🆒Не так давно я прочитал такое исследование: phys.org/news/20…thm.html . Коиоткр суть: взламывали шифр, и смотрели, что для этого необходимо. Оказалось мощных компьютеров в принципе не надо, нужна мощная математика. Короче, от чего ушли к тому и пришли. Долго пытались заниматься всякой механикой, на сетках: увеличивать колличество слоев, подкручивать нейроны, настраивать связи и ансамбли, но жизнь не обманешь, опять уперлись в "букварь", то бишь в математику. 💥Что бы предложенно: было три шифра, которые нужно было расшифровать/взломать. Оказалось, что супермощных компьютеров не нужно, достаточно сделать все на обычно персоналке. Самый сложный алгоритм который получил название SIKE, взломали всего лишь за час. В основе алгоритма лежали диофантовы уравнения и теорема Ферма, которыми занимался доктор Кани из Королевского университета (Queen's University at Kingston). Программисты Воутер Кастрик и Томас Декру из Католического университета Лёвена в Бельгии оказались достаточно компетентными математиками и основывали программу взлома на теореме доктора Кани. Кани и Фрей занимались исследованиями эллиптических кривых, задаваемых особым видом, которые позднее стали использоваться в криптографии. 🆘Более подробно об эксперименте можно почитать здесь: phys.org/news/20…thm.html 💪Статья об элиптических кривых здесь: https://mast.queensu.ca/~kani/papers/numgenl.pdf ☺️Все это навело меня на мысль, что получаемые производственные мощности, в большинстве своем являются "раздутыми", то есть зачастую можно заниматься больше вопросами оптимизации и алгоритмизации, чем реальными наращиваниями мощностей. Конечно, это более затратно по времени и ресурсам, зато позволяет значительно сократить затраты на технопарк. Более того, полученные алгоритмы можно использовать в построении новых вычислительных мощностей по всем параметрам превосходящим существующие. Однако в рамках завода и постоянного процесса, мощности все таки нужны, так как есть текущие задачи которые не столь трудоемкие. Итог: как бы не развивалась техника, в основе ее лежат алгоритмы, которые необходимо, постоянно оттачивать и совершеснтвовать. 🎶🎶🎶Если будет много шеров и лайков, буду больше выкладывать красоты, готовых решений и полезных материалов🎶🎶🎶 #math #theory #analysis #neuralnet #computing