléatoire.

Le premier porte le nom de Paul Erdős et Alfréd Rényi, deux éminents théoriciens des graphes qui ont réalisé des travaux fondateurs sur le modèle. Pour construire un graphique à l'aide du modèle Erdős-Rényi, vous commencez avec un groupe de nœuds non connectés. Ensuite, pour chaque paire de nœuds, vous les reliez au hasard avec une certaine probabilité p . Si p vaut 1 %, vous liez les bords 1 % du temps ; si c'est 50 %, chaque nœud se connectera en moyenne à la moitié des autres.

Si p est légèrement supérieur à un seuil qui dépend du nombre de nœuds dans le graphique, le graphique formera, avec une très grande probabilité, un réseau interconnecté (au lieu de comprendre des clusters qui ne sont pas reliés). À mesure que la taille du graphique augmente, ce seuil devient minuscule, de sorte que pour des graphiques suffisamment grands, même si p est petit, ce qui rend le nombre total d'arêtes également petit, les graphiques d'Erdős-Rényi seront connectés.

Le deuxième type de graphe qu’ils ont considéré est appelé graphe d -régulier. Dans de tels graphes, chaque nœud a le même nombre d’arêtes, d . (Ainsi, dans un graphe 3-régulier, chaque nœud est connecté à 3 autres nœuds, dans un graphe 7-régulier, chaque nœud est connecté à 7 autres, et ainsi de suite.)

(Photo avec schéma)

Les graphiques bien connectés bien qu’ils soient clairsemés (n’ayant qu’un petit nombre d’arêtes) sont appelés graphiques d’expansion. Celles-ci sont importantes dans de nombreux domaines des mathématiques, de la physique et de l'informatique, mais si vous souhaitez construire un graphe d'expansion avec un ensemble particulier de propriétés, vous constaterez qu'il s'agit d'un " problème étonnamment non trivial ", selon l'éminent mathématicien. Terry Tao. Les graphes d'Erdős-Rényi, bien qu'ils ne soient pas toujours extensibles, partagent bon nombre de leurs caractéristiques importantes. Et il s'avère cependant que si vous construisez un graphe -régulier et connectez les arêtes de manière aléatoire, vous obtiendrez un graphe d'expansion.

Joindre les deux bouts

En 2018, Ling, Xu et Bandeira ont deviné que le seuil de connectivité pourrait également mesurer l'émergence d'une synchronisation globale : si vous générez un graphique d'Erdős-Rényi avec p juste un peu plus grand que le seuil, le graphique devrait se synchroniser globalement. Ils ont fait des progrès partiels sur cette conjecture, et Strogatz, Kassabov et Townsend ont ensuite amélioré leur résultat. Mais il subsiste un écart important entre leur nombre et le seuil de connectivité.

En mars 2022, Townsend a rendu visite à Bandeira à Zurich. Ils ont réalisé qu'ils avaient une chance d'atteindre le seuil de connectivité et ont fait appel à Pedro Abdalla , un étudiant diplômé de Bandeira, qui à son tour a enrôlé son ami Victor Souza. Abdalla et Souza ont commencé à peaufiner les détails, mais ils se sont rapidement heurtés à des obstacles.

Il semblait que le hasard s’accompagnait de problèmes inévitables. À moins que p ne soit significativement plus grand que le seuil de connectivité, il y aurait probablement des fluctuations sauvages dans le nombre d'arêtes de chaque nœud. L'un peut être attaché à 100 arêtes ; un autre pourrait être attaché à aucun. "Comme pour tout bon problème, il riposte", a déclaré Souza. Abdalla et Souza ont réalisé qu'aborder le problème du point de vue des graphiques aléatoires ne fonctionnerait pas. Au lieu de cela, ils utiliseraient le fait que la plupart des graphes d’Erdős-Rényi sont des expanseurs. "Après ce changement apparemment innocent, de nombreuses pièces du puzzle ont commencé à se mettre en place", a déclaré Souza. "En fin de compte, nous obtenons un résultat bien meilleur que ce à quoi nous nous attendions." Les graphiques sont accompagnés d'un nombre appelé expansion qui mesure la difficulté de les couper en deux, normalisé à la taille du graphique. Plus ce nombre est grand, plus il est difficile de le diviser en deux en supprimant des nœuds.

Au cours des mois suivants, l’équipe a complété le reste de l’argumentation en publiant son article en ligne en octobre. Leur preuve montre qu'avec suffisamment de temps, si le graphe a suffisamment d'expansion, le modèle homogène de Kuramoto se synchronisera toujours globalement.

Sur la seule route

L’un des plus grands mystères restants de l’étude mathématique de la synchronisation ne nécessite qu’une petite modification du modèle présenté dans le nouvel article : que se passe-t-il si certaines paires d’oscillateurs se synchronisent, mais que d’autres s’en écartent ? Dans cette situation, " presque tous nos outils disparaissent immédiatement ", a déclaré Souza. Si les chercheurs parviennent à progresser sur cette version du problème, ces techniques aideront probablement Bandeira à résoudre les problèmes de regroupement de données qu’il avait entrepris de résoudre avant de se tourner vers la synchronisation.

Au-delà de cela, il existe des classes de graphiques outre les extensions, des modèles plus complexes que la synchronisation globale et des modèles de synchronisation qui ne supposent pas que chaque nœud et chaque arête sont identiques. En 2018, Saber Jafarpour et Francesco Bullo de l'Université de Californie à Santa Barbara ont proposé un test de synchronisation globale qui fonctionne lorsque les rotateurs n'ont pas de poids ni de fréquences préférées identiques. L'équipe de Bianconi et d'autres ont travaillé avec des réseaux dont les liens impliquent trois, quatre nœuds ou plus, plutôt que de simples paires.

Bandeira et Abdalla tentent déjà d'aller au-delà des modèles Erdős-Rényi et d -regular vers d'autres modèles de graphes aléatoires plus réalistes. En août dernier, ils ont partagé un article , co-écrit avec Clara Invernizzi, sur la synchronisation dans les graphes géométriques aléatoires. Dans les graphes géométriques aléatoires, conçus en 1961, les nœuds sont dispersés de manière aléatoire dans l'espace, peut-être sur une surface comme une sphère ou un plan. Les arêtes sont placées entre des paires de nœuds s'ils se trouvent à une certaine distance les uns des autres. Leur inventeur, Edgar Gilbert, espérait modéliser des réseaux de communication dans lesquels les messages ne peuvent parcourir que de courtes distances, ou la propagation d'agents pathogènes infectieux qui nécessitent un contact étroit pour se transmettre. Des modèles géométriques aléatoires permettraient également de mieux capturer les liens entre les lucioles d'un essaim, qui se synchronisent en observant leurs voisines, a déclaré Bandeira.

Bien entendu, relier les résultats mathématiques au monde réel est un défi. "Je pense qu'il serait un peu mensonger de prétendre que cela est imposé par les applications", a déclaré Strogatz, qui a également noté que le modèle homogène de Kuramoto ne peut jamais capturer la variation inhérente aux systèmes biologiques. Souza a ajouté : " Il y a de nombreuses questions fondamentales que nous ne savons toujours pas comment résoudre. C'est plutôt comme explorer la jungle. " 



 

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org - Leïla Sloman, 24 juillet 2023

[ évolution ]

 

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