физика статья журнал
»физика троллей trollface Мемы
Ветряк делает брррррррр
Problems?
Срач. Психология статья журнал Эксперт песочница
Природа срача
Как называется-Групповая поляризация.Примеры-Допустим, на задворках Госдумы родился проект закона о запрете на публичное ковыряние в носу. Подавляющее число граждан даже не задумывались о такой проблеме. Но тема начинает обсуждаться, благо социальные сети открывают невиданный простор для таких дискуссий. Кто-то спокойно замечает: мол, не такая уж великая трагедия запрет на ковыряние, может, оно и к лучшему. Тут же он получает сотни лайков с одной стороны и гневные отповеди с другой. Критики запрета тоже начинают с осторожного: «Данное решение, возможно, окажется не до конца эффективным…» Но с одной стороны давят оппоненты, а с другой поддерживают сторонники. В итоге дискуссия буквально за сутки перерастает в непримиримую войну между «Долой произвол власти! Даешь свободу!» и «Ковыряние в носу угрожает безопасности страны! Долой американских агентов!». Дальше уже можно формировать общественные движения, выходить на площади и бить морды.
Как работает-Эффект немножко смахивает на демонов Максвелла. Люди-частицы, заряженные одинаково, стремятся собраться в одной части пространства, люди-частицы с другим зарядом перемещаются в другую. Если группа объединяется для борьбы с чем-то, то в ней будут поощряться любые высказывания против этого чего-то и осуждаться (хотя бы морально) реплики, которые это что-то хоть как-то оправдывают. В итоге группа станет смещаться в сторону все более радикальной позиции. Ничего личного, чистая физика.
Ссылка на интересную статью:
http://expert.ru/russian_reporter/2014/32/10-lovushek-vnashej-golove/
LK-99 сверхпроводники физика наука кто бы мог подумать
LK-99 не сверхпроводник
Загадка южнокорейского «комнатного сверхпроводника» LK-99 разгадана в рекордные сроки. Мировое научное сообщество не могло пройти мимо такой «сенсации», а накопленный в поисках высокотемпературной сверхпроводимости опыт позволил быстро повторить эксперимент южнокорейских учёных и оценить его с точки зрения теории.
Чистые кристаллы LK-99, выращенные группой из института исследований твердого тела им. Макса Планка в Штутгарте, Германия
Увы, судя по всему, революция в сверхпроводимости откладывается. Два основных индикатора сверхпроводимости — это левитация в магнитном поле (эффект Мейсснера) и резкое падение удельного сопротивления току — были объяснены с позиций обычной физики и не имеют никакого отношения к сверхпроводимости. Южнокорейских учёных подвели загрязнённые примесями образцы и ограниченные знания в ряде областей химии.
В конце июля группа южнокорейских учёных выложила на сайт препринтов научных статей две работы на английском языке, в которых рассказала о сенсационном открытии материала LK-99, который обладал сверхпроводимостью при комнатной температуре и обычном давлении. Подобное открытие очень сильно изменило бы наш мир. По крайней мере в энергетике, где потери от транспортировки электричества очень и очень велики и постоянно растут. Одна из статей была дополнена теоретическими выкладками, которые выглядели достаточно убедительно, чтобы к открытию отнеслись со всем вниманием.
Первые попытки синтезировать LK-99 независимыми группами дали противоречивый результат. Кто-то увидел «левитацию», у кого-то получилось измерить нулевое сопротивление току при комнатных температурах, а у кого-то и вовсе ничего не получилось. Не обошлось и без фейков, что только добавило путаницы. Серьёзной проблемой для независимого синтеза LK-99 стало то, что авторы исследования не предоставили детального описания синтеза абсолютно чистого материала и, судя по всему, сами стали жертвой собственной оплошности.
Следует сказать, что современные теоретические инструменты позволяют моделировать электронную и атомарную структуры материалов и очень точно описывать их химические и физические свойства. Но при наличии неизвестных по объёму и составу примесей такие расчёты обычно ошибочны, что, похоже, произошло в случае с LK-99. По горячим следам этот материал был проверен с помощью теории функционала плотности и отчасти подтверждал открытие южнокорейской команды. Как сегодня становится понятно, теоретиков подвели исходно ошибочные данные экспериментаторов.
Точку в «сверхпроводимости» LK-99 поставили учёные из Института исследования твердого тела Макса Планка в Штутгарте (Германия). Они вырастили кристаллы LK-99, а не синтезировали его методом отжига, как это сделали корейцы. Выращивание позволило избежать появления примесей в материале и, прежде всего, сульфида меди (Cu2S), который, как становится ясно, и стал причиной «сенсационного» открытия.
Сверхчистый материал LK-99 (Pb8.8Cu1.2P6O25) оказался не сверхпроводником, а очень даже хорошим изолятором. При этом материал проявлял некоторые свойства ферромагнетизма и диамагнетизма, но совершенно недостаточные даже для частичной левитации.
«Поэтому мы исключаем наличие сверхпроводимости, — заключили авторы. — Когда у нас есть монокристаллы, мы можем чётко изучать внутренние свойства системы». Опираясь на визуализацию электронной структуры чистого материала, немецкие исследователи показали, что она не допускает проявления сверхпроводимости, а её признаки в южнокорейском эксперименте, скорее всего, проявлялись за счёт наличия в образцах примесей сульфида меди.
Отдельно о свойствах сульфида меди высказался другой учёный — химик Прашант Джайн (Prashant Jain) из Иллинойсского университета в Урбане-Шампейне. Он указал, что температура 104,8 °C, при которой корейцы фиксировали десятикратное падение удельного сопротивления материала примерно с 0,02 Ом/см до 0,002 Ом/см — это температура фазового перехода сульфата меди. Естественно, что при фазовом переходе сопротивление материала меняется, о чём южнокорейские учёные должны были бы знать.
Тем самым загрязнение образцов LK-99 примесями в техпроцессе «на коленке» и незнание некоторых аспектов их химического поведения привели к тому, что южнокорейские учёные приняли желаемое за действительное — увидели в двух случайных признаках сверхпроводимость, которой там не было.
Статья спизжена отсюда
сквозь время летающий хз что инженерия физика наука XIX век
"Новая летающая машина Эйреса" - таким был журнальный заголовок...
Воздушная машина, изобретенная доктором У. О. Эйресом из Нью-Хейвена, получала мощность за счет сжатого воздуха до 3 000 фунтов на квадратный дюйм в двух барабанах. Воздух должен был подаваться по трубкам к моторам, которых хватало на несколько часов. Четыре горизонтальных гребных винта обеспечивают кораблю достаточную подъемную силу. Они приводятся в движение не только сжатым воздухом, но и ногами ездока, нажимающими на педали, как на велосипедах. К каждому цилиндру со сжатым воздухом прикреплен приводной механизм, в котором лопаточное колесо приводится во вращательное движение потоком воздуха. Левой рукой ездок регулирует клапан подачи воздуха, а правой рукой управляет вертикально вращающимся пропеллером, который толкает машину.
Статья с иллюстрацией из журнала Scientific American, опубликованного 9 мая 1885 года.
физика для ебанов
Отличный комментарий!
А резисторы пэв обычно топ за свою цену у таких дедов. Цементные резисторы с али не то
А вообще закончились те времена потрошения советских запасов. В Новосибирске в 16' был целый павильон на ул Дачной, сейчас нет уже.
А вот советские инструменты - тема. Залутал за копейки штангенциркуль, набор надфилей и мощное шило
vas3k статья фотошоп длиннопост
Как определить монтаж на фото
Источник https://vas3k.ru/blog/390/
В 1855 году пионер портретной фотографии Оскар Рейландер сфотографировал себя несколько раз и наложил негативы друг на друга при печати. Получившееся двойное селфи считается первым фотомонтажом в истории. Наверное лайков тогда собрал, уух...
Теперь же каждый подросток с фотошопом, смартфоном и интернетом сможет даже лучше. Правда чаще всего эти коллажи неимоверно доставляют. А вот профессионалы научились скрывать свою работу весьма качественно. Это был вызов.
Я пересмотрел около десятка сервисов и остановился на одном: Forensically. В нём реализовано большинство описанных в статье алгоритмов, я буду часто на него ссылаться. Все описанные методы названы оригинальными английскими названиями, чтобы не было путаницы.
Однако возможность загрузить свою фотку в какой-то сервис и посмотреть на красивые шумы не сделает из вас сыщика. Поначалу может быть трудно и непонятно, а первые эксперименты точно окажутся неудачными. У меня так же было. Тут как в спорте — нужен намётанный глаз и опыт как должно и не должно быть. Умение не просто смотреть на шумные картинки, а видеть еле заметные искажения в них.
Главный инструмент — наши глаза. Так что первым делом стоит открыть фото в любимом графическом редакторе или просмотрщике, поставить зум в 1000% внимательно втыкать в предположительное место монтажа. С этого начинается любой анализ. Чем более неопытный монтажер попался — тем проще будет найти косяки, артефакты и склейки. Иногда фейки настолько кривые, что можно нагуглить оригинал используя поиск по изображениям или заметив несоответствия в EXIF.
Brightness and contrast. Сделать темные области ярче, а яркие темнее. Теоретически поможет лучше разглядеть артефакты, склейки и другие места, которые неопытный фотошопер просто замазюкал темненьким и посчитал, что не заметят.
Color adjustment. Увеличивая насыщенность или яркость разных цветов, можно заметить неестественные переливы и границы склейки.
Invert. Часто помогает увидеть скрытую информацию в однотонных объектах.
Sharpen and blur. Добавление резкости поможет прочитать надписи на табличках, есть целые сервисы, которые могут побороть заблюренные области.
Normalization and histograms. Работа с гистограммой по сути объединяет сразу несколько методов в один. Если вы прошарены в графике — гистограммы будут серьезным оружием.
Даже если определить фейковость сразу не удалось, у вас уже могли появиться полезные наблюдения, чтобы перейти к следующим методам с страшными математическими названиями.
Реальные фотографии полны шума. От матрицы камеры или фотосканера, от алгоритмов сжатия или по естественным природным причинам. Графические редакторы же этот шум не создают, их инструменты живут в «идеальном мире», потому чаще всего «размазывают» шум оригинального изображения. Кроме того, два изображения чаще всего обладают разной степенью зашумленности.
Заметить шум глазом не так-то просто, но можно взять любой инструмент Noise Reduction и инвертировать его действие, оставив от фотографии только шум. Хорошо работает для свежеобработанных изображений и в случаях, когда автор решил, что нашел очень подходящие на вид изображения. Но легко обманывается, если знать как.
Поиграть самому можно здесь.
Как обмануть
Добавить своего шума. Самый очевидный вариант. Хочешь скрыть свои косяки — навали на фото столько шума, чтобы забить оригинальный.Пережать JPEG. Уменьшение качества изображение в два раза делает шумы неразличимыми (вот исследование).
Каждый раз при сохранении картинки ваш редактор заново прогоняет её через кучу преобразований — конвертирует цвета, делит на блоки, усредняет значения пикселей, и.т.д. Он занимается этим даже если вы выбрали 100% качество при сохранении, так уж устроен алгоритм JPEG. Интересующиеся могут почитать про него глубокую статью полную косинусных преобразований.
Так как JPEG — формат сжатия с потерями, то при каждом сохранении растет количество математических усреднений, ошибок или более популярный термин — «артефактов». Два сохранения с 90% сжатием примерно эквивалентно одному с 81% по количеству этих самых артефактов. На практике это может принести пользу. Даже если зоркий глаз не видит разницы между 80% и 85% сжатием, то наверное есть инструменты, которые наглядно покажут это различие? Да, Error Level Analysis или ELA.
Фейки с наложениями чаще всего делают подыскав нужные изображения где-нибудь в гугле. Вероятность, что найденные изображения будут с одинаковым уровнем артефактов, ну, крайне мала. Социальные сети или даже специализированные хранилища фотографий всё равно пережимают изображения под себя при загрузке, чтобы не платить за хранение гигабайтов ваших селфи из отпуска. Обратное тоже верно — если вы накладываете на найденное в интернете изображение свежую фотографию со своей камеры, она будет заметно выделяться по качеству. Заметно не для глаза, а для ELA — он покажет разительно меньше артефактов на вашей новой фотографии.
Простота и известность делает ELA самым популярным методом работы мамкиных интернет-сыщиков, от чего его начинают пихать везде, где только могут. Как будто других методов просто не существует и ELA может объяснить всё. Тот же Bellingcat использует его чуть ли не в каждом втором своём расследовании. Хотелось немного остудить пыл всех услышавших новую умную аббревиатуру.
ELA — не панацея. Сфотографируйте летящую чайку на фоне ровного синего неба (ага, особенно в Москве), сохраните её в jpg и прогоните через анализатор ошибок. Результат покажет просто огромное количество артефактов на чайке и их полное отсутствие на фоне, из чего начинающие сразу сделают вывод — чайка прифотошоплена. Да что там начинающие, сама команда Bellingcat с этим бывало глупо и по-детски наёбывалась. Алгоритм JPEG достаточно чисто работает на ровных цветовых областях и градиентах, и куда больше ошибается на резких переходах — отсюда такой результат, а не из-за ваших домыслов.
Поиграть с ELA можно тут.
Как обмануть
Много раз пересохранить. Все свои манипуляции алгоритм JPEG делает внутри блоков максимум 8x8 пикселей. В теории нужно 64 раза пересохранить изображение, чтобы уровни ошибок стали неотличимы друг от друга. На практике же это происходит гораздо раньше, достаточно пересохранить картинку раз 10 и ELA, да и некоторые другие методы, больше не увидят ничего полезного.Изменить размер. Чтобы не напрягаться с пересохранением можно поступить еще проще — отресайзить изображение на какой-нибудь коэффициент не кратный степени двойки. То есть в 2 раза (50%) уменьшить не подойдет, а вот что-нибудь типа на 83% — уже всё, никакой ELA больше не поможет.
Смонтировать из одного источника или из lossless-формата. Вы сфотографировали двух людей на свой фотоаппарат, или скачали фотографии из какого-нибудь блога, где автор скорее всего пересохранял их всего раз-два. Либо наложили друг на друга две PNG'шки. Во всех этих случаях ELA не покажет ничего интересного.
В жизни свет никогда не падает на объекты абсолютно равномерно. Области ближе к источнику всегда ярче, дальше — темнее. Никакого расизма, только физика. Если разбить изображения на небольшие блоки, скажем 3x3 пикселя, то внутри каждого можно будет заметить переход от более темных пикселей к светлым. Примерно так:
Направление этого перехода так и называется — градиент освещенности. Можно попробовать нарисовать кучу маленьких стрелочек на изображении и понаблюдать за их направлением.
На первом изображении свет падает сверху и стрелочки направлены хаотически — это характеризует рассеянный свет. Второе изображение — компьютерная графика, на ней свет падает слишком идеально, никаких шумов и отклонений как на настоящем фото. Третье изображение — фотография с резким переходом, в центре стрелочки массово смотрят в самую яркую сторону, а на фоне — рассеяны так же, как на первом фото.
Рисовать стрелочки хоть и наглядно, но мы физически не сможем изобразить все градиенты освещенности для каждого блока поверх картинки. Стрелочки займут всё изображение и мы не увидим ничего. Потому для большей наглядности придумали не рисовать их, а использовать цветовое кодирование. Для направления вектора понадобится две координаты, и еще одна для его длины — а у нас как раз есть для этого три цветовых компоненты — R, G, B. В итоге получатся вот такие карты освещенности.
Лично я считаю карты освещенности одним из самых полезных методов, потому что он чаще всего срабатывает и мало кто знает как его обмануть. Поиграться можно здесь.
Как обмануть
Не знаю. Говорят помогает изменение яркости и насыщенности цветов по отдельности, но на бытовых фотографиях такие вещи всегда будут заметны глазу. Если вы знаете простой и действующий метод — расскажите в комментах под этим абзацем, всем будет интересно.Метод PCA или на русском «метод главных компонент». Чтобы ко мне не придрались, мол, слишком просто всё рассказываешь и наверное не шаришь, вот описание PCA для рептилоидов.
А теперь для людей: представьте, что цветовые компоненты R, G и B мы взяли как оси координат — каждая от 0 до 255. И на этом трехмерном графике точками отметили все пиксели, которые есть на нашем изображении. Получится что-то похожее на картинку ниже.
Можно заметить, что наши пиксели не рассосались по графику равномерно, а вытянулись в округлую колбасятину. Все реальные изображения так устроены, потому что science, bitches. Теперь мы можем построить новые оси — вдоль колбасятины (это самая главная) и две поперек — это и будут те самые «главные компоненты». Для каждого изображения набор цветов будет разным, колбасятина и главные компоненты будут направлены по-своему.
Так что вся эта математика нам дает? Дело в том, что если какие-то цвета на изображении стоят «не на своих местах» — они будут сильно выделяться из этого облака пикселей, то есть на карте PCA начнут светиться ярким белым цветом. Это может означать локальную цветокоррекцию или же полную вклейку. Диаграммы PCA может построить тот же Forensically. На них будет изображено расстояние от каждого пикселя картинки до плоскости 1, 2 и 3 главной компоненты. Так как расстояние — это число, то изображения будут черно-белыми.
Как видно из примеров, PCA не очень наглядный и требует ну уж очень сильно присматриваться к таким мелким косякам, которые вполне могут оказаться случайностями. Потому PCA редко используется в одиночку, его применяют как дополнение к другим.
Самому поиграться можно здесь.
Как обмануть
Заблюрить. Любой блюр смазывает соседние цвета и делает «колбасятину» более округлой. Хороший блюр сильно затруднит исследование по методу PCA.Еще хитрее изменить размер. Хотя PCA и более устойчив к изменение размеров изображения, говорят можно попробовать подобрать такой процент, чтобы обмануть даже его.
Дискретное вейвлет-преобразование очень чувствительно к резкости объектов в кадре. Если фотографии сняты на разные объективы, использовался зум или просто немного отличалась точка фокусировки — после DWT эти отличия будут намного виднее. То же самое произойдет, если у какого-то объекта в кадре изменяли размер — резкость таких частей будет заметно ниже.
Без лишних погружений в теорию сигналов, вейвлет — это такая простенькая волнушка, как на картинке ниже.
Их придумали лет 100 назад, чтобы приблизительно описывать аналоговые сигналы. Одну большую длинную волну представляли набором мелких вейвлетов, тогда некоторые её характеристики внезапно становилось проще анализировать, да и места чтобы хранить надо было меньше. На вейвлет-сжатии например был построен формат JPEG-2000, который к нашему времени (к счастью) сдох.
Картинка — это тоже двухмерный сигнал из цветных пикселей, а значит её можно разложить на вейвлеты. Для достаточно точного приближения изображения 800x600 требуется до 480000 вейвлетов на цветовой канал. Если уменьшать это количество — будет сильно падать резкость и цветопередача. Но что это даёт, кроме сжатия?
А вот что: вейвлеты приближают области с разной резкостью по-разному. Чем плавнее переходы — тем проще плавному по своей природе вейвлету его воспроизвести, а чтобы приблизить резкий переход — надо больше вейвлетов. Это как пытаться сделать из кучи шариков идеальный куб.
На практике полезно рассматривать приближения с помощью 1%, 3% или 5% вейвлетов. На этом количестве перепады в резкости становятся достаточно заметны глазу, как видно на примере одного из участников соревнования по фотомонтажу, который не определяется другими методами, но заметен при вейвлет-преобразовании.
Как обмануть
Сделать фотографии с одной точки, одним объективом с фиксированным фокусом и сразу обработать в RAW. Редкие студийные условия, но всё может быть. Сколько вон лет разбирали всякие видео с Усамой Бен-Ладеном, целые книги писали.Изображение очень маленькое. Чем меньше изображение — тем сложнее его анализировать вейвлетами. Картинки меньше 200х200 пикселей можно даже не пытаться прогонять через DWT.
Но это не значит, что занятие полностью бесполезно. Здесь как в криптографии: пока те, кто делает фейки не знают матчасти так же глубоко — сила на стороне знаний, математики и анализа.
Очень хотелось бы застать открытие нового способа конвертации энергии