Tiga Teori Sains dan Hukum Biometri yang Kerap Digunakan Agen Judi Online

Dunia sains dipercaya akan selalu berkembang. Tidak hanya itu saja, bidang matematika, biometri, dan lainnya akan terus diisi dengan banyak ilmuwan handal yang ahli di area masing masing. Acara seminar kelak juga akan diadakan bagi para peminat, termasuk agen situs judi online. Setidaknya ada tiga teori sains dan hukum biometri yang nantinya akan paling kerap dibahas.

Teori Big Bang

Teori sains dan hukum biometri pertama yang wajib diketahui oleh masyarakat luas adalah Teori Big Bang. Teori ini membahas tentang awal mula alam semesta tercipta. Melansir dari penelitian fenomenal yang dikendarai oleh Georges Lemaitre, Edwin Hubble, dan Albert Einstein, teori ini menyatakan bahwa belasan miliar tahun lalu adalah awal terciptanya alam semesta. Sebuah fakta mencengangkan bagi para pemain judi online yang buka 24 jam bahkan hingga akhir pekan.

Ternyata, teori ini pun dapat banyak dukungan dari komunitas ilmiah yang ada di berbagai belahan negara. Main slot online pun pasti akan bisa dapat banyak cuan kalau dapat dukungan dari teman, plus bisa dapat bonus referral. Robert Wilson dan Amo Penziasa adalah dua nama ilmuwan yang pada akhirnya turut mendukung fakta fakta yang dijabarkan dalam teori Big Bang. Tidak heran, teori ini terus berkembang bahkan hingga saat ini.

Teori Big Bang

Hukum Ekspansi Kosmik Hubble

Teori sains dan hukum biometri kedua yang wajib diketahui oleh masyarakat luas adalah Hukum Ekspansi Kosmik Hubble. Perlu diakui bahwa Edwin Hubble tidak pernah berpuas diri. Main judi online dan dapat cuan juga baiknya tidak berpuas diri karena ada jackpot utama yang bisa diraih. Setelah berhasil membawa teori Big Bang dikenal luas oleh dunia, Hubble terus lakukan penelitian. Kini, ia mengamati betapa inovatifnya dunia astronomi yang ada di dunia ini.

Melalui penelitiannya, ia berhasil memberi sebuah bukti bahwa Bima Sakti bukanlah satu satunya galaksi yang ada di semesta ini. Tidak hanya itu saja, Hubble juga beberkan sebuah rumus yang nantinya dikenal sebagai Hukum Ekspansi Kosmik Hubble, dimana untuk mengukur kecepatan pergerakan galaksi, konstanta Hubble dapat dikalikan dengan jarak antar galaksi. Sebuah penemuan baru untuk menikmati akhir pekan dengan main pragmatic 24 jam non stop.

Hukum Kepler tentang Gerak Planet

Hukum Kepler tentang Gerak Planet

Teori sains dan hukum biometri ketiga yang wajib diketahui oleh masyarakat luas adalah Hukum Kepler tentang Gerak Planet. Orbit planet telah menjadi sebuah topik kontroversial di kalangan ilmuwan sebab belum pernah ada yang menemukan fakta paling akurat. Hingga akhirnya pada abad ke-17, Johannes Kepler mengenalkan tiga hukum Kepler yang disambut positif oleh para ilmuwan yang menghabiskan waktu luangnya untuk main judi online lewat aplikasi di smart phone.

Tiga hukum Kepler tersebut antara lain hukum orbit, hukum luas, dan hukum periode. Ketiganya saling berhubungan dan menjelaskan bagaimana planet melakukan suatu orbit serta bagaimana pergerakan tersebut sedikit banyak memberi pengaruh terhadap benda benda yang ada di sekitarnya. Penemuan ini pastinya memberi motivasi bagi pemain judi agar terus giat cari trik terbaik berjudi karena kelak pasti akan cuan pada waktunya.

Kerap digunakan oleh agen judi online, tiga teori sains dan hukum biometri ini masih terus dikembangkan hingga hari ini. Mulai dari teori big bang, hukum ekspansi kosmik hubble, dan hukum kepler, ketiganya telah berkontribusi besar dalam pengembangan dunia sains modern.

The Beautiful Game Theory Menggunakan Matematika Untuk Memecahkan Konflik Manusia
Teori Matematika

The Beautiful Game Theory Menggunakan Matematika Untuk Memecahkan Konflik Manusia

The Beautiful Game Theory Menggunakan Matematika Untuk Memecahkan Konflik Manusia – Matematika teori permainan digunakan untuk memprediksi hasil dalam situasi konflik. Sekarang sedang diadaptasi melalui data besar untuk menyelesaikan masalah yang sangat kontroversial antara manusia dan lingkungan. Teori permainan adalah konsep matematika yang bertujuan untuk memprediksi hasil dan solusi untuk masalah di mana pihak-pihak dengan kepentingan yang bertentangan, tumpang tindih atau campuran berinteraksi.

The Beautiful Game Theory Menggunakan Matematika Untuk Memecahkan Konflik Manusia

thebigvantheory – Dalam teori, permainan akan membawa semua orang menuju solusi optimal atau keseimbangan. Ini menjanjikan pendekatan ilmiah untuk memahami bagaimana orang membuat keputusan dan mencapai kompromi dalam situasi dunia nyata. Teori permainan berasal dari tahun 1940an di bidang ekonomi. Film pemenang Oscar A Beautiful Mind (2001) adalah tentang kehidupan matematikawan John Nash (diperankan oleh Russell Crowe), yang dianugerahi Penghargaan Nobel 1994 dalam Ilmu Ekonomi untuk karyanya di bidang ini.

Meskipun konsep tersebut telah ada selama beberapa dekade, perbedaannya sekarang adalah kemampuan untuk membangunnya menjadi algoritme, game, dan aplikasi berbasis komputer untuk menerapkannya secara lebih luas, kata Profesor Nils Bunnefeld, ilmuwan sosial dan lingkungan di University of Stirling, Inggris. Ini terutama berlaku di era data besar.

“Teori permainan sebagai ide teoretis telah lama ada untuk menunjukkan solusi terhadap masalah konflik,” katanya. “Kami benar-benar melihat potensi untuk memindahkan ini ke komputer untuk memaksimalkan data yang dapat dikumpulkan, tetapi juga menjangkau lebih banyak orang.”

Konflik Konservasi

Prof Bunnefeld memimpin proyek ConFooBio yang didukung Uni Eropa, yang menerapkan teori permainan pada skenario di mana orang-orang berada dalam konflik atas sumber daya dan lingkungan. Timnya ingin mengembangkan model untuk memprediksi solusi konflik antara ketahanan pangan dan keanekaragaman hayati.

“Titik awalnya adalah ketika kita memiliki dua atau lebih pihak yang berselisih, apa yang harus kita lakukan, misalnya, dengan tanah atau sumber daya alam? Haruskah kita menghasilkan lebih banyak makanan? Atau haruskah kita melindungi kawasan tertentu untuk keanekaragaman hayati?” dia berkata.

Tim berfokus pada tujuh studi kasus, mulai dari konflik yang melibatkan petani dan konservasi angsa di Skotlandia hingga konflik tentang gajah dan perampokan tanaman di Gabon. ConFooBio mengadakan lebih dari 300 lokakarya permainan dengan lebih dari 900 orang di berbagai lokasi termasuk Gabon, Kenya, Madagaskar, Tanzania, dan Skotlandia.

Baca Juga : Bagaimana Teknologi Biometrik Berdampak Pada Masyarakat

Tantangan Ekologis

Prof Bunnefeld menyadari pentingnya untuk mundur dari teori permainan murni dan sebagai gantinya membangun permainan yang lebih kompleks untuk memasukkan tantangan ekologis yang dihadapi dunia saat ini, seperti perubahan iklim. Juga menjadi perlu untuk mengadopsi lebih banyak pendekatan berbasis orang daripada yang direncanakan sebelumnya, untuk menargetkan permainan dengan lebih baik. “Peserta termasuk orang-orang yang terlibat langsung dalam konflik ini, dan dalam banyak kasus mereka sangat tidak senang,” kata Prof Bunnefeld.

“Melalui permainan, kami mendapat keterlibatan yang tinggi dari komunitas, bahkan dari mereka yang konfliknya tinggi dan orang-orang bisa enggan untuk terlibat dalam penelitian. Kami menunjukkan bahwa orang mampu menyelesaikan konflik ketika mereka percaya satu sama lain dan memiliki suara, dan ketika mereka mendapatkan pembayaran yang memadai untuk upaya konservasi.” Tim mengembangkan kerangka pemodelan untuk memprediksi hasil pengelolaan satwa liar di tengah konflik. Tersedia secara gratis, telah diunduh ribuan kali dari situs web ConFooBio .

Permainan Konservasi

Para peneliti juga menciptakan permainan yang dapat diakses tentang konservasi yang disebut Crops vs Creatures, di mana pemain memutuskan antara berbagai pilihan mulai dari menembak makhluk hingga mengalokasikan habitat untuk konservasi.

Prof Bunnefeld berharap jenis permainan ini menjadi lebih tersedia secara umum melalui toko aplikasi seperti salah satu konflik di bidang keanekaragaman hayati dan keadilan energi dalam inisiatif terpisah yang ia kerjakan yang disebut Proyek Beacon. “Jika Anda memberi tahu orang-orang bahwa Anda memiliki permainan yang menarik atau Anda memiliki model yang kompleks, dengan yang mana mereka akan terlibat? Saya pikir jawabannya cukup mudah,” katanya.

“Dalam proyek ConFooBio, kami dapat menunjukkan bahwa model dan algoritme baru kami dapat beradaptasi dengan situasi baru dan merespons perubahan lingkungan dan sosial,” tambah Prof Bunnefeld. “Model kami berguna untuk menyarankan cara mengelola konflik antara pemangku kepentingan dengan tujuan yang bersaing.”

Dinamika Media Sosial

Proyek lain, Odycceus, memanfaatkan elemen teori permainan untuk menyelidiki apa yang dapat disampaikan media sosial kepada kita tentang dinamika sosial dan berpotensi membantu dalam deteksi dini konflik sosial yang muncul. Mereka menganalisis bahasa, konten, dan opini diskusi media sosial menggunakan alat data.

Alat tersebut diperlukan untuk menganalisis sejumlah besar informasi dalam wacana publik, jelas Eckehard Olbrich, koordinator proyek Odycceus, dan fisikawan di Institut Max Planck untuk Matematika dalam Ilmu Pengetahuan di Leipzig, Jerman. Karyanya sebagian dimotivasi dengan mencoba memahami alasan di balik polarisasi pandangan dan pertumbuhan gerakan populis seperti organisasi sayap kanan Pegida, yang didirikan di kampung halamannya di Dresden pada tahun 2014.

Tim menciptakan berbagai alat yang dapat diakses oleh peneliti melalui platform terbuka yang dikenal sebagai Penelope. Ini termasuk Twitter Explorer, yang memungkinkan peneliti untuk memvisualisasikan hubungan antara pengguna Twitter dan topik yang sedang tren untuk membantu memahami bagaimana debat sosial berkembang. Lainnya termasuk dua aplikasi partisipatif yang dikenal sebagai Observatorium Opini dan Fasilitator Opini, yang memungkinkan orang untuk memantau dinamika situasi konflik, seperti dengan membantu menghubungkan artikel berita yang berisi konsep terkait.

Pola Polarisasi

“Alat-alat ini telah memungkinkan kami untuk mendapatkan wawasan yang lebih baik tentang pola polarisasi dan memahami pandangan dunia yang berbeda,” kata Olbrich. Dia mengatakan, misalnya, bahwa timnya berhasil mengembangkan model tentang efek umpan balik sosial pada polarisasi yang memasukkan ide-ide teori permainan. Temuan menunjukkan bahwa pembentukan kelompok terpolarisasi online kurang tentang konsep tradisional gelembung media sosial dan ruang gema daripada cara orang membangun identitas mereka dengan mendapatkan persetujuan dari rekan-rekan mereka.

Dia menambahkan bahwa menghubungkan titik-titik antara teori permainan dan polarisasi dapat memiliki aplikasi kehidupan nyata untuk hal-hal seperti cara terbaik untuk mengatur media sosial. “Dalam formulasi teori permainan, Anda mulai dengan insentif para pemain, dan mereka memilih tindakan mereka untuk memaksimalkan utilitas yang diharapkan,” katanya. “Ini memungkinkan prediksi dibuat tentang bagaimana orang akan mengubah perilaku mereka jika Anda, misalnya, mengatur media sosial.”

Olbrich menambahkan bahwa dia berharap model seperti itu dapat memberikan pemahaman yang lebih baik tentang demokrasi dan debat di ruang publik, serta menunjukkan kepada orang-orang cara yang lebih baik untuk berpartisipasi dalam debat publik. “Maka kita akan memiliki cara yang lebih baik untuk menangani konflik yang kita miliki dan yang harus kita selesaikan,” katanya. Tetapi ada juga tantangan yang signifikan dalam menggunakan teori permainan untuk situasi dunia nyata, jelas Olbrich.

Pandangan Yang Bervariasi

Misalnya, memasukkan perbedaan budaya ke dalam teori permainan terbukti sulit karena perbedaan tersebut dapat berarti dua orang memiliki cara yang sangat berbeda dalam memandang suatu masalah. “Masalah dengan teori permainan adalah bahwa ia mencari solusi untuk cara memecahkan masalah,” tambah Prof Bunnefeld. “Setelah melihat konflik selama beberapa tahun terakhir, bagi saya jelas bahwa kita tidak bisa menyelesaikan konflik, kita hanya bisa mengelolanya.” Membangun faktor-faktor seperti perubahan iklim dan konteks lokal juga kompleks.

Tapi teori permainan adalah cara yang berguna untuk mengeksplorasi model, permainan, dan aplikasi untuk menangani konflik, katanya. “Teori permainan, dari dasar yang sangat sederhana hingga situasi yang cukup kompleks, merupakan titik masuk yang baik,” kata Prof Bunnefeld. “Ini memberi kami kerangka kerja yang dapat Anda kerjakan dan juga menangkap imajinasi orang.”

Bagaimana Teknologi Biometrik Berdampak Pada Masyarakat
Teori Matematika

Bagaimana Teknologi Biometrik Berdampak Pada Masyarakat

Bagaimana Teknologi Biometrik Berdampak Pada Masyarakat – Apa pun yang memengaruhi populasi besar pada akhirnya memengaruhi masyarakat dan hal yang sama berlaku untuk teknologi. Masyarakat dibuat oleh orang-orang dan interaksi sosial mereka yang terus-menerus. Interaksi ini membentuk dasar dari struktur sosial. Masyarakat sangat mempengaruhi kehidupan manusia dan tindakan individu. Teknologi juga dapat memiliki dampak besar pada interaksi sosial serta tindakan individu.

Bagaimana Teknologi Biometrik Berdampak Pada Masyarakat

thebigvantheory – Dampak teknologi tidak hanya mengacu pada teknologi modern seperti IT, otomotif atau komunikasi. Alat batu pertama yang diciptakan oleh manusia prasejarah selama evolusi umat manusia, memengaruhi cara mereka berburu hewan untuk makanan mereka. Seiring kemajuan umat manusia, alat-alat ini membentuk ketergantungan bersama siklik. Hubungan masyarakat dan teknologi ini berlanjut ke teknologi modern. Biarkan itu menjadi alat sederhana seperti pemotong kertas atau pesawat ruang angkasa.

Teknologi dan masyarakat berbagi hubungan yang tak terpisahkan dari siklus bersama pengaruh, ketergantungan bersama, dan produksi bersama. Teknologi memiliki dampak positif dan negatif pada kehidupan manusia dan masyarakat, namun permintaan akan alat dan mesin yang lebih efisien terus meningkat. Ketika sebuah teknologi baru mencapai orang-orang, mengklaim untuk mencapai atau meningkatkan aspek kehidupan tertentu.

Pertama-tama harus mendapat pengakuan dari orang-orang sebelum diadopsi oleh masyarakat. Jika orang menganggapnya layak untuk diadopsi, itu menciptakan siklus ketergantungan yang sama dan menemukan tempatnya di masyarakat. Smartphone adalah contoh yang baik dari ketergantungan teknologi pada masyarakat dalam beberapa tahun terakhir. Interaksi serupa diharapkan oleh evolusi kendaraan listrik dan self driving dan perangkat pintar lainnya di masa mendatang.

Dampak Sosial Dari Teknologi Biometrik

Dalam beberapa tahun terakhir, metode tradisional identifikasi pribadi ditantang oleh teknologi biometrik dan telah menikmati peningkatan tingkat adopsi di seluruh dunia. Seperti teknologi lainnya, biometrik juga berdampak pada masyarakat, namun dampak biometrik tidak dapat sepenuhnya dibandingkan dengan bentuk adopsi teknologi lainnya. Biometrik memanfaatkan pola biologis manusia yang dapat diidentifikasi secara pribadi untuk mengidentifikasi mereka secara unik.

Sidik jari dan beberapa bentuk pengenalan lainnya telah banyak digunakan dalam forensik dan penegakan hukum selama lebih dari 100 tahun. Asosiasi biometrik dengan forensik dan penegakan hukum membuat orang skeptis karena menangkap sidik jari atau pola biologis lainnya hanya terbatas pada penjahat dan elemen anti sosial di masa lalu. Di sisi lain, meningkatnya kesadaran dengan penyebaran internet,

Ada tarik ulur konstan antara pendukung privasi dan perusahaan teknologi biometrik. Perusahaan teknologi membual tentang efisiensi, kecepatan, dan akurasi biometrik sementara pendukung privasi menyoroti aspek negatifnya. Ini membingungkan orang dan adopsi sosial biometrik menghadapi kesulitan. Fenomena ini lebih terlihat di masyarakat di negara maju di mana orang lebih sadar dan peduli tentang privasi mereka.

Mereka merasa bahwa pengakuan pribadi berbasis teknologi biometrik melanggar hak konstitusional atas privasi dan kebebasan sipil mereka. Di sisi lain, biometrik semakin diadopsi di negara-negara terbelakang, sehingga pada saat yang sama teknologi biometrik diperlakukan secara berbeda di masyarakat yang berbeda di seluruh dunia.

Dampak Positif Teknologi Biometrik Pada Masyarakat

Orang cenderung melepaskan beberapa privasi demi kenyamanan. Begitulah cara penyedia layanan dapat memberikan layanan online secara gratis, mereka menggunakan data pengguna untuk mempertahankan pendapatan mereka. Terlepas dari rintangan, biometrik sedang dalam perjalanan untuk menggantikan praktik identitas tradisional.

Padahal masyarakat di negara maju seringkali lebih menolak penerapan biometrik atau memberikan pengenal biometrik mereka. Namun, orang tidak suka menunggu, dan teknologi biometrik justru tentang efisiensi dan kecepatan. Terlepas dari kekhawatiran yang terkait dengan biometrik, pengguna mengakui efisiensi dan akurasinya. Ini juga memberi orang kepercayaan bahwa pola unik mereka adalah identitas mereka, memperkuat perasaan menjadi unik.

Menghemat waktu dengan melewatkan garis dengan biometrik membuat orang lebih bahagia dan memengaruhi masyarakat secara keseluruhan. Ini sangat bermanfaat di negara-negara di mana kepadatan polusi sangat tinggi dan orang-orang harus menunggu dalam antrian hanya karena formalitas identifikasi. Biometrik juga bermanfaat bagi orang-orang yang memiliki keterbatasan fisik atau mental.

Mereka dapat secara positif dan langsung diidentifikasi dengan biometrik, meninggalkan dampak positif pada bagian masyarakat yang tertantang. Otentikasi identitas juga dapat menjadi tantangan bagi warga lanjut usia, yang dapat dengan mudah dilakukan dengan biometrik, memberikan kenyamanan bagi orang tua. Seiring dengan meningkatnya adopsi teknologi biometrik, ini juga membantu menciptakan lapangan kerja. Produksi, pengujian, implementasi, dan pemeliharaan perangkat keras biometrik membutuhkan banyak orang untuk terlibat dalam aktivitas ini.

Biometrik adalah sektor yang berkembang dan membutuhkan profesional untuk terlibat dalam pengembangan ekosistem biometrik. BaaS (Biometrics as a Service) dan pengembangan perangkat lunak biometrik juga membutuhkan sejumlah besar profesional perangkat lunak, yang merupakan salah satu pekerjaan bergaji tinggi di pasar. Ini membantu memberantas pengangguran dan memungkinkan orang untuk meningkatkan status sosial mereka, meninggalkan dampak positif pada masyarakat.

Dampak Negatif Teknologi Biometrik Pada Masyarakat

Privasi adalah perhatian terbesar yang dimiliki orang dengan teknologi biometrik. Sejak pengenalan biometrik telah dikaitkan dengan forensik dan aplikasi penegakan hukum, berbagai teori konspirasi muncul. Ini memberi orang perasaan bahwa pemerintah berkonspirasi untuk mengawasi aktivitas mereka dan mereka akan kehilangan anonimitas mereka dengan biometrik.

Bahkan jika orang tidak melanggar hukum apa pun, mereka tidak suka diawasi atau tindakan mereka dilacak. Namun, menjadi anonim bukanlah pilihan dalam kehidupan digital saat ini. Biometrik wajah dapat membuat profil biometrik dari foto media sosial Anda, yang dapat digunakan dalam aplikasi pengawasan massal atau mengidentifikasi Anda di tengah keramaian. Namun, perasaan diawasi atau tidak disebutkan namanya ini,

Keamanan data biometrik adalah masalah lain yang berdampak negatif pada adopsi biometrik di masyarakat. Dengan meningkatnya jumlah pelanggaran data dari tahun ke tahun, orang takut bagaimana jika peretas mencuri data biometrik mereka. Karena biometrik seseorang tidak dapat diubah jika dikompromikan, ketakutan akan kehilangan data biometrik menghambat penerimaan sosial terhadap teknologi ini.

Baca Juga : 5 Cara Mengurangi Lemak Visceral Yang Didukung Oleh Sains

Pengenalan biometrik meningkatkan harapan orang pada umumnya. Begitu mereka terbiasa dengan teknologi ini, mereka mengharapkan identifikasi atau otentikasi setidaknya secepat biometrik atau lebih baik. Kembali ke metode lama akan seperti meminta untuk menulis surat ketika Anda sudah terbiasa mengirim email.

Beberapa orang dalam pengaturan sosial mungkin merasa ditinggalkan dengan biometrik yang karakteristik biometriknya telah terganggu oleh penyakit, kondisi kerja atau kecelakaan, sehingga biometrik membuat dampak negatif pada masyarakat dalam aspek ini. Produksi perangkat keras biometrik membutuhkan pabrik besar yang berkontribusi dalam pencemaran lingkungan, yang mempengaruhi populasi dan dapat mempengaruhi struktur sosial secara negatif.

Kesimpulan

Teknologi dan masyarakat telah berada dalam hubungan jangka panjang yang dimulai sejak 2,5 juta tahun yang lalu. Selama waktu itu, manusia menciptakan alat pertamanya dan meletakkan dasar ketergantungannya pada teknologi. Sejak penemuan alat pertama, teknologi telah sangat mempengaruhi orang dan masyarakat di setiap era.

Misalnya, maraknya smartphone dalam beberapa tahun terakhir sangat memengaruhi cara orang berinteraksi dan berkomunikasi. Internet telah menciptakan jaringan sosial di mana orang dapat berbicara dan berbagi tanpa meninggalkan tempat tidur mereka. Teknologi telah membantu orang tetap dekat bahkan jika mereka berada ribuan mil jauhnya. Teknologi mempengaruhi orang di semua tingkatan, termasuk emosional dan psikologis. Efisiensi teknologi membuat orang merasa puas dan unggul.

Ketika biometrik mengambil alih aplikasi identifikasi dan otentikasi, orang-orang telah menyatakan perasaan campur aduk tentang hal itu. Setelah digunakan dalam forensik dan penegakan hukum, biometrik menghadapi perlawanan dalam penerimaan pribadi dan sosial. Khususnya di negara maju, di mana orang sadar dan peduli tentang privasi mereka tidak mendukung biometrik.

Pengungkapan terbaru dari program pengawasan massal pemerintah seperti Prism dan XKeyscore, telah membuat orang skeptis tentang niat pemerintah untuk menggunakan data biometrik mereka. Terlepas dari dampak negatif teknologi, teknologi tidak dapat dipisahkan dari masyarakat. Teknologi memberdayakan masyarakat dan adopsi teknologi oleh masyarakat memberdayakan teknologi sebagai imbalannya. Ini adalah ketergantungan bersama siklik yang sulit dipatahkan begitu terbentuk.

5 Cara Mengurangi Lemak Visceral Yang Didukung Oleh Sains
Teori Sains

5 Cara Mengurangi Lemak Visceral Yang Didukung Oleh Sains

5 Cara Mengurangi Lemak Visceral Yang Didukung Oleh Sains – Ada epidemi di negara-negara Barat, dan hanya sedikit orang yang menyadarinya. Ini adalah epidemi lemak visceral, sejenis lemak dalam yang membungkus organ vital, seperti hati, dan terkait dengan masalah kesehatan seperti diabetes, penyakit jantung, dan tekanan darah tinggi.

5 Cara Mengurangi Lemak Visceral Yang Didukung Oleh Sains

thebigvantheory – Anda mungkin berasumsi bahwa hanya orang yang kelebihan berat badan atau obesitas yang memiliki terlalu banyak lemak visceral, tetapi bukan itu masalahnya. Orang kurus, terutama yang tidak aktif dan orang yang lebih tua, dapat memiliki cukup lemak visceral untuk meningkatkan risiko masalah kesehatan kronis. Mereka mungkin terlihat kurus, tetapi mereka tidak sehat karena mereka memiliki terlalu banyak lemak visceral dan penanda lain dari kesehatan yang buruk. Meskipun tidak mudah untuk memangkas lemak visceral, ilmu pengetahuan menunjukkan ada cara untuk mengurangi beban lemak visceral tubuh Anda dan meningkatkan kesehatan Anda secara bersamaan.

Tanda-tanda Kelebihan Lemak Visceral

Bagaimana Anda tahu jika Anda mengalami penurunan dalam hal lemak visceral? Salah satu tanda Anda membawa terlalu banyak lemak visceral adalah ukuran pinggang Anda. Jika pinggang Anda lebih besar dari setengah tinggi badan Anda, Anda memiliki terlalu banyak lemak visceral. Misalnya, seseorang yang tingginya lima kaki enam inci, atau 66 inci, harus memiliki ukuran pinggang kurang dari 33 inci. Secara umum, pedoman mengatakan ukuran pinggang lebih dari 35 inci pada pria dan 30 inci pada wanita adalah penanda terlalu banyak lemak visceral.

Pada kenyataannya, satu-satunya cara untuk mengetahui berapa banyak lemak visceral yang Anda miliki adalah dengan melakukan studi pencitraan. Tetapi ukuran pinggang masih merupakan penanda yang baik, jadi periksa ukuran pinggang Anda dengan pita pengukur setidaknya sebulan sekali dan catat nilainya. Jika ukuran pinggang Anda menunjukkan bahwa Anda memiliki terlalu banyak lemak visceral, apa yang dapat Anda lakukan?

1. Makan Lebih Banyak Serat

Serat larut menyerap air dan membentuk gel, memperlambat perjalanan makanan melalui sistem pencernaan. Ini dapat menolong Anda merasa kenyang lebih lama dan mengurangi jumlah kalori yang Anda serap dari makanan lain. Plus, serat membantu mengontrol glukosa darah. Salah satu cara untuk mengurangi lemak visceral adalah dengan mengonsumsi lebih banyak makanan kaya serat. Serat adalah bagian dari makanan nabati yang tidak dapat dicerna oleh tubuh Anda, sehingga membantu Anda merasa kenyang lebih lama dan menjaga sistem pencernaan tetap sehat. Makanan kaya serat termasuk buah-buahan, sayuran, biji-bijian, dan kacang-kacangan seperti kacang dan lentil.

Stroberi, raspberry, dan blackberry juga merupakan sumber serat larut dan tidak larut yang substansial dan kaya nutrisi. Mereka juga memiliki banyak manfaat kesehatan lainnya seperti anti-inflamasi dan kaya antioksidan, yang membantu melindungi terhadap penyakit kardiovaskular dan masalah kesehatan kronis lainnya. Sayuran non-tepung, lentil, kacang-kacangan, kacang pohon, biji-bijian, dan biji-bijian adalah sumber serat yang kaya lainnya.

2. Kelola Stres

Stres meningkatkan kortisol, hormon stres yang meningkatkan lemak visceral. Ketika tubuh Anda memproduksi terlalu banyak kortisol, itu menggeser tempat tubuh Anda menyimpan lemak ke bagian tengah tubuh Anda dan meningkatkan lemak visceral yang lebih dalam. Pastikan Anda tidak membiarkan stres kronis mengendalikan hidup dan kesehatan Anda. Kurangi tingkat stres dengan aktivitas pikiran tubuh seperti yoga dan meditasi, berjalan-jalan di alam, atau mandi air panas.

3. Fokus pada Kualitas Tidur

Mendapatkan tidur malam yang baik sangat penting untuk kesehatan dan kebugaran. Banyak orang tidak menyadari betapa pentingnya tidur untuk kesehatan kekebalan tubuh, fungsi otak, dan banyak lagi. Plus, banyak penelitian menunjukkan kurang tidur meningkatkan hormon stres kortisol dan meningkatkan lemak visceral. Satu studi menunjukkan bahwa orang yang tidur selama 5 jam atau kurang per malam memiliki lebih banyak lemak visceral daripada mereka yang tidur 7 jam atau lebih per malam. Jadi usahakan untuk tidur 7-8 jam setiap malam untuk menjaga lemak visceral tetap terkendali. Plus, tidak cukup tidur meningkatkan hormon ghrelin nafsu makan, sehingga Anda mendambakan makanan manis dan makan lebih banyak. Saat Anda menambah berat badan dari makan makanan manis, tubuh Anda menyimpan sebagian sebagai lemak visceral. Pastikan Anda mendapatkan setidaknya 7 jam tidur berkualitas setiap malam.

Baca Juga : Masalah Geometri Kuno Jatuh ke Teknik Matematika Baru

4. Kurangi Konsumsi Gula

Salah satu cara untuk mengurangi lemak visceral adalah dengan mengurangi gula, kontributor lain untuk lemak visceral. Awas! Gula sering ditemukan di sebagian besar makanan dan juga minuman olahan, dan bahkan jus buah. Hal ini juga ditemukan dalam makanan tinggi lemak seperti permen ataupun es krim, dan ada juga makanan tinggi karbohidrat seperti roti dan pasta. Itu ada di mana-mana! Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) menyarankan bahwa gula harus membuat kurang dari 10% dari total asupan energi Anda setiap hari. Ini berarti jika Anda makan 2.000 kalori sehari, tidak lebih dari 200 kalori harus berasal dari gula. Bagaimana Anda bisa menurunkan asupan gula untuk mengatasi lemak visceral?

Ganti minuman manis dengan air putih. Soda dan minuman buah sarat dengan gula. Jika Anda minum setidaknya satu minuman manis sehari, mengganti kalori tersebut dengan air dapat menghemat ratusan kalori setiap minggunya. Plus, penelitian menunjukkan bahwa minuman manis adalah kontributor utama lemak visceral. Tahu di mana gula bersembunyi. Ada dalam segala hal mulai dari saus tomat dan saus salad hingga roti, pasta, dan yogurt. Anda mungkin tidak menyadari berapa banyak gula yang Anda konsumsi sampai Anda mulai menghitung gram. Cara terbaik untuk melakukannya adalah dengan membuat buku harian makanan selama beberapa hari.

Baca label dengan cermat. Ini bisa memakan waktu, tetapi tidak ada salahnya jika Anda ingin tahu persis apa yang ada dalam makanan yang Anda makan. Berikan perhatian khusus pada bahan-bahan yang tercantum di akhir daftar – ini adalah hal-hal yang ditambahkan produsen untuk rasa atau tekstur, sehingga sering kali penuh dengan gula tambahan. Lebih baik lagi, hindari makanan kemasan sepenuhnya!

5. Tetap Aktif Secara Fisik Dengan Latihan yang Bekerja dengan Kelompok Otot Besar

Aktivitas fisik adalah suatu keharusan jika Anda mencoba untuk menjinakkan lemak visceral. Anda akan mendapatkan manfaat maksimal dengan melakukan latihan yang melatih kelompok otot besar, seperti yang dilakukan di tubuh bagian bawah. Otot yang lebih besar ini membakar lebih banyak kalori dan lemak dan mempengaruhi hormon yang mengatur berat badan dan mengontrol gula darah lebih banyak. Fokus pada squat, deadlift, dan latihan dinamis seperti berlari atau bersepeda.

Olahraga meningkatkan sensitivitas insulin dan mengurangi peradangan dalam tubuh, yang dapat membantu menurunkan berat badan dan menghilangkan lemak visceral. Anda dapat menurunkan lemak visceral dengan tetap aktif secara fisik dengan latihan yang melatih kelompok otot besar.

Berjalan adalah bentuk olahraga yang paling umum dilakukan orang, tetapi Anda akan mendapatkan lebih banyak manfaat dengan menambahkan bukit dan latihan intensitas tinggi dalam waktu singkat seperti berjalan secepat mungkin. Tapi jangan abaikan manfaat latihan kekuatan. Fokus pada latihan yang melatih otot-otot besar di tubuh bagian bawah Anda, seperti squat dan deadlift, untuk pengembalian investasi waktu Anda yang paling banyak.

Kesimpulan

Kesimpulannya di sini adalah bahwa perubahan gaya hidup sehat dapat membantu Anda menjinakkan lemak visceral. Jika Anda sudah melakukan hal-hal ini, pertahankan dan bersabarlah. Anda dapat memantau kemajuan Anda dengan memeriksa ukuran pinggang Anda setiap minggu dan melihat apakah itu menyusut.

Masalah Geometri Kuno Jatuh ke Teknik Matematika Baru
Teori Matematika

Masalah Geometri Kuno Jatuh ke Teknik Matematika Baru

Masalah Geometri Kuno Jatuh ke Teknik Matematika Baru – Sekitar 450 SM, Anaxagoras dari Clazomenae punya waktu untuk berpikir. Matematikawan Yunani itu dipenjara karena mengklaim matahari bukanlah dewa, melainkan batu pijar sebesar semenanjung Peloponnese. Seorang filsuf yang percaya bahwa “akal menguasai dunia,” ia menggunakan penahanannya untuk bergulat dengan masalah matematika yang sekarang terkenal yang dikenal sebagai mengkuadratkan lingkaran. Menggunakan kompas dan penggaris, dapatkah Anda menghasilkan persegi dengan luas yang sama untuk lingkaran tertentu?

Masalah Geometri Kuno Jatuh ke Teknik Matematika Baru

thebigvantheory – Anehnya, matematikawan masih mengerjakan pertanyaan ini. Dan mereka membuat kemajuan. Sebuah makalah yang diposting online minggu lalu oleh Andras Máthé dan Oleg Pikhurko dari Universitas Warwick dan Jonathan Noel dari Universitas Victoria adalah yang terbaru untuk bergabung dalam tradisi kuno ini. Penulis menunjukkan bagaimana sebuah lingkaran dapat dikuadratkan dengan memotongnya menjadi potongan-potongan yang dapat divisualisasikan dan mungkin digambar. Ini adalah hasil yang dibangun di atas sejarah yang kaya.

Pertanyaan persis yang diajukan oleh Anaxagoras dijawab pada tahun 1882, ketika matematikawan Jerman Ferdinand von Lindemann membuktikan bahwa mengkuadratkan lingkaran tidak mungkin dilakukan dengan alat klasik. Dia menunjukkan bahwa pi luas lingkaran dengan jari-jari 1 adalah jenis bilangan khusus yang diklasifikasikan sebagai transendental (kategori yang juga mencakup bilangan Euler, e). Karena hasil sebelumnya telah menunjukkan bahwa tidak mungkin menggunakan kompas dan penggaris untuk membangun panjang yang sama dengan angka transendental, juga tidak mungkin untuk mengkuadratkan lingkaran dengan cara itu.

Itu mungkin akhir dari cerita, tetapi pada tahun 1925 Alfred Tarski menghidupkan kembali masalah dengan mengutak-atik aturan. Dia bertanya apakah seseorang dapat menyelesaikan tugas dengan memotong lingkaran menjadi sejumlah potongan terbatas yang dapat dipindahkan dalam bidang dan disusun kembali menjadi persegi dengan luas yang sama pendekatan yang dikenal sebagai equidecomposition.

Dengan kata lain, dua objek dapat didekomposisikan sama jika mereka dapat dipecah menjadi potongan-potongan dengan ukuran dan bentuk yang identik, atau, lebih tepatnya, “jika Anda dapat membaginya menjadi banyak bagian hingga bagian-bagian yang sesuai kongruen satu sama lain,” Pikhurko dikatakan.

Sebuah makalah tahun 1964 adalah yang pertama membuat kemajuan besar pada versi masalah Tarski. Penulis menunjukkan bahwa equidecomposition tidak dapat dilakukan dengan gunting. Tugas itu, jika memungkinkan, akan membutuhkan potongan fraktal yang lebih rumit, penuh lubang dan tepi bergerigi yang rumit. Di situlah keadaan berdiri sampai tahun 1990, ketika Miklós Laczkovich menjawab pertanyaan Tarski dengan tegas ya: Sebuah lingkaran dapat dikonfigurasi ulang menjadi persegi.

Untuk memvisualisasikan pencapaian Laczkovich, bayangkan sebuah lingkaran dan persegi berdampingan pada sebuah halaman. Dia mendemonstrasikan bahwa jika lingkaran dipartisi menjadi paling banyak 10 50 bagian, semuanya rumit dan dengan bentuk yang tidak biasa, potongan-potongan itu dapat dipindahkan bahkan tanpa diputar sampai benar-benar mengisi persegi.

Tetapi untuk sampai pada hasil ini, Laczkovich tidak bekerja dengan bentuk. Sebaliknya, ia mengubah masalah geometri menjadi masalah teori graf. Dia mengambil grafik besar dengan dua set simpul yang terpisah satu sesuai dengan lingkaran, yang lain ke persegi dan kemudian membuat korespondensi satu-ke-satu antara simpul dalam satu set dan yang lain.

Baca juga : Ilmuwan Komputer Menemukan Batasan Algoritma Penelitian Utama

Stan Wagon, seorang ahli matematika di Macalester College, menggambarkan hasilnya sebagai “menjatuhkan rahang.” Laczkovich menunjukkan bagaimana “mengambil ruang melingkar dan membuatnya lurus.”

Ada menangkap, namun. Bukti Laczkovich adalah bukti keberadaan, yang oleh ahli matematika disebut “nonkonstruktif.” Dia membuktikan bahwa itu bisa dilakukan, tetapi dia tidak bisa mengatakan bagaimana membuat potongan-potongan itu, dia juga tidak bisa menggambarkannya dengan cara apa pun. Lebih buruk lagi, potongan-potongan itu “tidak terukur”, yang berarti tidak mungkin untuk menentukan luasnya.

Langkah besar berikutnya datang beberapa dekade kemudian dalam sebuah makalah yang diposting pada Januari 2016 oleh ukasz Grabowski, Máthé dan Pikhurko. Bukti mereka, tidak seperti Laczkovich, hampir sepenuhnya konstruktif, yang berarti sebagian besar bagiannya terdefinisi dengan baik. Tapi sekali lagi ada tangkapan: Potongan-potongan yang terdefinisi dengan baik dari lingkaran itu tidak memenuhi seluruh kotak. Potongan tambahan masih diperlukan untuk menutupi sebagian kecil alun-alun. Bagian ini sangat kecil sehingga tidak memiliki luas, dan para ahli matematika menyebutnya sebagai “satuan ukuran nol”.

“Hampir semua ruang telah diurus,” kata Andrew Marks, ahli matematika di University of California, Los Angeles. Anda bahkan tidak dapat menggambar bagian yang hilang, katanya, karena set tersebut akan terlihat tidak terlihat. Terlepas dari potongan ekstra yang diperlukan ini, hasilnya adalah langkah maju yang dramatis, kata Marks. “Mereka menemukan cara untuk mengkuadratkan lingkaran yang bekerja hampir di mana-mana di mana-mana kecuali untuk satu set ukuran nol.”

Marks, bersama dengan Spencer Unger, sekarang di University of Toronto, membuat peningkatan besar setahun kemudian, memberikan bukti pertama yang sepenuhnya konstruktif tentang kuadrat lingkaran yang bekerja di mana-mana, tanpa kecuali. Makalah mereka menawarkan deskripsi lengkap tentang semua bagian yang diperlukan untuk membuat lingkaran. “Potongan mereka lebih baik,” kata Máthé. “Mereka tidak memiliki area nol yang jelek ini.”
Konon, bukti mereka melibatkan lebih banyak potongan sekitar 10.200 dan potongan-potongan ini masih cukup rumit. “Kelemahan dalam makalah kami,” kata Marks, “adalah bahwa meskipun potongan-potongan itu didefinisikan secara eksplisit dari sudut pandang matematika, sangat sulit untuk memvisualisasikannya.”

Itu menyisakan ruang untuk perbaikan, yang telah disampaikan oleh Máthé, Noel, dan Pikhurko. Potongan-potongan mereka, sekali lagi berjumlah sekitar 10 200, bentuknya lebih sederhana dan lebih mudah untuk divisualisasikan oleh matematikawan. “Lompatan besar di sini adalah Anda tidak bisa menggambar Spencer dan bidak saya dengan cara yang mudah Anda lihat, tetapi dengan bidak ini Anda bisa,” kata Marks. Tapi itu bukan akhir dari cerita. “Masih banyak matematika yang harus dilakukan” dengan masalah ini, kata Alexander Kechris, seorang ahli matematika di California Institute of Technology. “Ini sebuah proses.”

Pikhurko sudah memiliki ide untuk lebih menyederhanakan potongan, mengurangi jumlah totalnya dan membuatnya tidak terlalu merata. Dan Marks telah melakukan eksperimen komputer yang menyarankan tetapi tidak membuktikan bahwa equidecomposition dapat dicapai dengan 22 buah. Dia percaya jumlah minimum kemungkinan bahkan lebih rendah. “Saya berani bertaruh bir yang Anda dapat persegi lingkaran, terbukti, dengan kurang dari 20 buah,” katanya. “Tapi saya tidak akan bertaruh $ 1.000.”

Ilmuwan Komputer Menemukan Batasan Algoritma Penelitian Utama
Ilmuwan

Ilmuwan Komputer Menemukan Batasan Algoritma Penelitian Utama

Ilmuwan Komputer Menemukan Batasan Algoritma Penelitian Utama – Banyak aspek penelitian terapan modern bergantung pada algoritma penting yang disebut penurunan gradien. Ini adalah prosedur yang umumnya digunakan untuk menemukan nilai terbesar atau terkecil dari fungsi matematika tertentu proses yang dikenal sebagai optimalisasi fungsi. Ini dapat digunakan untuk menghitung apa pun mulai dari cara paling menguntungkan untuk memproduksi produk hingga cara terbaik untuk menetapkan shift kepada pekerja.

Ilmuwan Komputer Menemukan Batasan Algoritma Penelitian Utama

thebigvantheory – Namun terlepas dari kegunaan yang luas ini, para peneliti tidak pernah sepenuhnya memahami situasi mana yang paling sulit dihadapi oleh algoritma. Sekarang, pekerjaan baru menjelaskannya, menetapkan bahwa penurunan gradien, pada intinya, menangani masalah komputasi yang sulit secara fundamental. Hasil baru menempatkan batasan pada jenis kinerja yang dapat diharapkan peneliti dari teknik dalam aplikasi tertentu.

“Ada jenis kasus terburuk yang perlu diketahui,” kata Paul Goldberg dari University of Oxford, rekan penulis pekerjaan bersama dengan John Fearnley dan Rahul Savani dari University of Liverpool dan Alexandros Hollender dari Oxford. Hasilnya menerima Penghargaan Kertas Terbaik pada bulan Juni di Simposium tahunan Teori Komputasi.

Anda dapat membayangkan sebuah fungsi sebagai lanskap, di mana ketinggian tanah sama dengan nilai fungsi (“keuntungan”) di tempat itu. Penurunan gradien mencari minimum lokal fungsi dengan mencari arah pendakian paling curam di lokasi tertentu dan mencari menuruni bukit menjauh darinya. Kemiringan lanskap disebut gradien, oleh karena itu disebut gradien keturunan.

Penurunan gradien adalah alat penting dari penelitian terapan modern, tetapi ada banyak masalah umum yang tidak berfungsi dengan baik. Tetapi sebelum penelitian ini, tidak ada pemahaman komprehensif tentang apa yang membuat penurunan gradien berjuang dan kapan—pertanyaan bidang ilmu komputer lain yang dikenal sebagai teori kompleksitas komputasi membantu untuk menjawab.

“Banyak pekerjaan dalam penurunan gradien tidak berbicara dengan teori kompleksitas,” kata Costis Daskalakis dari Massachusetts Institute of Technology.

Kompleksitas komputasi adalah studi tentang sumber daya, seringkali waktu komputasi, yang diperlukan untuk memecahkan atau memverifikasi solusi untuk masalah komputasi yang berbeda. Peneliti mengurutkan masalah ke dalam kelas yang berbeda, dengan semua masalah di kelas yang sama berbagi beberapa karakteristik komputasi mendasar.

Untuk mengambil contoh yang relevan dengan koran baru—bayangkan sebuah kota di mana ada lebih banyak orang daripada rumah dan semua orang tinggal di sebuah rumah. Anda diberi buku telepon dengan nama dan alamat semua orang di kota, dan Anda diminta untuk menemukan dua orang yang tinggal di rumah yang sama. Anda tahu bahwa Anda dapat menemukan jawaban, karena jumlah orang lebih banyak daripada rumah, tetapi mungkin perlu sedikit mencari (terutama jika mereka tidak memiliki nama belakang yang sama).

“Ada jenis kasus terburuk yang perlu diketahui,” kata Paul Goldberg dari University of Oxford, rekan penulis pekerjaan bersama dengan John Fearnley dan Rahul Savani dari University of Liverpool dan Alexandros Hollender dari Oxford. Hasilnya menerima Penghargaan Kertas Terbaik pada bulan Juni di Simposium tahunan Teori Komputasi.

Baca Juga : Menggunakan Teori Matematika Untuk Menemukan Potensi Sebenarnya Dari Algoritma

Anda dapat membayangkan sebuah fungsi sebagai lanskap, di mana ketinggian tanah sama dengan nilai fungsi (“keuntungan”) di tempat itu. Penurunan gradien mencari minimum lokal fungsi dengan mencari arah pendakian paling curam di lokasi tertentu dan mencari menuruni bukit menjauh darinya. Kemiringan lanskap disebut gradien, oleh karena itu disebut gradien keturunan.

Penurunan gradien adalah alat penting dari penelitian terapan modern, tetapi ada banyak masalah umum yang tidak berfungsi dengan baik. Tetapi sebelum penelitian ini, tidak ada pemahaman komprehensif tentang apa yang membuat penurunan gradien berjuang dan kapan pertanyaan bidang ilmu komputer lain yang dikenal sebagai teori kompleksitas komputasi membantu untuk menjawab.

“Banyak pekerjaan dalam penurunan gradien tidak berbicara dengan teori kompleksitas,” kata Costis Daskalakis dari Massachusetts Institute of Technology.

Kompleksitas komputasi adalah studi tentang sumber daya, seringkali waktu komputasi, yang diperlukan untuk memecahkan atau memverifikasi solusi untuk masalah komputasi yang berbeda. Peneliti mengurutkan masalah ke dalam kelas yang berbeda, dengan semua masalah di kelas yang sama berbagi beberapa karakteristik komputasi mendasar.

Sebagai contoh yang relevan dengan koran baru—bayangkan sebuah kota di mana ada lebih banyak orang daripada rumah dan semua orang tinggal di sebuah rumah. Anda diberi buku telepon dengan nama dan alamat semua orang di kota, dan Anda diminta untuk menemukan dua orang yang tinggal di rumah yang sama. Anda tahu Anda dapat menemukan jawaban, karena ada lebih banyak orang daripada rumah, tetapi mungkin perlu beberapa waktu untuk mencarinya (terutama jika mereka tidak memiliki nama belakang yang sama).

Pertanyaan ini termasuk dalam kelas kompleksitas yang disebut TFNP, kependekan dari “fungsi total polinomial nondeterministik.” Ini adalah kumpulan semua masalah komputasi yang dijamin memiliki solusi dan solusinya dapat diperiksa kebenarannya dengan cepat. Para peneliti berfokus pada persilangan dua subset masalah di dalam TNTF.

Subset pertama disebut PLS (pencarian lokal polinomial). Ini adalah kumpulan masalah yang melibatkan pencarian nilai minimum atau maksimum dari suatu fungsi di wilayah tertentu. Masalah-masalah ini dijamin memiliki jawaban yang dapat ditemukan melalui penalaran yang relatif lugas.

Salah satu masalah yang termasuk dalam kategori PLS adalah tugas merencanakan rute yang memungkinkan Anda mengunjungi sejumlah kota tetap dengan jarak perjalanan terpendek yang mungkin karena Anda hanya dapat mengubah perjalanan dengan mengubah urutan pasangan kota yang berurutan. dalam tur. Sangat mudah untuk menghitung panjang rute yang diusulkan dan, dengan batasan cara Anda dapat mengubah rencana perjalanan, mudah untuk melihat perubahan mana yang mempersingkat perjalanan. Anda dijamin akhirnya menemukan rute yang tidak dapat Anda tingkatkan dengan langkah yang dapat diterima minimum lokal.

Bagian kedua dari masalah adalah PPAD (argumen paritas polinomial pada graf berarah). Masalah-masalah ini memiliki solusi yang muncul dari proses yang lebih rumit yang disebut teorema titik tetap Brouwer. Teorema mengatakan bahwa untuk setiap fungsi kontinu, dijamin ada satu titik yang tidak diubah fungsinya titik tetap, seperti yang diketahui. Ini benar dalam kehidupan sehari-hari. Jika Anda mengaduk segelas air, teorema menjamin bahwa pasti ada satu partikel air yang akan berakhir di tempat yang sama dengan asalnya.

Perpotongan antara kelas PLS dan PPAD itu sendiri membentuk kelas masalah yang dikenal sebagai PLS int PPAD. Ini berisi banyak masalah alam yang relevan dengan kompleksitas peneliti. Namun, sampai saat ini peneliti tidak dapat menemukan masalah alam yang lengkap untuk PLS int PPAD—artinya itu adalah contoh masalah yang paling sulit yang termasuk dalam kelas.

Sebelum makalah ini, satu-satunya masalah PLS int PPAD complete yang diketahui adalah konstruksi yang agak artifisial—masalah yang kadang-kadang disebut “Solusi Baik”. Masalah ini menyatukan masalah lengkap dari PLS dan masalah lengkap dari PPAD, membentuk sesuatu yang tidak mungkin ditemui peneliti di luar konteks ini. Dalam makalah baru, para peneliti membuktikan bahwa penurunan gradien sama sulitnya dengan Solusi Baik, membuat penurunan gradien itu sendiri PLS int PPAD-lengkap.

“Sifat komputasi adalah sesuatu yang kita sebagai spesies harus coba pahami secara mendalam dalam semua bentuknya. Dan saya pikir itu harus menjadi alasan yang cukup untuk bersemangat tentang hasil ini, ”kata Tim Roughgarden dari Universitas Columbia. Semua ini tidak berarti bahwa penurunan gradien akan selalu sulit. Faktanya, ini sama cepat dan efektifnya seperti biasanya untuk sebagian besar penggunaan.

“Ada stereotip yang sedikit lucu tentang kompleksitas komputasi yang mengatakan bahwa apa yang sering kita lakukan adalah mengambil masalah yang sering diselesaikan dalam praktik dan membuktikan bahwa itu sebenarnya sangat sulit,” kata Goldberg. Tetapi hasilnya tidak berarti peneliti terapan seharusnya tidak mengharapkan penurunan gradien untuk memberikan solusi yang tepat untuk beberapa masalah di mana presisi penting.

Pertanyaan tentang presisi berbicara tentang perhatian utama dari kompleksitas komputasi—evaluasi kebutuhan sumber daya. Ada hubungan mendasar antara presisi dan kecepatan dalam banyak pertanyaan kompleksitas. Agar algoritme dianggap efisien, Anda harus dapat meningkatkan ketepatan solusi tanpa membayar harga yang tinggi dalam jumlah waktu yang diperlukan untuk menemukan solusi tersebut. Hasil baru ini berarti bahwa untuk aplikasi yang membutuhkan solusi yang sangat tepat, penurunan gradien mungkin bukan pendekatan yang bisa diterapkan.

Misalnya, penurunan gradien sering digunakan dalam pembelajaran mesin dengan cara yang tidak memerlukan presisi ekstrem. Tetapi seorang peneliti pembelajaran mesin mungkin ingin menggandakan ketepatan percobaan. Dalam hal ini, hasil baru menyiratkan bahwa mereka mungkin harus melipatgandakan waktu berjalan algoritma penurunan gradien mereka. Itu tidak ideal, tetapi itu bukan pemecah kesepakatan.

Tetapi untuk aplikasi lain, seperti dalam analisis numerik, peneliti mungkin perlu menyesuaikan presisinya. Untuk mencapai peningkatan seperti itu, mereka mungkin harus mengkuadratkan waktu berjalan penurunan gradien, membuat perhitungannya benar-benar sulit.

“[Itu] mengerem apa yang [mereka] mungkin bisa lakukan,” kata Daskalakis. Mereka harus, dan dalam praktiknya, berkompromi di suatu tempat. Mereka menerima solusi yang kurang tepat, membatasi diri pada masalah yang sedikit lebih mudah, atau menemukan cara untuk mengelola runtime yang berat.

Tapi ini bukan untuk mengatakan bahwa algoritma cepat untuk penurunan gradien tidak ada. Itu mungkin. Tetapi hasilnya tidak berarti bahwa algoritma semacam itu akan segera menyiratkan keberadaan algoritma cepat untuk semua masalah lain di PLS int PPAD—bar yang jauh lebih tinggi daripada sekadar menemukan algoritma cepat untuk penurunan gradien itu sendiri. “Banyak masalah yang mungkin bisa dipecahkan oleh beberapa kemajuan dalam matematika,” kata Daskalakis. “Itulah mengapa kami ingin memiliki masalah yang sangat alami seperti penurunan gradien yang menangkap kompleksitas seluruh persimpangan.”

Menggunakan Teori Matematika Untuk Menemukan Potensi Sebenarnya Dari Algoritma
Teori Matematika

Menggunakan Teori Matematika Untuk Menemukan Potensi Sebenarnya Dari Algoritma

Menggunakan Teori Matematika Untuk Menemukan Potensi Sebenarnya Dari Algoritma – Menggunakan teori matematika, Virginia Williams membujuk algoritma untuk berjalan lebih cepat atau membuktikan bahwa mereka telah mencapai kecepatan maksimumnya. Setiap semester, Associate Professor Virginia Vassilevska Williams mencoba memberikan satu pelajaran mendasar kepada mahasiswa ilmu komputernya: Matematika adalah dasar dari segalanya.

Menggunakan Teori Matematika Untuk Menemukan Potensi Sebenarnya Dari Algoritma

thebigvantheory – Seringkali, siswa datang ke kelas Williams, 6.006 (Pengantar Algoritma), ingin menyelami pemrograman tingkat lanjut yang mendukung teknik komputasi terbaru dan terhebat. Pelajarannya malah berfokus pada bagaimana algoritma dirancang di sekitar model dan konsep matematika inti.

“Saat mengambil kelas algoritme, banyak siswa berharap untuk memprogram banyak dan mungkin menggunakan pembelajaran mendalam, tetapi ini sangat matematis dan memiliki sedikit pemrograman,” kata Williams, Steven G. (1968) dan Profesor Pengembangan Karir Renee Finn yang baru-baru ini memperoleh gelar masa jabatan di Departemen Teknik Elektro dan Ilmu Komputer. “Kami tidak memiliki banyak waktu bersama di kelas (hanya dua jam seminggu), tetapi saya berharap pada waktu itu mereka dapat melihat sedikit keindahan matematika karena matematika memungkinkan Anda untuk melihat bagaimana dan mengapa semuanya bekerja bersama. Itu benar-benar hal yang indah.”

Kehidupan Williams sangat ditentukan oleh matematika. Sebagai anak dari dua orang tua matematikawan, dia jatuh cinta dengan subjek sejak dini. Tetapi meskipun dia unggul dalam mata pelajaran itu, kelas-kelas sekolah menengahnya berfokus pada bahasa Jerman, menulis, dan biologi. Kembali ke cinta pertamanya di perguruan tinggi dan seterusnya, dia menerapkan keterampilan matematikanya untuk membuat gelombang dalam ilmu komputer.

Dalam pekerjaan yang sangat berpengaruh, Williams pada tahun 2012 meningkatkan algoritme untuk “perkalian matriks” operasi mendasar di seluruh ilmu komputer yang dianggap sebagai iterasi tercepat selama 24 tahun. Bertahun-tahun kemudian, dia ikut mendirikan bidang baru yang disebut “kompleksitas berbutir halus,” yang berusaha menjelaskan, sebagian, seberapa cepat algoritme tertentu dapat menyelesaikan berbagai masalah.

Dalam perkalian matriks, pekerjaannya sekarang telah sedikit bergeser untuk menunjukkan bahwa teknik yang ada “tidak dapat melakukan yang lebih baik,” katanya. “Kami tidak dapat meningkatkan kinerja algoritme kami sendiri lagi, jadi kami menemukan cara untuk menjelaskan mengapa kami tidak dapat dan mengapa metode lain juga tidak dapat meningkatkan kinerja.”

Jalan berliku menuju matematika

Tumbuh di Sofia, Bulgaria, Williams menyukai matematika dan merupakan siswa yang berbakat. Tetapi orang tuanya sering mengingatkannya bahwa kehidupan matematikawan itu tidak sepenuhnya glamor terutama ketika mencoba mencari pertunjukan fakultas di area yang sama untuk dua orang. Mereka kadang-kadang bepergian ke mana pekerjaan membawa mereka.

Itu termasuk pengembaraan singkat di sekitar AS sebagai seorang anak. Pemberhentian pertama adalah Laramie, Wyoming. Orang tuanya mengunjungi profesor di Universitas Wyoming, sementara Williams awalnya berjuang melalui kelas empat karena kendala bahasa. “Saya tidak benar-benar berbicara bahasa Inggris, dan dilemparkan ke sekolah ini. Saya dan saudara saya belajar bahasa Inggris dengan menonton saluran Disney, yang sangat menyenangkan,” kata Williams, yang hari ini berbicara bahasa Bulgaria, Inggris, Jerman, dan sedikit bahasa Rusia.

Perhentian berikutnya adalah Los Angeles tepat pada saat kerusuhan Rodney King. “Rumah di seberang jalan kami dibakar,” kenang Williams. “Itu adalah beberapa kenangan yang sangat aneh dari LA”

Baca Juga : Geometris Sangat Berhubungan Dengan Teori Martematika

Kembali ke Bulgaria setelah dua tahun, Williams memutuskan untuk “menjelajahi pilihannya” di luar matematika dengan mendaftar di Sekolah Menengah Bahasa Jerman di Sofia, sekolah menengah atas negara itu pada saat itu, di mana dia belajar bahasa Jerman, sastra, sejarah, dan lainnya. mata pelajaran humaniora. Tapi, ketika harus mendaftar ke perguruan tinggi, dia tidak pernah bisa menggoyahkan cinta pertamanya. “Saya benar-benar mencoba menyukai humaniora, dan apa yang saya pelajari sangat membantu saya saat ini. Tapi mata pelajaran itu sangat sulit bagi saya. Otak saya tidak bekerja seperti itu,” katanya. “Aku kembali ke apa yang aku suka.”

Terpaku oleh algoritma

Pada tahun 1999, Williams mendaftar di Caltech. Di tahun keduanya, dia jatuh cinta pada bidang baru yang menarik: ilmu komputer. “Saya mengambil kursus pemrograman pertama saya, dan saya menyukainya,” katanya. Dia menjadi terpaku oleh algoritma perkalian matriks, yang memiliki beberapa matematika tugas berat pada intinya. Algoritme ini menghitung beberapa larik angka yang sesuai dengan beberapa data dan menghasilkan matriks gabungan tunggal dari beberapa nilai target. Aplikasi sangat luas, termasuk grafik komputer, desain produk, kecerdasan buatan, dan bioteknologi.

Sebagai Ph.D. mahasiswa di Carnegie Mellon, dan seterusnya, dia menerbitkan banyak makalah, tentang topik-topik seperti mengembangkan algoritma perkalian matriks cepat dalam struktur aljabar khusus, dengan aplikasi termasuk penjadwalan penerbangan dan perutean jaringan. Setelah mendapatkan gelar PhD, dia mengambil serangkaian posisi postdoc dan peneliti di Institute for Advanced Study, University of California di Berkeley, dan Stanford University, di mana dia mendapatkan posisi fakultas pada tahun 2013 mengajar kursus tentang algoritma.

Pada tahun 2012, ia mengembangkan algoritme baru yang lebih cepat daripada algoritme Coppersmith–Winograd, yang telah mendominasi perkalian matriks sejak 1980-an. Metode Williams mengurangi jumlah langkah yang diperlukan untuk mengalikan matriks. Algoritmenya hanya sedikit lebih lambat dari pemegang rekor saat ini.

Berurusan dengan kompleksitas
Antara 2010 dan 2015, Williams dan suaminya, Ryan Williams, yang juga seorang profesor MIT , menjadi pendiri utama “kompleksitas halus.” Bidang yang lebih tua dari “kompleksitas komputasi” menemukan algoritma yang terbukti efisien dan algoritma yang mungkin tidak efisien, berdasarkan beberapa ambang langkah komputasi yang mereka ambil untuk memecahkan masalah.

Kompleksitas berbutir halus mengelompokkan masalah bersama-sama dengan kesetaraan komputasi untuk membuktikan dengan lebih baik apakah algoritma benar-benar optimal atau tidak. Misalnya, dua masalah mungkin tampak sangat berbeda dalam penyelesaiannya dan berapa banyak langkah yang diambil algoritma untuk menyelesaikannya. Tapi kompleksitas halus menunjukkan masalah seperti itu diam-diam sama. Oleh karena itu, jika ada algoritma untuk satu masalah yang menggunakan langkah lebih sedikit, maka harus ada algoritma untuk masalah lain yang menggunakan langkah lebih sedikit, dan sebaliknya. Di sisi lain, jika ada algoritma yang terbukti optimal untuk satu masalah, maka semua masalah yang setara harus memiliki algoritma yang optimal. Jika seseorang pernah menemukan algoritma yang jauh lebih cepat untuk satu masalah, semua masalah yang setara dapat diselesaikan lebih cepat.

Sejak peluncuran bersama lapangan, “itu menggelembung,” kata Williams. “Untuk sebagian besar konferensi ilmu komputer teoretis, Anda sekarang dapat mengirimkan makalah Anda di bawah judul ‘kompleksitas berbutir halus.’”

Pada tahun 2017, Williams datang ke MIT, di mana dia mengatakan dia telah menemukan peneliti yang bersemangat dan berpikiran sama. Banyak mahasiswa pascasarjana dan rekan kerja, misalnya, bekerja dalam topik yang berkaitan dengan kompleksitas halus. Pada gilirannya, murid-muridnya telah memperkenalkannya ke mata pelajaran lain, seperti kriptografi, di mana dia sekarang memperkenalkan ide-ide dari kompleksitas halus.

Dia juga terkadang mempelajari “pilihan sosial komputasional,” bidang yang menarik perhatiannya selama sekolah pascasarjana. Karyanya berfokus pada pemeriksaan kompleksitas komputasi yang diperlukan untuk mengatur permainan olahraga, skema pemungutan suara, dan sistem lain di mana pesaing ditempatkan dalam tanda kurung berpasangan. Jika seseorang tahu, misalnya, pemain mana yang akan menang dalam pertandingan berpasangan, penyelenggara turnamen dapat menempatkan semua pemain di posisi tertentu di penyemaian awal untuk memastikan pemain tertentu memenangkan semuanya.

Mensimulasikan semua kemungkinan kombinasi untuk mengatur skema ini bisa sangat kompleks secara komputasi. Tetapi Williams, seorang pemain tenis yang rajin, menulis makalah 2010 (PDF) yang menemukan bahwa cukup mudah untuk mengatur turnamen eliminasi tunggal sehingga pemain tertentu menang, tergantung pada prediksi akurat untuk pemenang pertandingan dan faktor lainnya.

Tahun ini dia ikut menulis makalah (PDF) yang menunjukkan penyelenggara turnamen dapat mengatur penyemaian awal dan menyuap pemain top tertentu dalam anggaran tertentu — untuk memastikan pemain favorit memenangkan turnamen. “Ketika saya perlu istirahat dari pekerjaan saya yang biasa, saya bekerja di bidang ini,” kata Williams. “Ini adalah perubahan kecepatan yang menyenangkan.”

Berkat komputerisasi di mana-mana saat ini, mahasiswa pascasarjana Williams sering kali memasuki kelasnya jauh lebih berpengalaman dalam ilmu komputer daripada saat seusia mereka. Tetapi untuk membantu mengarahkan mereka ke jalan yang berbeda, dia mengambil inspirasi dari pengalaman kuliahnya sendiri, tertarik pada topik tertentu yang masih dia kejar sampai sekarang.

“Untuk melakukan penelitian yang baik, Anda harus terobsesi dengan masalah,” kata Williams. “Saya ingin mereka menemukan sesuatu dalam kursus saya yang dapat membuat mereka terobsesi.”

Geometris Sangat Berhubungan Dengan Teori Martematika
Rumus Matematika

Geometris Sangat Berhubungan Dengan Teori Martematika

Geometris Sangat Berhubungan Dengan Teori Martematika – Proyek termegah dalam matematika telah menerima hadiah langka, dalam bentuk kertas 350 halaman raksasa yang diposting pada bulan Februari yang akan mengubah cara para peneliti di seluruh dunia menyelidiki beberapa pertanyaan terdalam di bidang ini. Karya ini membentuk objek geometris baru yang memenuhi mimpi yang berani dan fantastis tentang hubungan antara geometri dan angka.

Geometris Sangat Berhubungan Dengan Teori Martematika

 

thebigvantheory.com – “Ini benar-benar membuka sejumlah besar kemungkinan. Metode dan konstruksi mereka sangat baru sehingga mereka hanya menunggu untuk dieksplorasi,” kata Tasho Kaletha dari University of Michigan.

Karya tersebut merupakan kolaborasi antara Laurent Fargues dari Institut Matematika Jussieu di Paris dan Peter Scholze dari Universitas Bonn. Ini membuka front baru dalam “program Langlands” yang telah berjalan lama, yang berupaya menghubungkan cabang matematika yang berbeda – seperti kalkulus dan geometri – untuk menjawab beberapa pertanyaan paling mendasar tentang angka.

Makalah mereka menyadari visi itu, memberi matematikawan cara berpikir yang sama sekali baru tentang pertanyaan yang telah mengilhami dan membingungkan mereka selama berabad-abad.

Di tengah karya Fargues dan Scholze adalah objek geometris yang direvitalisasi yang disebut kurva Fargues-Fontaine. Ini pertama kali dikembangkan sekitar tahun 2010 oleh Fargues dan Jean-Marc Fontaine, yang adalah seorang profesor di Universitas Paris-Sud hingga dia meninggal karena kanker pada tahun 2019. Setelah satu dekade, kurva ini baru mencapai bentuk tertingginya.

“Saat itu mereka tahu kurva Fargues-Fontaine adalah sesuatu yang menarik dan penting, tetapi mereka tidak mengerti dengan cara apa,” kata Eva Viehmann dari Technical University of Munich.

Kurva mungkin tetap terbatas pada sudut teknis matematika di mana ia ditemukan, tetapi pada tahun 2014 peristiwa yang melibatkan Fargues dan Scholze mendorongnya ke tengah lapangan. Selama tujuh tahun berikutnya mereka mengerjakan detail dasar yang diperlukan untuk menyesuaikan kurva Fargues dengan teori Scholze. Hasil akhirnya tidak begitu banyak jembatan nomor dan geometri sebagai runtuhnya tanah di antara mereka.

“Ini semacam lubang cacing di antara dua dunia yang berbeda,” kata Scholze. “Mereka benar-benar menjadi hal yang sama entah bagaimana melalui lensa yang berbeda.”

 

Program Langlands adalah visi penelitian luas yang dimulai dengan perhatian sederhana: menemukan solusi untuk persamaan polinomial seperti x 2 2 = 0 dan x 4 10 x 2 + 22 = 0. Memecahkannya berarti menemukan “akar” polinomial — nilai x yang membuat polinomial sama dengan nol ( x =±2-√ untuk contoh pertama, dan x = ±5 ±3-√——√ untuk kedua).

Pada tahun 1500-an, matematikawan telah menemukan rumus rapi untuk menghitung akar polinomial yang pangkatnya tertinggi 2, 3 atau 4. Mereka kemudian mencari cara untuk mengidentifikasi akar polinomial dengan variabel yang dipangkatkan 5 dan seterusnya. Tetapi pada tahun 1832 matematikawan muda variste Galois menemukan bahwa pencarian itu tidak membuahkan hasil, membuktikan bahwa tidak ada metode umum untuk menghitung akar polinomial berkekuatan lebih tinggi.

Galois tidak berhenti di situ. Pada bulan-bulan sebelum kematiannya dalam duel pada tahun 1832 pada usia 20, Galois menyusun teori baru solusi polinomial. Alih-alih menghitung akar dengan tepat — yang tidak dapat dilakukan dalam banyak kasus — ia mengusulkan mempelajari simetri antara akar, yang ia kodekan dalam objek matematika baru yang akhirnya disebut grup Galois.

Dalam contoh x 2 2, alih-alih membuat akarnya eksplisit, grup Galois menekankan bahwa dua akar (apa pun itu) adalah bayangan cermin satu sama lain sejauh menyangkut hukum aljabar.

“Para matematikawan harus menjauh dari rumus karena biasanya tidak ada rumus,” kata Brian Conrad dari Stanford University. “Menghitung grup Galois adalah beberapa ukuran menghitung hubungan di antara akar-akarnya.”

Sepanjang abad ke-20, matematikawan menemukan cara baru untuk mempelajari kelompok Galois. Salah satu strategi utama melibatkan pembuatan kamus yang menerjemahkan antara grup dan objek lain — sering kali fungsi berasal dari kalkulus — dan menyelidikinya sebagai proksi untuk bekerja dengan grup Galois secara langsung. Ini adalah premis dasar program Langlands, yang merupakan visi luas untuk menyelidiki kelompok Galois — dan benar-benar polinomial — melalui jenis terjemahan ini.

Program Langlands dimulai pada tahun 1967, ketika senama, Robert Langlands , menulis surat kepada seorang ahli matematika terkenal bernama André Weil. Langlands mengusulkan bahwa harus ada cara untuk mencocokkan setiap kelompok Galois dengan objek yang disebut bentuk automorfik. Sementara grup Galois muncul dalam aljabar (mencerminkan cara Anda menggunakan aljabar untuk menyelesaikan persamaan), bentuk automorfik berasal dari cabang matematika yang sangat berbeda yang disebut analisis, yang merupakan bentuk kalkulus yang disempurnakan. Kemajuan matematika dari paruh pertama abad ke-20 telah mengidentifikasi cukup banyak kesamaan antara keduanya untuk membuat Langlands mencurigai adanya hubungan yang lebih menyeluruh.

“Sungguh luar biasa bahwa benda-benda dengan sifat yang sangat berbeda ini berkomunikasi satu sama lain,” kata Ana Caraiani dari Imperial College London.

Jika matematikawan dapat membuktikan apa yang kemudian disebut korespondensi Langlands, mereka dapat dengan yakin menyelidiki semua polinomial menggunakan alat kalkulus yang kuat. Hubungan dugaan itu begitu mendasar sehingga solusinya mungkin juga menyentuh banyak masalah terbuka terbesar dalam teori bilangan, termasuk tiga dari masalah Hadiah Milenium jutaan dolar: hipotesis Riemann , dugaan BSD, dan dugaan Hodge.

Mengingat taruhannya, generasi matematikawan telah termotivasi untuk bergabung dalam upaya tersebut, mengembangkan dugaan awal Langlands menjadi apa yang hampir pasti merupakan proyek terbesar dan terluas di bidangnya saat ini.

“Program Langlands adalah jaringan dugaan yang menyentuh hampir setiap bidang matematika murni,” kata Caraiani.

Angka Dari Bentuk

Dimulai pada awal 1980-an Vladimir Drinfeld dan kemudian Alexander Beilinson mengusulkan bahwa harus ada cara untuk menafsirkan dugaan Langlands dalam istilah geometris. Penerjemahan antara angka dan geometri seringkali sulit, tetapi ketika berhasil, itu dapat memecahkan masalah terbuka lebar.

Untuk mengambil satu contoh saja, pertanyaan mendasar tentang suatu bilangan adalah apakah bilangan itu memiliki faktor prima yang berulang. Angka 12 tidak: Ini memfaktorkan menjadi 2 × 2 × 3, dengan 2 muncul dua kali. Angka 15 tidak (difaktorkan menjadi 3 × 5).

Secara umum, tidak ada cara cepat untuk mengetahui apakah suatu bilangan memiliki faktor berulang. Tapi ada masalah geometris analog yang jauh lebih mudah.

Polinomial memiliki banyak sifat yang sama dengan bilangan: Anda dapat menambah, mengurangi, mengalikan, dan membaginya. Bahkan ada gagasan tentang apa artinya polinomial menjadi “prima”. Tapi tidak seperti angka, polinomial memiliki kedok geometris yang jelas. Anda dapat membuat grafik solusi mereka dan mempelajari grafik untuk mendapatkan wawasan tentang mereka.

Misalnya, jika grafik bersinggungan dengan sumbu x di sembarang titik, Anda dapat menyimpulkan bahwa polinomial memiliki faktor berulang (ditunjukkan tepat pada titik singgung). Itu hanya salah satu contoh bagaimana pertanyaan aritmatika keruh memperoleh makna visual setelah diubah menjadi analognya untuk polinomial.

“Anda dapat membuat grafik polinomial. Anda tidak dapat membuat grafik angka. Dan ketika Anda membuat grafik [polinomial], itu memberi Anda ide, ”kata Conrad. “Dengan nomor, Anda hanya memiliki nomornya.”

Program Langlands “geometris”, demikian sebutannya, bertujuan untuk menemukan objek geometris dengan sifat yang dapat menggantikan kelompok Galois dan bentuk automorfik dalam dugaan Langlands. Membuktikan korespondensi analog dalam pengaturan baru ini dengan menggunakan alat-alat geometris dapat memberikan matematikawan lebih percaya diri dalam dugaan Langlands asli dan mungkin menyarankan cara berpikir yang berguna tentang mereka. Itu adalah visi yang bagus, tetapi juga agak lapang — agak seperti mengatakan Anda bisa melintasi alam semesta jika Anda hanya memiliki mesin waktu.

“Membuat objek geometris yang memiliki peran serupa dalam pengaturan angka adalah hal yang jauh lebih sulit untuk dilakukan,” kata Conrad.

Jadi selama beberapa dekade program geometris Langlands tetap jauh dari yang asli. Keduanya digerakkan oleh tujuan yang sama, tetapi mereka melibatkan objek yang sangat berbeda sehingga tidak ada cara nyata untuk membuat mereka berbicara satu sama lain.

“Orang-orang aritmatika tampak bingung dengan [program geometris Langlands]. Mereka mengatakan itu baik dan bagus, tetapi sama sekali tidak terkait dengan keprihatinan kami, ”kata Kaletha.

Karya baru dari Scholze dan Fargues, bagaimanapun, akhirnya memenuhi harapan yang disematkan pada program geometris Langlands — dengan menemukan bentuk pertama yang sifat-sifatnya berkomunikasi langsung dengan perhatian asli Langlands.

Baca Juga : Sains di Balik Perubahan Iklim Sedang Dikecam

 

Scholze’s Tour de Force

Pada September 2014, Scholze mengajar mata kuliah khusus di University of California, Berkeley. Meski baru berusia 26 tahun, ia sudah menjadi legenda di dunia matematika. Dua tahun sebelumnya dia telah menyelesaikan disertasinya, di mana dia mengartikulasikan teori geometris baru berdasarkan objek yang dia temukan yang disebut ruang perfectoid. Dia kemudian menggunakan kerangka kerja ini untuk memecahkan bagian dari masalah dalam teori bilangan yang disebut dugaan monodrom berat.

Tetapi yang lebih penting daripada hasil tertentu adalah rasa kemungkinan yang mengelilinginya — tidak ada yang tahu berapa banyak pertanyaan lain dalam matematika yang mungkin dihasilkan untuk perspektif baru yang tajam ini.

Topik kursus Scholze adalah versi yang lebih luas dari teorinya tentang ruang perfectoid. Matematikawan memenuhi kursi di ruang seminar kecil, berbaris di sepanjang dinding dan tumpah ke lorong untuk mendengarkan dia berbicara.

“Semua orang ingin berada di sana karena kami tahu ini adalah hal yang revolusioner,” kata David Ben-Zvi dari University of Texas, Austin.

Teori Scholze didasarkan pada sistem bilangan khusus yang disebut p- adics . Huruf “p” dalam p -adic berarti “prima”, seperti pada bilangan prima. Untuk setiap bilangan prima, ada sistem bilangan p -adik yang unik : 2-adik, 3-adik, 5-adik, dan seterusnya. Angka P- adik telah menjadi alat utama dalam matematika selama lebih dari satu abad. Mereka berguna sebagai sistem bilangan yang lebih mudah dikelola untuk menyelidiki pertanyaan yang muncul kembali dalam bilangan rasional (bilangan yang dapat ditulis sebagai rasio bilangan bulat positif atau negatif), yang sulit untuk dibandingkan.

Keutamaan bilangan p -adic adalah bahwa mereka masing-masing didasarkan hanya pada satu bilangan prima tunggal. Ini membuat mereka lebih lugas, dengan struktur yang lebih jelas, daripada rasional, yang memiliki bilangan prima tak terhingga tanpa pola yang jelas di antara mereka. Matematikawan sering mencoba untuk memahami pertanyaan dasar tentang angka di p- adics terlebih dahulu, dan kemudian mengambil pelajaran itu kembali ke penyelidikan rasional mereka.

“ Bilangan p- adik adalah jendela kecil menuju bilangan rasional,” kata Kaletha.

Semua sistem bilangan memiliki bentuk geometris — bilangan real, misalnya, berbentuk garis. Ruang perfectoid Scholze memberikan bentuk geometris baru dan lebih berguna untuk bilangan p -adik. Geometri yang disempurnakan ini membuat p -adics, seperti yang terlihat melalui ruang perfectoidnya, cara yang lebih efektif untuk menyelidiki fenomena teori bilangan dasar, seperti pertanyaan tentang solusi persamaan polinomial.

“Dia membayangkan kembali dunia p- adik dan membuatnya menjadi geometri,” kata Ben-Zvi. “Karena mereka sangat mendasar, ini mengarah pada banyak dan banyak kesuksesan.”

Dalam kursus Berkeley-nya, Scholze mempresentasikan versi yang lebih umum dari teorinya tentang ruang perfectoid, yang dibangun di atas objek yang bahkan lebih baru yang dia ciptakan yang disebut berlian. Teori tersebut berjanji untuk lebih memperbesar penggunaan bilangan p -adik. Namun pada saat Scholze mulai mengajar, dia bahkan belum menyelesaikannya.

“Dia memberikan kursus saat dia mengembangkan teori. Dia datang dengan ide-ide di malam hari dan menyajikannya segar dari pikirannya di pagi hari, ”kata Kaletha.

Itu adalah pertunjukan yang luar biasa, dan salah satu orang di ruangan yang mendengarnya adalah Laurent Fargues.

Sains di Balik Perubahan Iklim Sedang Dikecam
Teori Sains

Sains di Balik Perubahan Iklim Sedang Dikecam

Sains di Balik Perubahan Iklim Sedang Dikecam – Sains terutama sains di balik perubahan iklim sedang dikecam. Isu iklim telah memicu debat publik yang kuat, dan terkadang surealis, yang tampaknya mengadu para ahli satu sama lain bahkan pada fakta yang paling mendasar, seperti apakah manusiagas rumah kaca emisi mendominasi yang alami, apakah ditambahkankarbon dioksidamengubah emisi planet radiasi termal ke ruang angkasa, dan apakah suhu global meningkat.

Sains di Balik Perubahan Iklim Sedang Dikecam

 

thebigvantheory – Pemanasan globaladalah masalah fisika, meskipun salah satu yang berantakan yang tidak dapat melanjutkan jauh tanpa membawa meteorologi,oseanografi, dan geologi. Perdebatan iklim telah menyebar jauh melampaui batas-batas lingkaran ilmiah mana pun dan ke dalam media dan ruang publik, di mana politisasi dan vitriol sangat banyak.

Meskipun hampir semua ahli menerima bahwagas-gas rumah kacadipancarkan oleh manusia telah menyebabkan pemanasan yang signifikan ke planet ini dan kemungkinan akan menyebabkan lebih banyak lagi, hanya sekitar setengah dari publik AS yang setuju, bahkan setelah bertahun-tahun liputan media yang berat.

Bagaimana kita bisa terlibat dalam kekacauan seperti itu? Apa implikasinya bagi sains, bagaimana seharusnya dikomunikasikan, dan bagaimana debat harus ditafsirkan? Beberapa wawasan dapat diperoleh dengan mencatat bahwa pemanasan globalbukanlah “kebenaran yang tidak menyenangkan” pertama dalam fisika. Pertimbangkan deskripsi debat lain yang sudah lewat ini.

Keputusan apakah menerima yang baru  tidak secara eksklusif, atau bahkan terutama, masalah bagiastronom,dan ketika perdebatan menyebar dari kalangan astronomi, perdebatan itu menjadi sangat kacau. Bagi sebagian besar dari mereka yang tidak peduli dengan studi terperinci tentang gerakan langit, inovasi Copernicus tampak tidak masuk akal dan tidak saleh. Bahkan ketika dipahami, harmoni yang dibanggakan sepertinya tidak ada bukti sama sekali. Keributan yang dihasilkan tersebar luas, vokal, dan pahit.

Demikianlah sejarawan sains Thomas Kuhn menggambarkan kesulitan yang dialami olehastronomdalam meyakinkan publik tentang heliosentristeoritata surya, yang akhirnya mengantarkan revolusi ilmiah. “Keributan” berlaku sekitar waktu Galileo Galilei, lebih dari setengah abad setelah Nicolaus Copernicus, di ranjang kematiannya, menerbitkan heliosentrismodelpada tahun 1543.

Perhitungan Copernicus melampaui semua yang lain dalam kemampuan mereka untuk menggambarkan jalur yang diamati dari planet-planet, dan mereka didasarkan pada konsepsi yang jauh lebih sederhana. Namun kebanyakan orang tidak akan menerima heliosentrisitas sampai dua abad setelah kematiannya.

Mengapa butuh waktu begitu lama? Untuk pikiran modern, Ptolemeusmodeltata surya, dengan siklus bersarang dan episiklusnya, tampaknya agak konyol. Tentunya, kebutuhan untuk tweak baru untukmodelsetiap kali pengamatan yang lebih akurat datang seharusnya menjadi petunjuk bahwa ada sesuatu yang mendasar yang salah. Keanggunan dan kesederhanaan model heliosentris, di sisi lain, sekarang dihargai sebagai ciri kredibilitas untuk penelitian ilmiah teori.

Pergeseran paradigma

Butuh beberapa saat bagi para ilmuwan, meskipun bukan dua abad, untuk melihat manfaat model heliosentris.astronomdiam-diam mengadopsi perhitungan Copernicus segera setelah mereka diterbitkan, tetapi tanpa pada awalnya menerima premis heliosentris yang menjadi dasar mereka. Sebagai muda, berpikiran terbuka astronom menggantikan orang tua mereka, pergeseran paradigma ke arah pandangan modern dimulai.

Pada saat Johannes Kepler mengakui orbit elips sederhana pada tahun 1609 (lihat artikel oleh Owen Gingerich dalam FISIKA HARI INI, September 2011, halaman 50 ) dan pengamatan Galileo pada tahun berikutnya, banyakastronomtelah dikonversi ke pandangan Copernicus.

Pengungkapan dari teleskop Galileo (kawah bulan, bintik matahari yang bermigrasi, bulan planet, dan banyak lagi), meskipun spektakuler, tidak secara langsung memvalidasi heliosentrismodel.Sebaliknya, efek mereka yang paling penting adalah untuk menantang praduga yang menghalangi penerimaan model bahwa langit itu sempurna, bahwa semua benda langit mengorbit Bumi, bahwa Kitab Suci sepenuhnya menggambarkan alam semesta (dicontohkan oleh konsepsi Dante Alighieri tentang pengaturan ilahi geosentris. Begitu kesalahan-kesalahan itu terungkap, pikiran dibuka kembali untuk kemungkinan-kemungkinan baru.

Pendidik modern baru-baru ini menyadari bahwa proses serupa penting dalam pengajaran fisika di kelas Mengidentifikasi dan mengungkapkan intuisi yang salah berdasarkan, katakanlah, sistem yang didominasi gesekan kadang-kadang diperlukan sebelum siswa benar-benar mengasimilasi pemahaman tentang validitas yang lebih umum, seperti sebagai hukum gerak Newton. (Lihat artikel oleh Edward Redish dan Richard Steinberg dalam FISIKA HARI INI, Januari 1999, halaman 24. )

Paradigma Copernicus menghancurkan konsepsi

Kritikus yang lebih cerdik seperti Tycho Brahe memiliki keberatan yang sah terhadap Copernicanteori:Jika Bumi bergerak, orang akan melihat bukti paralaks dalam pergeseran bintang-bintang selama orbit terestrial, dan Tycho tidak dapat menemukannya.

Tetapi bintang-bintang di teleskop Galileo tetap seperti titik bahkan di bawah perbesaran yang kuat, yang menunjukkan bahwa mereka memang sangat jauh, dan oleh karena itu paralaksnya akan sangat kecil; Pengamatan Galileo dengan demikian menghilangkan keberatan Tycho. (Paralaks akhirnya diamati pada tahun 1838.)

Terlepas dari kekuatan yang baruteoridan keberhasilan pengamatannya, banyak orang, bahkan dalam komunitas ilmiah, tidak dapat melepaskan gagasan bahwa alam semesta dibangun di sekitar mereka. Keyakinan mereka begitu kuat sehingga beberapa ilmuwan menolak untuk melihat melalui teleskop Galileo, dan yang lain menemukan penjelasan konyol untuk apa yang ditunjukkannya.

Kompromi model menjadi terkenal Tycho sendiri mengusulkan agar planet-planet mengorbit Matahari tetapi mempertahankan bahwa Matahari dan rombongannya semua mengorbit Bumi. Seiring waktu kruk tersebut jatuh di pinggir jalan Pandangan Copernicus diterima secara umum di kalangan ilmuwan pada akhir abad ke-17 dan di kalangan masyarakat pada akhir abad ke-18.

Perkembangan daripemanasan globalide sejauh ini telah sangat mirip dengan Copernicanism. Gagasan yang berubah di atmosfer gas rumah kacakonsentrasi dapat dan memang menyebabkan signifikanperubahan iklim(gagasan yang saya akan menggunakan istilah singkatan “pemanasan rumah kaca”) diusulkan secara kualitatif pada tahun 1864 oleh fisikawan terkenal John Tyndall, ketika ia menemukan opasitas karbon dioksida terhadap radiasi IR.

Pada tahun 1896 peraih Nobel Svante Arrhenius secara kuantitatif meramalkan pemanasan yang akan terjadi di masa depan oleh pembakaran batu bara prediksi itu diuji dan dipromosikan oleh insinyur uap Guy Callendar pada akhir 1930-an.

Pada awalnya hanya sedikit yang dapat menerima bahwa manusia mampu mempengaruhi iklim seluruh planet, tetapi seiring waktu, dan dengan lebih banyak perhitungan, para ilmuwan menemukan kemungkinan yang semakin sulit untuk diabaikan.

Seperti halnya Copernicanisme, pengamat yang cerdik menemukan keberatan yang sah. Penyerapan 15-mikron CO2 atmosfer sebagian besar sudah jenuh, yang beberapa orang berpendapat akan mencegah tambahan CO2 memiliki efek apa pun.

Laut, dengan kapasitas penyimpanan karbonnya yang besar, tampaknya siap menyerap sebagian besar emisi manusia. Namun, pada tahun 1970-an, keberatan-keberatan itu telah mengempis di hadapan bukti yang bertentangandan semakin banyak makalah tentang iklim yang mencatat kemungkinan pemanasan di masa depan. 4

Banyak orang yang tidak mau menerima beban penuh dari pemanasan rumah kaca telah merangkul kompromi yang lebih menghibur yang mengingatkan pada sistem Tychonic bahwa CO 2memiliki beberapa peran dalam iklim tetapi pentingnya dilebih-lebihkan. Tetapi menerima efek pemanasan yang tidak nol menempatkannya pada lereng yang licin: Setelah diakui, efeknya harus diukur, dan setiap metode yang sah untuk melakukannya menghasilkan besaran yang signifikan.

Saat bukti meresap, kita dapat mengharapkan kelanjutan, jika lambat, melayang ke penerimaan penuh. Butuh baik Copernicanisme dan pemanasan rumah kaca kira-kira satu abad untuk beralih dari proposal awal ke penerimaan luas oleh komunitas ilmiah yang relevan. Masih harus dilihat berapa lama waktu yang dibutuhkan pemanasan rumah kaca untuk mencapai konsensus publik yang jelas; orang berharap itu tidak akan memakan waktu satu abad lagi.

Serangan balik dan politisasi

Klaim ilmiah yang tidak nyaman juga menunjukkan kesejajaran dalam perkembangan politik mereka. Dalam beberapa dekade sebelum Galileo mulai mempromosikan Copernicanisme dengan sungguh-sungguh, Gereja Katolik mengambil pandangan filosofis yang mengagumkan tentang gagasan tersebut. Sampai akhir tahun 1615, Kardinal Robert Bellarmine mengakui bahwa ”kita harus lebih baik akui bahwa kami tidak mengerti [Kitab Suci] daripada menyatakan pendapat yang salah yang terbukti benar.

” Tetapi pada tahun berikutnya dia secara resmi menyatakan Copernicanisme salah, menyatakan bahwa tidak ada bukti yang mendukungnya, terlepas dari pengamatan Galileo dan perhitungan Kepler. 2Keharusan institusional telah memaksa penolakan penuh terhadap Copernicanisme, yang telah menjadi ancaman justru karena semakin banyaknya bukti.

Bahkan Albert Einstein pun tidak kebal terhadap reaksi politik. MiliknyateoridariRelativitas umum,dikutip pada halaman buku catatan pada gambar 2, meruntuhkan gagasan kita yang paling mendasar tentang ruang dan waktu absolut, sebuah revolusi yang diakui Max Planck “hanya dapat dibandingkan dengan yang dibawa oleh pengenalan sistem dunia Copernicus.” 5Meskipun teorimeramalkan pergeseran perihelion anomali orbit Merkurius, itu masih dianggap sebagai sementara di tahun-tahun setelah publikasi pada tahun 1916.

Kesulitan matematika teori relativitas

penolakannya terhadap konsep dasar ruang dan waktu mengancam banyak fisikawan saat ini. Philipp Lenard (kanan), yang sebelumnya adalah pendukung kuat Albert Einstein, menjadi kritikus yang keras dan menentang teori itu sampai kematiannya. Lainnya seperti Ernest Rutherford (kiri) tidak menyangkal keabsahannya tetapi takut ke arah mana ia akan mengambil fisika.

Ketika pengamatan, oleh Arthur Eddington dan yang lainnya, tentang gerhana matahari yang langka pada tahun 1919 menegaskan pembelokan cahaya, hal itu dipuji secara luas dan mengubah Einstein menjadi seorang selebriti. Gembira, dia akhirnya puas bahwateoritelah diverifikasi.

Tetapi tahun berikutnya ia menulis kepada kolaborator matematikawannya Marcel Grossmann dunia ini adalah rumah gila yang aneh. Saat ini, setiap kusir dan setiap pelayan sedang memperdebatkan apakah relativitas teori benar. Keyakinan dalam hal ini tergantung pada afiliasi partai politik.

Alih-alih memadamkan perdebatan, konfirmasi dariteoridan pujian untuk penulisnya telah memicu oposisi terorganisir yang didedikasikan untuk mendiskreditkan keduanyateoridan penulis. Bagian dari reaksi datang dari minoritas ilmuwan yang tampaknya merasa dikesampingkan atau tidak dapat memahamiteori.

Kekuatan pendorongnya mungkin kecemburuan profesional, 6tetapi oposisi ilmiah sangat diperkuat oleh anti-Semitisme dari periode antar perang dan dieksploitasi oleh pejuang politik dan budaya. Kekuatan yang sama, bersama dengan kepentingan ekonomi status quo, telah memperkuat pandangan para pelawan iklim.

Baca Juga : Analisis Teoretis Pembelajaran Eksperiensial Untuk Mengajarkan Konsep Sains

Serangan balik sejarah menjelaskan paradoks dari perdebatan iklim saat ini Karena bukti terus menumpuk yang mengkonfirmasi prediksi pemanasan yang sudah berlangsung lama dan menunjukkan betapa sensitifnya iklim sepanjang sejarah Bumi, mengapa skeptisisme iklim tampaknya tumbuh daripada menyusut?

Ketiga ide provokatif heliosentrisitas, relativitas, dan pemanasan rumah kaca telah, dalam kata-kata Kuhn, “merusak seluruh tatanan pemikiran,” dan telah menghancurkan gagasan yang membuat kita merasa aman. Perubahan semacam itu dapat membuat orang menjauh dari akal sehat dan menuju emosi, terutama ketika ide-ide itu ditekankan pada mereka dengan kekuatan besar.

Agitasi para pendukung rumah kaca modern tampaknya telah memicu reaksi antisains yang serupa dengan yang dilakukan terhadap Galileo. Dalam waktu hanya dua tahun, hampir secepat Bellarmine mengubah posisinya tentang Copernicanisme, kaum moderat terkemuka telah tersingkir dari partai-partai politik konservatif utama di AS dan Australia dan digantikan oleh para penolak ilmu iklim garis keras.

Di Australia, kebijakan iklim adalah isu utama di balik reaksi tersebut; di AS itu adalah salah satu dari banyak faktor yang berkontribusi. Karena Gereja Katolik pada zaman Galileo secara umum telah menjadi pendukung sains dan penyelidikan terbuka, kecaman terhadap Copernicanisme ketika ia tumbuh kokoh secara ilmiah mengejutkan banyak umat Katolik yang taat.

Demikian pula, partai politik konservatif modern sampai saat ini menjadi teman sains, termasuk studi iklim dan lingkungan. Pada tahun 1970-an Partai Republik dan Demokrat di Kongres sama-sama prihatin tentangperubahan iklim,dan baru-baru ini Partai Republik terkemuka tahun 2004 setidaknya di depan umum sangat antusias dalam mendukung sains.

Penolakan mereka baru-baru ini terhadap ilmu iklim mungkin telah mengejutkan banyak pendukung. Dalam kedua kasus, reaksi balik tampaknya datang ketika para pemimpin didorong untuk bertindak berdasarkan bukti baru.

Pemanasan rumah kaca

implikasi kebijakan yang dirasakan menantang cita-cita libertarian yang dianut secara luas dan memicu ketakutan ekonomi, sebagaimana dibuktikan oleh korelasi negatif antara penerimaan perubahan iklim antropogenik dan produksi batubara, terutama di antara negara-negara terkaya.

17Titik-titik besar menunjukkan negara-negara di mana lebih dari 80% responden survei telah mendengar “banyak” atau “beberapa” tentang pemanasan global; titik-titik kecil menunjukkan negara-negara di mana 70–80% memiliki. Sumbu vertikal adalah persentase responden yang setuju bahwa manusia mempengaruhi iklim, belum tentu yang menerima teori rumah kaca.

Analisis Teoretis Pembelajaran Eksperiensial Untuk Mengajarkan Konsep Sains
Teori Sains

Analisis Teoretis Pembelajaran Eksperiensial Untuk Mengajarkan Konsep Sains

Analisis Teoretis Pembelajaran Eksperiensial Untuk Mengajarkan Konsep Sains – Penelitian awal menyelidiki pemahaman siswa muda tentang konsep sains menggunakan peralatan fisik, tetapi kemajuan teknologi sekarang berarti ada pilihan baru untuk memperkenalkan ide-ide ini, melalui perangkat seperti iPad dan simulasi. Namun, penelitian yang menyelidiki penggunaan simulasi dalam pembelajaran sains tahun-tahun awal masih terbatas. Penelitian ini menerapkan revisi model teori Pembelajaran Eksperiensial Kolb untuk menentukan apakah simulasi sains berdasarkan usia efektif untuk mengajar anak usia 5 tahun prosedur pembuatan rangkaian sederhana dan konsep kelistrikan, dan fungsi komponen rangkaian.

Analisis Teoretis Pembelajaran Eksperiensial Untuk Mengajarkan Konsep Sains

thebigvantheory – Ini juga mengeksplorasi apakah keterlibatan mereka dengan simulasi memberikan peluang berharga untuk melatih kemampuan tingkat tinggi seperti pemikiran reflektif dan abstraksi – keterampilan yang sering dikutip dalam literatur sebagai hasil berharga dari siswa yang lebih tua dan penggunaan simulasi oleh orang dewasa. Temuan menunjukkan siswa mengembangkan dasar pengetahuan prosedural yang kuat tentang membangun sirkuit yang berbeda, dan pengetahuan fungsional tentang komponen sirkuit yang mereka terapkan pada desain sirkuit yang berbeda. Munculnya tentatif, teori umum tentang arus dan efek dari desain sirkuit yang berbeda pada kinerja resistor – terkait dengan latihan berpikir reflektif dan deskriptif, juga dicatat di banyak siswa. Namun, contoh ditemukan dari beberapa simulasi yang muncul untuk mendorong kesalahpahaman umum, seperti arus yang ‘dikonsumsi’ oleh resistor – menunjukkan guru harus sangat waspada dan bekerja sama dengan siswa, untuk memastikan pemahaman yang akurat dikembangkan. Secara keseluruhan, dengan dukungan guru yang tepat dan pemilihan serta peninjauan yang cermat, studi menyimpulkan simulasi dapat efektif untuk memperkenalkan siswa muda pada konsep ilmu fisika sederhana, dan untuk memberi mereka kesempatan untuk terlibat dalam proses berpikir tingkat tinggi.

Artikel ini merinci hasil dari penelitian yang melibatkan sekelompok siswa sekolah dasar Selandia Baru berusia 38, 5 tahun yang menggunakan berbagai simulasi di iPad, untuk mempelajari tentang prosedur pembuatan sirkuit sederhana dan konsep kelistrikan. Studi ini menyelidiki apakah simulasi, dikombinasikan dengan bimbingan guru strategis, efektif untuk memperkenalkan siswa muda pada prosedur dan konsep rangkaian sederhana, bagaimana komponen rangkaian berfungsi, dan sejauh mana simulasi memberikan kesempatan untuk melatih kemampuan tingkat tinggi seperti pemikiran reflektif dan konseptualisasi abstrak. . Menerapkan revisi model teori Experiential Learning (ELT) Kolb (1984), menggunakan data tangkapan layar dan audio untuk menganalisis interaksi siswa satu sama lain dan simulasi terhadap revisi elemen Kolb Pengalaman, Pengamatan, Konseptualisasi dan Eksperimen. Model Kolb memberikan lensa berharga untuk belajar tentang bagaimana siswa membangun pemahaman sirkuit dari pengamatan peristiwa dalam simulasi, dan dari interpretasi mereka terhadap tanggapan simulasi terhadap tindakan mereka, membangun teori tentatif, penjelasan tentang bagaimana dan mengapa sirkuit bekerja, karena mereka melakukannya.

Baca Juga : Webex Atau Zoom Seminar Matematika dan Biologi

Sementara sejumlah penelitian telah dilakukan dengan siswa muda menggunakan simulasi untuk pembelajaran matematika (misalnya, Bullock, Moyer-Packerman, Shumway, MacDonald & Watts, 2015; Rosen & Hoffman, 2009; Steen, Brooks & Lyon, 2006) dan khususnya pendidikan (misalnya, Bouck, Satsangi, Doughty & Courtney, 2014), tampaknya jauh lebih sedikit studi yang diselesaikan untuk digunakan dalam pembelajaran sains tahun-tahun awal. Studi ini relevan dan tepat waktu, mengingat peningkatan pesat dalam penggunaan perangkat seluler lintas kurikulum di sekolah, panggilan untuk melibatkan siswa yang lebih muda dalam pertanyaan dan aktivitas berbasis STEM (misalnya, Dewan Riset Nasional, 2011; Quinn & Bell, 2013; Vasquez, Sneider & Comer, 2013), dan penelitian yang menyarankan nilai dalam menggunakan simulasi untuk mengembangkan kemampuan berpikir tingkat tinggi (misalnya, Evagorou, Korfiatis, Nicolaou & Constantinou, 2009; Lieberman, Bates & So, 2009; Verenikina, Herrington, Peterson & Mantei , 2010).

Pertanyaan penelitian

Pertanyaan penelitian adalah:

    Dapatkah simulasi sains membantu siswa muda mempelajari konsep rangkaian sederhana, prosedur konstruksi, dan fungsi komponen rangkaian?

    Apakah simulasi sains memberikan kesempatan bagi siswa muda untuk melatih kemampuan tingkat tinggi, seperti pemikiran reflektif dan konseptualisasi abstrak?

Sebuah tinjauan literatur

Pembelajaran siswa muda tentang prosedur dan konsep pembuatan sirkuit

Studi dari awal 1980-an telah menyelidiki ide-ide siswa tentang rangkaian listrik sederhana dan desain, konstruksi, dan operasinya (misalnya, Osborne, 1983; Shipstone, 1984). Meskipun langka, beberapa pekerjaan yang lebih baru telah difokuskan pada siswa yang lebih muda, khususnya kapasitas mereka tidak hanya untuk membangun sirkuit sederhana, tetapi juga menawarkan penjelasan tentang cara kerjanya, dan mengapa sirkuit operasi perlu dibangun dengan cara tertentu. Sebuah studi menarik oleh Glauert (2009) menggunakan metode prediksi, penjelasan, dan eksplorasi untuk menyelidiki pandangan anak usia 5 dan 6 tahun (n=28) tentang apakah bola lampu yang ditampilkan dalam foto dari sirkuit yang berbeda, akan menyala atau tidak. Mereka kemudian menguji prediksi mereka menggunakan peralatan yang sebenarnya. Hasil menunjukkan bahwa sementara sebagian besar siswa berhasil membangun sirkuit operasi (22/28), mereka berjuang untuk menawarkan penjelasan ilmiah mengapa sirkuit mereka bekerja, alih-alih berfokus pada komponen dan koneksi yang diperlukan untuk membangun sirkuit. Menariknya, para siswa yang memprediksi sirkuit operasi dengan benar perlu memiliki dua koneksi ke baterai, lebih mampu menawarkan penjelasan ilmiah tentatif tentang mengapa sirkuit ini bekerja, daripada mereka yang memegang ide ‘koneksi tunggal’. Penjelasan mereka secara longgar selaras dengan pemikiran ilmiah yang benar, seperti kebutuhan arus untuk memiliki ‘jalan’, yaitu, “listrik berputar (sic) kabel” (Glauert, 2009, hlm. 1041), menunjukkan munculnya “pandangan dinamis listrik, dan mempertimbangkan bagaimana perjalanan di sirkuit” (Glauert, 2009, hal. 1042). Hasil Glauert menunjukkan bahwa bahkan siswa yang sangat muda dapat membentuk teori tentatif tentang konsep sains yang cukup abstrak, dan bahwa kita tidak boleh meremehkan kemampuan mereka untuk melakukannya. Dia berkomentar bahwa pemahaman ini harus diperiksa, dan digunakan untuk menggerakkan siswa melampaui pengetahuan prosedural dasar (bagaimana dan apa), menuju pengetahuan konseptual yang lebih kompleks (mengapa). Dia menekankan peran pedagogis penting dari guru dalam proses ini, dengan “mendorong (ing) anak-anak untuk menjelaskan pikiran dan tindakan mereka … dan menawarkan penjelasan yang memberikan wawasan pemikiran mereka berkembang” (Glauert, 2009, hal. 1044).

Menggunakan simulasi untuk mempelajari konsep sains

Pencarian multi-basis data (Sage, ScienceDirect, Emerald, BSP, Scopus, Wiley Online, T&F Online) mengungkapkan tidak ada definisi simulasi komputer tunggal yang disepakati. Sebaliknya, penulis mengidentifikasi berbagai atribut yang dianggap sebagai karakteristik simulasi, termasuk kemampuan untuk memanipulasi variabel dalam lingkungan virtual (Wilson, 2016); bentuk yang dapat dimanipulasi, representasi komputasi dari situasi atau fenomena nyata atau hipotesis (Clark, Nelson, Sengupta & D’Angelo, 2009); memberikan pengalaman belajar yang dinamis, interaktif, dan divisualisasikan (Plass, Homer & Hayward, 2009) atau dalam kasus sains, terdiri dari “animasi berbasis komputer (seperti model, simulasi, dan eksperimen virtual) dari fenomena ilmiah” (Linn, Chang, Chiu, Zhang & McElhaney, 2011, hal.235). Pencarian juga mengembalikan sangat sedikit studi yang melibatkan siswa muda menggunakan apa yang diidentifikasi sebagai simulasi, dalam pembelajaran sains. Meskipun menggunakan simulasi dalam sains bukanlah hal baru, sebagian besar studi telah melibatkan siswa usia menengah (misalnya, Cohen, Eylon & Ganiel, 1982; Kolloffel & de Jong, 2013), guru (misalnya, Ates, 2005; Heywood & Parker, 1997) atau mahasiswa dan mahasiswa (misalnya, Aktan, 2012; Zacharia & de Jong, 2014).

Beberapa penelitian yang telah diterbitkan yang melibatkan siswa yang lebih muda (6-12 tahun), menyarankan simulasi dapat membantu dalam mempelajari pengetahuan sains dasar, termasuk fisika benda jatuh (Lazonder & Ehrenhard, 2014); penguapan dan kondensasi (Wang & Tseng, 2018); dan panas dan suhu (Zacarias, Loizou & Papaevripidou, 2012). Studi Wang dan Tseng (2018) sangat relevan, karena merupakan salah satu dari sedikit studi yang menemukan bahwa menggunakan simulasi dengan siswa yang seusia dengan mereka dalam penelitian ini. Penyelidikan kuasi-eksperimental mereka yang melibatkan 208 orang Taiwan berusia delapan dan sembilan tahun, membandingkan efektivitas bahan fisik (laboratorium), simulasi, dan kombinasi keduanya, untuk mengembangkan pengetahuan siswa tentang perubahan fase air pada tingkat molekuler. Analisis ANCOVA menunjukkan peningkatan yang signifikan secara statistik dalam pengetahuan ‘yang dapat diterima secara ilmiah’ bagi siswa yang menggunakan simulasi baik sebelum laboratorium atau dengan sendirinya, dibandingkan dengan mereka yang hanya menyelesaikan pekerjaan laboratorium. Mereka menyimpulkan simulasi membangun pengetahuan yang dibantu dengan membuat konsep abstrak lebih terlihat, dan bahwa secara umum, “siswa sekolah dasar dapat memperoleh manfaat dari pembelajaran (pengetahuan sains) melalui lebih dari satu representasi” (Wang & Tseng, 2018, hlm. 216). Temuan ini konsisten dengan penelitian serupa yang melibatkan siswa yang lebih tua (misalnya, Jaakkola & Nurmi, 2008; Zacharias, Olympiou & Papaevripidou, 2008), menunjukkan manfaat yang ada dari penggunaan simulasi dalam pembelajaran sains. Yang perlu diperhatikan, bagaimanapun, adalah bahwa studi sampai saat ini semuanya telah dilakukan dengan menggunakan komputer desktop dalam pengaturan seperti laboratorium. Perkembangan teknologi sekarang berarti pendidik memiliki serangkaian perangkat layar sentuh seperti iPad, yang berpotensi dapat membantu siswa yang lebih muda dengan lebih baik untuk memahami prosedur sains dan membangun pengetahuan sains, melalui simulasi yang lebih mirip dengan memanipulasi objek fisik. Sementara sedikit penelitian telah diselesaikan dalam sains, hasil yang menjanjikan muncul dari studi penggunaan simulasi layar sentuh siswa muda untuk belajar matematika (misalnya, Larkin, 2016; Moyer-Packenham, Shumway, Bullock & Tucker, 2015; Shin et al., 2017).

Webex Atau Zoom Seminar Matematika dan Biologi
Rumus Matematika Teori Sains

Webex Atau Zoom Seminar Matematika dan Biologi

Webex Atau Zoom Seminar Matematika dan Biologi – Seminar diadakan pada hari Selasa pukul 11:30 di Webex atau Zoom, kecuali dinyatakan lain.Ketika disajikan dengan rangsangan pendengaran ritmis yang kompleks, manusia dapat melacak struktur temporal yang mendasarinya (misalnya, “ ketukan ”), baik secara diam-diam maupun dengan gerakan mereka. Kapasitas ini jauh melampaui kapasitas sebuah osilator entri sederhana, yang memanfaatkan ekspektasi waktu yang kontekstual dan terenkulturasi dan menyesuaikan dengan cepat gangguan dalam waktu, fase, dan tempo acara.

Webex Atau Zoom Seminar Matematika dan Biologi

 

thebigvantheory mengusulkan bahwa masalah pelacakan ritme secara alami dicirikan sebagai masalah terus-menerus memperkirakan fase dan tempo yang mendasarinya berdasarkan waktu kejadian yang tepat dan kesesuaiannya dengan ekspektasi waktu. Saya memformalkan masalah ini sebagai kasus menyimpulkan distribusi pada keadaan tersembunyi dari data proses titik dalam waktu yang terus menerus: baik Inferensi Fase dari Point Process Event Timing (PIPPET) atau Fase dan Inferensi Tempo (PATIPPET).

Pendekatan pelacakan ritme ini menggeneralisasi ritme non-isochronous dan multi-suara. Kami menunjukkan bahwa masalah inferensi ini kira-kira dapat diselesaikan dengan menggunakan metode Bayesian variasional yang menggeneralisasi filter Kalman-Bucy ke data proses titik. Solusi ini mereproduksi beberapa karakteristik pelacakan ritme manusia yang terbuka dan terselubung, termasuk koreksi fase yang bergantung pada periode, kontraksi ilusi dari interval kosong yang tidak terduga, dan kegagalan untuk melacak ritme yang terlalu sinkron, dan dapat diperkirakan secara masuk akal di otak. PIPPET dapat berfungsi sebagai dasar untuk model kinerja pada berbagai tugas waktu dan entrainment dan membuka pintu ke pemrosesan prediktif yang lebih kaya dan model inferensi aktif dari pengaturan waktu ritmis.

16 Maret

Cliff Kerr, Institute for Disease Modeling

Entrainment Irama sebagai Inferensi Dinamis

Ketika disajikan dengan rangsangan pendengaran ritmis yang kompleks, manusia dapat melacak struktur temporal yang mendasarinya (misalnya, “ ketukan ”), baik secara diam-diam maupun dengan gerakan mereka. Kapasitas ini jauh melampaui kapasitas sebuah osilator entri sederhana, yang memanfaatkan ekspektasi waktu yang kontekstual dan terenkulturasi dan menyesuaikan dengan cepat gangguan dalam waktu, fase, dan tempo acara.

Saya mengusulkan bahwa masalah pelacakan ritme secara alami dicirikan sebagai masalah terus-menerus memperkirakan fase dan tempo yang mendasarinya berdasarkan waktu kejadian yang tepat dan kesesuaiannya dengan ekspektasi waktu. Saya memformalkan masalah ini sebagai kasus menyimpulkan distribusi pada keadaan tersembunyi dari data proses titik dalam waktu yang terus menerus: baik Inferensi Fase dari Point Process Event Timing (PIPPET) atau Fase dan Inferensi Tempo (PATIPPET). Pendekatan pelacakan ritme ini menggeneralisasi ritme non-isochronous dan multi-suara.

Kami menunjukkan bahwa masalah inferensi ini kira-kira dapat diselesaikan dengan menggunakan metode Bayesian variasional yang menggeneralisasi filter Kalman-Bucy ke data proses titik. Solusi ini mereproduksi beberapa karakteristik pelacakan ritme manusia yang terbuka dan terselubung, termasuk koreksi fase yang bergantung pada periode, kontraksi ilusi dari interval kosong yang tidak terduga, dan kegagalan untuk melacak ritme yang terlalu sinkron, dan dapat diperkirakan secara masuk akal di otak. PIPPET dapat berfungsi sebagai dasar untuk model kinerja pada berbagai tugas waktu dan entrainment dan membuka pintu ke pemrosesan prediktif yang lebih kaya dan model inferensi aktif dari pengaturan waktu ritmis.

2 April

Andrea Barreiro, Southern Methodist University

Membedah Mekanisme Penciuman Retronasal

Persepsi rasa adalah faktor pengatur mendasar dari perilaku makan dan penyakit terkait seperti obesitas. Bau yang masuk ke hidung secara retronas, yaitu dari bagian belakang rongga hidung, memainkan peran penting dalam persepsi rasa. Penelitian sebelumnya telah menunjukkan bahwa penciuman orthonasal (bau yang dihirup melalui hidung) dan penciuman retronasal melibatkan aktivasi otak yang sangat berbeda, bahkan untuk bau yang identik. Namun, mekanisme saraf yang mungkin mendasari perbedaan ini masih belum diketahui. Dalam pembicaraan ini saya akan melaporkan upaya kami untuk mendokumentasikan dan menjelaskan perbedaan-perbedaan ini.

Pertama, kami menyelidiki selektivitas dengan merekam dari olfactory bulb (OB) dan piriform cortex (PC) dari tikus yang dibius. Kami menemukan bahwa sel-sel dalam bola penciuman tikus menunjukkan selektivitas spesifik dan dinamis terhadap rangsangan orthonasal vs. retronasal. Kedua, studi pemodelan kami menunjukkan bahwa ketika bola olfaktorius menerima masukan yang berbeda dari sumber orthonasal vs retronasal, masukan retronasal secara selektif diperkuat oleh rangkaian bola olfaktorius.

Terakhir, mengapa bohlam menerima masukan yang berbeda berdasarkan arah aliran udara? Kami berhipotesis bahwa perbedaan ini sebagian berasal, karena gaya mekanis fluida di pinggiran: neuron reseptor olfaktorius merespons rangsangan mekanis dan kimiawi. Jika waktu mengizinkan saya akan menunjukkan hasil yang sangat awal yang menunjukkan bahwa gaya berbeda untuk aliran udara orthonasal vs. retronasal; yaitu inspirasi vs. pernafasan.

9 April

Hanspeter Herzel, Institut Biologi Teoretis, Charité dan Universitas Humboldt Berlin

Jam Circadian sebagai Sistem Osilator Berpasangan

Banyak organisme menunjukkan osilator mandiri intrinsik untuk beradaptasi dengan kondisi lingkungan ritmis. Jam sirkadian ini dihasilkan oleh jaringan pengatur gen secara otonom sel. Pemodelan matematika berkontribusi pada pemahaman tentang pembuatan ritme dan sinkronisasi.

Jam dihasilkan oleh loop umpan balik negatif yang tertunda. Kami menyajikan model 5-gen yang dipasang pada profil ekspresi gen yang diukur. Ternyata bahkan untuk model yang relatif kecil seperti itu, banyak konfigurasi parameter dapat mereproduksi data yang tersedia. Menganalisis ansambel model yang dioptimalkan ini, kami dapat mengekstrak motif khusus jaringan termasuk “penekan”.

Jam intrinsik dibawa ke zeitgeber eksternal seperti cahaya, suhu, dan makanan. Menariknya, fase entrainment (“chronotypes”) cukup bervariasi. Menggunakan teori osilator dan diagram bifurkasi dua dimensi (“Arnold lidah dan bawang”) kami membahas perbedaan “burung pagi” dan “burung hantu malam”.

30 April

Morgan Craig, Universite de Montreal

Memahami Jaringan Komunikasi Kekebalan Tubuh menggunakan Dinamika Empiris

Baik pensinyalan lokal dan jarak jauh diperlukan untuk komunikasi sel kekebalan, yang sangat penting untuk menjaga regulasi kekebalan yang efisien dan efektif. Banyaknya interaksi sel / sitokin dalam sistem kekebalan mempersulit kemampuan kita untuk memahami secara luas regulasi respons imun, dan patofisiologi gangguan imun akut dan kronis.

Tantangan utama adalah menerjemahkan pemahaman klinis dan observasi ke dalam mekanisme. Dalam pembicaraan ini, saya akan membahas pendekatan kita untuk mengungkap jaringan komunikasi kekebalan. Untuk ini, kami menerapkan kumpulan teknik dan model kuantitatif baru pada kelainan darah langka yang disebut trombositopenia siklik, yang secara klinis bermanifestasi sebagai trombosit berosilasi dan konsentrasi trombopoietin dengan periode trombositopenia.

Hasil kami membantu memperbaiki transmisi sinyal dalam sistem kekebalan sel-ke-sel dan distal. Saya akan membahas bagaimana hal ini bermanfaat baik secara praklinis maupun klinis untuk merancang terapi yang ditingkatkan dan alat diagnostik baru, dan menetapkan jadwal terapeutik yang efektif untuk membantu mengobati penyakit.

6 Mei

Chun Liu, Institut Teknologi Illinois

Pendekatan Ariasional Energetik (EnVarA) untuk Bahan Aktif dan Cairan Reaktif

Bahan aktif dan fluida reaktif terdiri dari bahan yang mengkonsumsi atau mengubah energi untuk menghasilkan gerakan dan deformasi. Mereka terlibat dalam banyak aktivitas biologis dan pada sebagian besar waktu, karakteristik utama organisme hidup. Dalam pembicaraan ini, kami akan menyajikan turunan dan generalisasi kinetika aksi massa reaksi kimia menggunakan pendekatan variasional energetik.

Metode ini memungkinkan kami untuk menangkap kopling dan persaingan berbagai mekanisme, termasuk efek mekanis seperti difusi, viskoelastisitas dalam cairan polimer dan kontraksi otot, serta efek termal. Kami juga akan membahas beberapa aplikasi di bawah pendekatan ini, khususnya, pemodelan solusi misellar wormlike. Ini adalah kerja sama dengan Bob Eisenberg, Pei Liu, Yiwei Wang dan Tengfei Zhang.

7 Mei

Calvin Zhang-Molina, Universitas Arizona

* Seminar ini akan diadakan pada pukul 13.30*

Memodelkan Dinamika Sinaptik dengan Keacakan dan Plastisitas

Transmisi sinaptik adalah mekanisme transfer informasi dari satu neuron ke neuron lainnya. Dinamika transmisi sinaptik menentukan efektivitas transfer informasi dari satu neuron ke neuron lainnya, dan juga dengan dunia luar melalui sistem sensorik dan motorik. Kami bertujuan untuk mengembangkan kerangka kerja teoritis yang menjembatani sistem dinamis, proses stokastik, pemfilteran optimal, dan prinsip kontrol untuk memahami pemrosesan informasi neuron di seluruh tingkat sinaptik, sirkuit saraf, dan sistem. Dalam pembicaraan ini, saya akan menyajikan model sederhana pelepasan vesikel stokastik yang mencakup fasilitasi berdasarkan data percobaan. Saya kemudian akan menerapkan model ini untuk mempelajari interaksi fasilitasi dan depresi dalam transmisi sinaptik. (Kerja sama dengan Charles S. Peskin, Universitas New York.)

13 Mei

Qixuan Wang, Departemen Matematika, Universitas California, Riverside

Pemodelan Pertumbuhan: Apa yang Kita Pelajari dari Folikel Rambut?

Folikel rambut adalah organ mini kulit kaya sel punca yang dapat mengalami siklus regenerasi seperti osilasi sepanjang masa hidupnya. Dalam beberapa tahun terakhir, folikel rambut telah muncul sebagai sistem model terkemuka untuk mempelajari mekanisme umum kontrol sel induk, pola jaringan selama morfogenesis, regenerasi, dan penuaan. Hasil eksperimental terbaru telah menjelaskan bagaimana jalur pensinyalan tertentu mengatur pembelahan sel, diferensiasi, dan kematian terprogram di berbagai bagian folikel.

Namun, mekanisme regulasi terintegrasi dari dinamika pertumbuhan folikel rambut masih belum jelas hingga saat ini. Secara khusus, dua pertanyaan penting tetap tidak terpecahkan: 1) bagaimana folikel rambut mengetahui jika telah mencapai panjang maksimum, dan 2) bagaimana folikel rambut mengetahui kapan harus menghentikan anagen dan memasuki katagen? Untuk menjawab pertanyaan ini, kami baru-baru ini mengembangkan model multiskala baru pada pertumbuhan folikel rambut. Kami mengusulkan Hipotesis Respons Heterogen pada mekanisme kontrol pertumbuhan folikel: heterogenitas dalam respons sel dengan tipe yang sama sangat penting dalam mengatur dinamika pertumbuhan folikel, baik secara spasial maupun temporal.

Dalam pembicaraan ini, saya akan mempresentasikan hasil pemodelan dan eksperimental terbaru kami, dan membahas bagaimana hipotesis baru akan berkontribusi pada studi umum tentang pengendalian pertumbuhan. (Pekerjaan ini bekerja sama dengan Christian Fernando, Maksim Plikus dan Qing Nie.)

Baca Juga : Hukum Dasar Alam Semesta Menyelidiki Bidang Fisika Kuantum

27 Mei

Giovanna Guidoboni, Universitas Missouri

Pemodelan Multiskala / Multifisika Fisiologi Mata: Mata sebagai Jendela pada Tubuh

Mata adalah satu-satunya tempat di tubuh manusia di mana fitur vaskular dan hemodinamik dapat diamati dan diukur dengan mudah dan non-invasif hingga ke tingkat kapiler. Sejumlah studi klinis telah menunjukkan korelasi antara perubahan aliran darah mata dan penyakit mata (misalnya glaukoma, degenerasi makula terkait usia, retinopati diabetik), penyakit neurodegeneratif (misalnya penyakit Alzheimer, penyakit Parkinson) dan penyakit sistemik lainnya (misalnya hipertensi, diabetes). Dengan demikian, menguraikan mekanisme yang mengatur aliran darah mata bisa menjadi kunci untuk penggunaan pemeriksaan mata sebagai pendekatan non-invasif untuk diagnosis dan pemantauan terus menerus untuk banyak pasien.

Namun, banyak faktor yang mempengaruhi hemodinamik okular, termasuk tekanan darah arteri, tekanan intraokular, tekanan cairan serebrospinal dan regulasi aliran darah, dan sangat menantang untuk menentukan kontribusi individual mereka selama studi klinis dan hewan. Dalam beberapa tahun terakhir, kami telah mengembangkan model matematika dan metode komputasi untuk membantu interpretasi data klinis dan memberikan wawasan baru dalam fisiologi mata di bidang kesehatan dan penyakit.

Dalam pembicaraan ini, kami akan meninjau bagaimana model matematika ini telah membantu menjelaskan mekanisme yang mengatur interaksi antara biomekanik okuler, hemodinamik, transportasi zat terlarut dan pengiriman dalam kesehatan dan penyakit. Kami juga akan menyajikan antarmuka berbasis web yang memungkinkan pengguna menjalankan dan memanfaatkan model ini secara mandiri, tanpa memerlukan keahlian perangkat lunak tingkat lanjut.

Hukum Dasar Alam Semesta Menyelidiki Bidang Fisika Kuantum
Teori Sains

Hukum Dasar Alam Semesta Menyelidiki Bidang Fisika Kuantum

Hukum Dasar Alam Semesta Menyelidiki Bidang Fisika Kuantum – Para ilmuwan memiliki banyak alat yang tersedia untuk mereka ketika mencoba menggambarkan bagaimana alam dan alam semesta bekerja secara luas. Seringkali mereka meraih hukum dan teori terlebih dahulu. Apa bedanya? Sebuah hukum ilmiah sering dapat dikurangi pernyataan matematika, seperti E = mc ²; itu adalah pernyataan spesifik berdasarkan data empiris, dan kebenarannya umumnya terbatas pada serangkaian kondisi tertentu. Misalnya, dalam kasus E = mc², c mengacu pada kecepatan cahaya dalam ruang hampa.

Hukum Dasar Alam Semesta Menyelidiki Bidang Fisika Kuantum

thebigvantheory – Sebuah teori ilmiah sering berusaha untuk mensintesis tubuh bukti atau pengamatan fenomena tertentu. Ini umumnya — meskipun tidak selalu — pernyataan yang lebih besar dan dapat diuji tentang bagaimana alam beroperasi. Anda tidak bisa serta merta mereduksi teori ilmiah menjadi pernyataan atau persamaan yang bernas, tetapi teori itu mewakili sesuatu yang mendasar tentang cara kerja alam.

Baik hukum maupun teori bergantung pada elemen dasar metode ilmiah, seperti menghasilkan hipotesis , menguji premis itu, menemukan (atau tidak menemukan) bukti empiris, dan menghasilkan kesimpulan. Akhirnya, ilmuwan lain harus mampu mereplikasi hasil jika eksperimen ditakdirkan untuk menjadi dasar hukum atau teori yang diterima secara luas.

 kita akan melihat 10 hukum dan teori ilmiah yang mungkin ingin Anda pelajari, bahkan jika Anda tidak menemukan diri Anda, katakanlah, sering mengoperasikan mikroskop elektron . Kita akan mulai dengan ledakan dan beralih ke hukum dasar alam semesta, sebelum mencapai evolusi . Terakhir, kita akan membahas beberapa materi utama, menyelidiki bidang fisika kuantum.

Teori Big Bang

Jika Anda ingin mengetahui satu teori ilmiah, buatlah teori itu yang menjelaskan bagaimana alam semesta sampai pada keadaannya saat ini. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Edwin Hubble, Georges Lemaitre dan Albert Einstein, antara lain, teori big bang mendalilkan bahwa alam semesta dimulai hampir 14 miliar tahun yang lalu dengan peristiwa ekspansi besar-besaran. Pada saat itu, alam semesta terbatas pada satu titik, yang mencakup semua materi alam semesta. Gerakan asli itu berlanjut hari ini, karena alam semesta terus mengembang ke luar.

Teori big bang mendapat dukungan luas dalam komunitas ilmiah setelah Arno Penzias dan Robert Wilson menemukan radiasi latar gelombang mikro kosmik pada tahun 1965. Dengan menggunakan teleskop radio, kedua astronom tersebut mendeteksi kebisingan kosmik, atau statis, yang tidak menghilang seiring waktu. Berkolaborasi dengan peneliti Princeton Robert Dicke, pasangan ini mengkonfirmasi hipotesis Dicke bahwa big bang asli meninggalkan radiasi tingkat rendah yang dapat dideteksi di seluruh alam semesta.

Hukum Ekspansi Kosmik Hubble

Mari kita tetap bersama Edwin Hubble sebentar. Sementara tahun 1920-an menderu dan Depresi Hebat berlalu, Hubble melakukan penelitian astronomi yang inovatif. Hubble tidak hanya membuktikan bahwa ada galaksi lain selain Bima Sakti , ia juga menemukan bahwa galaksi-galaksi ini menjauh dari galaksi kita, sebuah gerakan yang disebutnya resesi .

Baca juga : Pencarian Berkembang untuk Grand Unified Theory of Mathematics

Untuk mengukur kecepatan pergerakan galaksi ini, Hubble mengusulkan Hukum Ekspansi Kosmik Hubble, alias hukum Hubble, sebuah persamaan yang menyatakan: kecepatan = H × jarak . Velocity mewakili kecepatan resesi galaksi; H adalah konstanta Hubble, atau parameter yang menunjukkan tingkat di mana alam semesta mengembang; dan jarak adalah jarak galaksi dari galaksi yang dibandingkan.

Konstanta Hubble telah dihitung pada nilai yang berbeda dari waktu ke waktu, tetapi nilai yang diterima saat ini adalah 70 kilometer/detik per megaparsec, yang terakhir adalah satuan jarak di ruang intergalaksi [sumber: Putih ]. Untuk tujuan kita, itu tidak begitu penting. Yang paling penting adalah bahwa hukum Hubble menyediakan metode ringkas untuk mengukur kecepatan galaksi dalam kaitannya dengan kecepatan kita sendiri. Dan mungkin yang paling penting, hukum menetapkan bahwa alam semesta terdiri dari banyak galaksi, yang pergerakannya dapat ditelusuri kembali ke big bang.

Hukum Kepler tentang Gerak Planet

Selama berabad-abad, para ilmuwan bertempur satu sama lain dan dengan para pemimpin agama tentang orbit planet, terutama tentang apakah mereka mengorbit matahari kita. Pada abad ke-16, Copernicus mengajukan konsep kontroversialnya tentang tata surya heliosentris, di mana planet-planet berputar mengelilingi matahari — bukan Bumi. Tetapi Johannes Kepler, yang membangun di atas pekerjaan yang dilakukan oleh Tyco Brahe dan yang lainnya, membutuhkan landasan ilmiah yang jelas untuk pergerakan planet-planet.

Tiga hukum gerak planet Kepler — terbentuk pada awal abad ke-17 — menggambarkan bagaimana planet mengorbit matahari. Hukum pertama, kadang-kadang disebut hukum orbit , menyatakan bahwa planet-planet mengorbit matahari secara elips. Hukum kedua, hukum luas , menyatakan bahwa garis yang menghubungkan planet ke matahari mencakup luas yang sama selama periode waktu yang sama. Dengan kata lain, jika Anda mengukur area yang dibuat dengan menggambar garis dari Bumi ke matahari dan melacak pergerakan Bumi selama 30 hari, area tersebut akan tetap sama di mana pun Bumi berada di orbitnya saat pengukuran dimulai.

Yang ketiga, hukum periode , memungkinkan kita untuk menetapkan hubungan yang jelas antara periode orbit planet dan jaraknya dari matahari. Berkat hukum ini, kita tahu bahwa planet yang relatif dekat dengan matahari, seperti Venus, memiliki periode orbit yang jauh lebih singkat daripada planet yang jauh, seperti Neptunus.

Hukum Gravitasi Universal

Kita mungkin menerimanya begitu saja sekarang, tetapi lebih dari 300 tahun yang lalu Sir Isaac Newton mengajukan gagasan revolusioner: bahwa dua benda apa pun, berapa pun massanya, mengerahkan gaya gravitasi terhadap satu sama lain. Hukum ini diwakili oleh persamaan yang banyak ditemui siswa sekolah menengah di kelas fisika. Ini berjalan sebagai berikut:

F = G × [(m 1 m 2 )/r 2 ]

F adalah gaya gravitasi antara dua benda, diukur dalam Newton. M 1 dan m 2 adalah massa kedua benda, sedangkan r adalah jarak antara keduanya. G adalah konstanta gravitasi , angka yang saat ini dihitung menjadi 6,672 × 10 -11 N m 2 kg -2 [sumber: Weisstein ].

Manfaat hukum gravitasi universal adalah memungkinkan kita menghitung tarikan gravitasi antara dua benda. Kemampuan ini sangat berguna ketika para ilmuwan, katakanlah, berencana untuk menempatkan satelit di orbit atau memetakan arah bulan .

Hukum Gerak Newton

Selama kita berbicara tentang salah satu ilmuwan terbesar yang pernah hidup, mari beralih ke hukum terkenal Newton lainnya. Tiga hukum geraknya membentuk komponen penting fisika modern. Dan seperti banyak hukum ilmiah, mereka agak elegan dalam kesederhanaannya.

Hukum pertama dari ketiga hukum tersebut menyatakan bahwa suatu benda yang bergerak akan tetap bergerak kecuali jika ada gaya luar yang bertindak. Untuk bola yang menggelinding di lantai, gaya luar itu bisa berupa gesekan antara bola dan lantai, atau bisa juga balita yang menendang bola ke arah lain.

Hukum kedua menetapkan hubungan antara massa suatu benda ( m ) dan percepatannya ( a ), dalam bentuk persamaan F = m × a . F mewakili gaya, diukur dalam Newton. Ini juga merupakan vektor, artinya memiliki komponen arah. Karena percepatannya, bola yang menggelinding di lantai memiliki vektor tertentu , arah perjalanannya, dan diperhitungkan dalam menghitung gayanya.

Hukum ketiga agak bernas dan harus akrab bagi Anda: Untuk setiap tindakan ada reaksi yang sama dan berlawanan. Artinya, untuk setiap gaya yang diterapkan pada suatu benda atau permukaan, benda tersebut mendorong kembali dengan gaya yang sama.

Pencarian Berkembang untuk Grand Unified Theory of Mathematics
Ilmuwan Teori Matematika

Pencarian Berkembang untuk Grand Unified Theory of Mathematics

Pencarian Berkembang untuk Grand Unified Theory of Mathematics

Pencarian Berkembang untuk Grand Unified Theory of Mathematics – Lebih dari 50 tahun setelah benih dari kumpulan besar ide matematika yang disebut program Langlands mulai bertunas, temuan baru yang mengejutkan muncul.

Dalam matematika, ada jaringan dugaan, teorema, dan ide yang luas dan terus berkembang yang disebut program Langlands. Program itu menghubungkan subbidang yang tampaknya tidak terhubung. Ini adalah kekuatan sedemikian rupa sehingga beberapa ahli matematika mengatakannya—atau beberapa aspeknya—termasuk dalam jajaran yang terhormat dari Masalah Hadiah Milenium , daftar pertanyaan terbuka teratas dalam matematika. Edward Frenkel, seorang ahli matematika di University of California, Berkeley, bahkan menjuluki program Langlands sebagai “Teori Matematika Terpadu Besar”.

thebigvantheory – Program ini dinamai Robert Langlands, seorang ahli matematika di Institut Studi Lanjutan di Princeton, NJ Empat tahun lalu, ia dianugerahi Penghargaan Abel, salah satu penghargaan paling bergengsi dalam matematika, untuk programnya, yang digambarkan sebagai “pemimpin visioner”. .”

Langlands sudah pensiun, tetapi dalam beberapa tahun terakhir proyek ini telah berkembang menjadi “hampir bidang matematikanya sendiri, dengan banyak bagian yang berbeda,” yang disatukan oleh “sumber inspirasi yang sama,” kata Steven Rayan, ahli matematika dan fisikawan matematika di Universitas dari Saskatchewan. Ini memiliki “banyak avatar, beberapa di antaranya masih terbuka, beberapa di antaranya telah diselesaikan dengan cara yang indah.”

Semakin banyak matematikawan yang menemukan hubungan antara program asli—dan cabangnya, Langlands geometris—dan bidang sains lainnya. Para peneliti telah menemukan hubungan yang kuat dengan fisika, dan Rayan serta ilmuwan lain terus mengeksplorasi yang baru. Dia memiliki firasat bahwa, seiring waktu, hubungan akan ditemukan antara program-program ini dan area lain juga. “Saya pikir kita hanya di puncak gunung es di sana,” katanya. “Saya pikir beberapa karya paling menarik yang akan muncul dalam beberapa dekade mendatang adalah melihat konsekuensi dan manifestasi Langlands dalam bagian sains di mana interaksi dengan matematika murni semacam ini mungkin masih kecil sampai sekarang.” Secara keseluruhan Langlands tetap misterius, Rayan menambahkan, dan untuk mengetahui ke mana arahnya, dia ingin “melihat pemahaman yang muncul tentang dari mana sebenarnya program-program ini berasal.”

WEB YANG MEMBINGUNGKAN

Program Langlands selalu menjadi tarian yang menggiurkan dengan hal-hal yang tidak terduga, menurut James Arthur, ahli matematika di University of Toronto. Langlands adalah penasihat Arthur di Universitas Yale, tempat Arthur memperoleh gelar Ph.D. pada tahun 1970. (Langlands menolak untuk diwawancarai untuk cerita ini.)

“Saya pada dasarnya adalah murid pertamanya, dan saya sangat beruntung telah bertemu dengannya saat itu,” kata Arthur. “Dia tidak seperti ahli matematika mana pun yang pernah saya temui. Setiap pertanyaan yang saya miliki, terutama tentang sisi matematika yang lebih luas, dia akan menjawab dengan jelas, seringkali dengan cara yang lebih menginspirasi daripada apa pun yang dapat saya bayangkan.”

Selama waktu itu, Langlands meletakkan dasar untuk apa yang akhirnya menjadi program senamanya. Pada tahun 1969, Langlands dengan terkenal menulis surat setebal 17 halaman kepada ahli matematika Prancis André Weil. Dalam surat itu, Langlands berbagi ide-ide baru yang kemudian dikenal sebagai “dugaan Langlands.”

Pada tahun 1969 Langlands menyampaikan kuliah konferensi di mana ia berbagi tujuh dugaan yang akhirnya berkembang menjadi program Langlands, catatan Arthur. Suatu hari Arthur meminta penasihatnya untuk salinan kertas pracetak berdasarkan kuliah tersebut.

“Dia rela memberi saya satu, tidak diragukan lagi mengetahui bahwa itu di luar jangkauan saya,” kata Arthur. “Tapi itu juga melampaui orang lain selama bertahun-tahun. Namun, saya dapat mengatakan bahwa itu didasarkan pada beberapa ide yang benar-benar luar biasa, bahkan jika hampir semua yang ada di dalamnya tidak saya kenal.”

Baca Juga : Beberapa Fakta Terbukti Secara Mengejutkan Dalam Ilmu Sains

DUGAAN DI INTI SEMUANYA

Dua dugaan merupakan inti dari program Langlands. “Hampir segala sesuatu dalam program Langlands datang dengan satu atau lain cara dari itu,” kata Arthur.

Dugaan timbal balik terhubung dengan karya Alexander Grothendieck, yang terkenal dengan penelitiannya dalam geometri aljabar, termasuk prediksinya tentang “motif”. “Saya pikir Grothendieck memilih kata [motif] karena dia melihatnya sebagai analog matematis dari motif yang Anda miliki dalam seni, musik atau sastra: ide-ide tersembunyi yang tidak secara eksplisit dibuat jelas dalam seni, tetapi hal-hal yang ada di baliknya yang entah bagaimana mengatur bagaimana semuanya cocok bersama, ”kata Arthur.

Dugaan timbal balik mengandaikan motif ini berasal dari jenis objek matematis analitik yang berbeda yang ditemukan oleh Langlands yang disebut representasi automorfik, catat Arthur. “‘Representasi automorfik’ hanyalah kata kunci untuk objek yang memenuhi analog persamaan Schrödinger” dari fisika kuantum, tambahnya. Persamaan Schrödinger memprediksi kemungkinan menemukan partikel dalam keadaan tertentu.

Dugaan penting kedua adalah dugaan functoriality, juga disebut functoriality. Ini melibatkan klasifikasi bidang nomor. Bayangkan memulai dengan persamaan satu variabel yang koefisiennya adalah bilangan bulat—seperti x 2 + 2x + 3 = 0—dan mencari akar dari persamaan tersebut. Dugaan memprediksi bahwa bidang yang sesuai akan menjadi “bidang terkecil yang Anda dapatkan dengan mengambil jumlah, produk, dan kelipatan bilangan rasional dari akar-akar ini,” kata Arthur.

MENJELAJAHI “DUNIA” MATEMATIKA YANG BERBEDA

Dengan program aslinya, Langlands “menemukan dunia yang benar-benar baru,” kata Arthur.

Cabangnya, Langlands geometris, memperluas wilayah yang dicakup matematika ini. Rayan menjelaskan perspektif berbeda yang diberikan oleh program asli dan geometris. “Langlands Biasa adalah paket ide, korespondensi, dualitas, dan pengamatan tentang dunia pada suatu titik,” katanya. “Duniamu akan dijelaskan oleh beberapa urutan angka yang relevan. Anda dapat mengukur suhu di mana Anda berada; Anda bisa mengukur kekuatan gravitasi pada saat itu,” tambahnya.

Namun, dengan program geometris, lingkungan Anda menjadi lebih kompleks, dengan geometrinya sendiri. Anda bebas bergerak, mengumpulkan data di setiap titik yang Anda kunjungi. “Anda mungkin tidak begitu peduli dengan angka individu tetapi lebih pada bagaimana mereka bervariasi saat Anda bergerak di dunia Anda,” kata Rayan. Data yang Anda kumpulkan “akan dipengaruhi oleh geometri,” katanya. Oleh karena itu, program geometris “pada dasarnya menggantikan bilangan dengan fungsi”.

Teori bilangan dan teori representasi dihubungkan oleh program geometrik Langlands. “Secara garis besar, teori representasi adalah studi tentang simetri dalam matematika,” kata Chris Elliott, ahli matematika di University of Massachusetts Amherst.

Menggunakan alat dan ide geometris, teori representasi geometris memperluas pemahaman matematikawan tentang gagasan abstrak yang terhubung dengan simetri, catat Elliot. Area teori representasi itu adalah tempat program geometris Langlands “hidup”, katanya.

PERSIMPANGAN DENGAN FISIKA

Program geometris telah dikaitkan dengan fisika, menandakan kemungkinan koneksi ke bidang ilmiah lainnya.

Pada tahun 2018, Kazuki Ikeda, seorang peneliti postdoctoral di kelompok Rayan, menerbitkan sebuah studi Journal of Mathematical Physics yang menurutnya terhubung dengan dualitas elektromagnetik yang merupakan “konsep yang sudah lama dikenal dalam fisika” dan yang terlihat dalam kode koreksi kesalahan dalam kuantum. komputer, misalnya. Ikeda mengatakan hasilnya “adalah yang pertama di dunia yang menunjukkan bahwa program Langlands adalah konsep yang sangat penting dan kuat yang dapat diterapkan tidak hanya pada matematika tetapi juga pada fisika benda terkondensasi”—studi zat dalam keadaan padatnya — “dan komputasi kuantum.”

Hubungan antara fisika materi terkondensasi dan program geometris baru-baru ini menguat, menurut Rayan. “Pada tahun lalu, panggung telah ditetapkan dengan berbagai jenis investigasi,” katanya, termasuk karyanya sendiri yang melibatkan penggunaan geometri aljabar dan teori bilangan dalam konteks materi kuantum.

Pekerjaan lain membangun hubungan antara program geometris dan fisika energi tinggi. Pada tahun 2007 Anton Kapustin, fisikawan teoretis di California Institute of Technology, dan Edward Witten, fisikawan matematika dan teoretis di Institute for Advanced Study, menerbitkan apa yang disebut Rayan sebagai “kertas penting yang indah” yang “membuka jalan bagi kehidupan yang aktif. untuk Langlands geometris dalam fisika energi tinggi teoretis.” Dalam makalah tersebut, Kapustin dan Witten menulis bahwa mereka bertujuan untuk “menunjukkan bagaimana program ini dapat dipahami sebagai sebuah bab dalam teori medan kuantum .”

Elliott mencatat bahwa melihat teori medan kuantum dari perspektif matematika dapat membantu mengumpulkan informasi baru tentang struktur yang mendasarinya. Misalnya, Langlands dapat membantu fisikawan menyusun teori untuk dunia dengan jumlah dimensi yang berbeda dari dunia kita.

Selain program geometris, program asli Langlands juga dianggap sebagai dasar fisika, kata Arthur. Tetapi menjelajahi hubungan itu “mungkin memerlukan penemuan teori menyeluruh yang menghubungkan program asli dan geometris terlebih dahulu,” katanya.

Jangkauan program ini mungkin tidak berhenti pada matematika dan fisika. “Saya percaya, tanpa ragu, bahwa [mereka] memiliki interpretasi lintas sains,” kata Rayan. “Bagian materi yang dipadatkan dari cerita akan mengarah secara alami ke chemistry.” Lebih jauh, ia menambahkan, “matematika murni selalu masuk ke setiap bidang sains lainnya. Itu hanya masalah waktu saja.”

Beberapa Fakta Terbukti Secara Mengejutkan Dalam Ilmu Sains
Teori Sains

Beberapa Fakta Terbukti Secara Mengejutkan Dalam Ilmu Sains

Beberapa Fakta Terbukti Secara Mengejutkan Dalam Ilmu Sains – Ada beberapa fakta yang terbukti secara mengejutkan dalam sains. Sebaliknya, para ilmuwan sering berbicara tentang berapa banyak bukti yang ada untuk teori mereka. Semakin banyak bukti, semakin kuat teori dan semakin diterima.Para ilmuwan biasanya sangat berhati-hati untuk mengumpulkan banyak bukti dan menguji teori mereka secara menyeluruh. Tetapi sejarah sains memiliki beberapa contoh kunci, jika jarang, bukti yang cukup menyesatkan untuk membuat seluruh komunitas ilmiah mempercayai sesuatu yang kemudian dianggap salah secara radikal.

Beberapa Fakta Terbukti Secara Mengejutkan Dalam Ilmu Sains

thebigvantheory.com  – Cara umum para ilmuwan mengumpulkan bukti adalah membuat prediksi tentang sesuatu dan melihat apakah itu benar. Masalah terjadi ketika prediksi itu benar tetapi teori yang mereka gunakan untuk membuatnya salah.Prediksi yang tampaknya sangat berisiko tetapi ternyata benar terlihat seperti bukti yang sangat kuat, seperti yang sering ditekankan oleh Karl Popper dan filsuf sains lainnya. Tetapi sejarah menunjukkan kepada kita bahwa bahkan bukti yang sangat kuat pun bisa menyesatkan.

‘fish stage’ dari perkembangan manusia

Pada tahun 1811, Johann Friedrich Meckel berhasil meramalkan bahwa embrio manusia akan memiliki celah insang. Prediksi berisiko ini tampaknya memberikan bukti yang sangat kuat untuk teorinya bahwa manusia, sebagai organisme ‘paling sempurna’, berkembang melalui tahapan yang sesuai dengan masing-masing spesies ‘kurang sempurna’ (ikan, amfibi, reptil, dan sebagainya).Seperti yang terjadi, embrio manusia purba memiliki celah di leher mereka yang terlihat seperti insang . Ini hampir pasti karena manusia dan ikan berbagi DNA dan nenek moyang yang sama , bukan karena kita melewati ‘tahap ikan’ di rahim ibu kita sebagai bagian dari perkembangan menuju kesempurnaan biologis.

Tetapi bukti yang ada setelah celah leher embrio ditemukan pada tahun 1827 tentu membuat teori Meckel tampak persuasif. Hanya ketika teori evolusi Charles Darwin berlaku pada paruh kedua abad ke-19, menjadi sangat jelas bahwa gagasan Meckel tentang rangkaian linear kesempurnaan biologis sama sekali tidak dapat dipertahankan.

Sebuah planet yang dibangun untuk manusia

Contoh lain adalah gagasan ahli geologi abad ke-18 James Hutton bahwa Bumi seperti tubuh organik yang terus-menerus mereproduksi dirinya sendiri untuk menyediakan dunia yang layak huni bagi manusia tanpa batas.Berdasarkan teorinya, Hutton berhasil meramalkan bahwa urat – urat granit akan ditemukan melewati dan bercampur dengan lapisan batuan lainnya. Dia juga berhasil memprediksi sudut uncomformities , ketika lapisan batuan baru beristirahat pada sudut yang sangat berbeda dengan lapisan yang lebih tua segera di bawah mereka.

Teori Hutton salah dalam segala hal dibandingkan dengan pemikiran kontemporer. Yang paling jelas, Bumi tidak dirancang untuk manusia. Dan, tentu saja, Hutton tidak memiliki konsep tektonik lempeng.Namun terlepas dari kesalahan teoretisnya, prediksi itu berhasil, dan sangat berpengaruh. Faktanya, teorinya masih merupakan kandidat serius untuk kebenaran 100 tahun kemudian. Itu akhirnya didorong keluar pada akhir abad ke-19 oleh teori Bumi yang berkontraksi , yang (secara keliru) menjelaskan formasi lembah dan gunung dalam hal Bumi yang secara bertahap berkontraksi saat mendingin.

Teori yang membodohi Einstein

Prediksi Meckel dan Hutton didasarkan pada argumen yang salah. Tetapi ada juga contoh dramatis dari bukti yang menyesatkan berdasarkan persamaan. Misalnya, ketika Niels Bohr meramalkan pada tahun 1913 frekuensi yang benar dari warna-warna spesifik cahaya yang diserap dan dipancarkan oleh helium terionisasi, Einstein dilaporkan berkomentar : “Teori Bohr pasti benar.”

Baca Juga : Teori Medan Kuantum Menjadi Satu-Satunya Teori Fisika

Prediksi Bohr dapat langsung meyakinkan Einstein (dan banyak lainnya selain itu) karena mereka benar untuk beberapa tempat desimal. Tapi mereka keluar dari apa yang sekarang kita ketahui sebagai model atom yang sangat cacat , di mana elektron benar-benar mengorbit inti atom dalam lingkaran.Bohr beruntung: meskipun modelnya salah secara fundamental, model itu juga mengandung beberapa inti kebenaran , cukup untuk prediksinya tentang helium terionisasi untuk bekerja.

Elektron seperti bola kecil

Tetapi mungkin contoh yang paling dramatis dari semua itu menyangkut pengembangan model Bohr oleh Arnold Sommerfeld. Sommerfeld memperbarui model dengan membuat orbit elektron berbentuk elips dan menyesuaikannya sesuai dengan teori relativitas Einstein. Ini semua tampak lebih realistis daripada model sederhana Bohr.Hari ini kita tahu bahwa elektron tidak benar-benar mengorbit inti sama sekali . Tetapi para ilmuwan yang bekerja di awal abad ke-20 menganggap elektron sebagai bola yang sangat kecil, dan menganggap gerakan mereka akan sebanding dengan gerakan bola yang sebenarnya.

Ini ternyata kesalahan: mekanika kuantum modern memberi tahu kita bahwa elektron sangat misterius dan perilakunya bahkan tidak sejalan dengan konsep manusia sehari-hari. Elektron dalam atom bahkan tidak menempati posisi yang tepat pada waktu yang tepat. Pertimbangan seperti itulah yang ada di balik sindiran terkenal : “Jika Anda pikir Anda memahami mekanika kuantum, maka Anda tidak.”

Jadi teori Sommerfeld memiliki kesalahpahaman radikal pada intinya. Namun, pada tahun 1916, Sommerfeld menggunakan modelnya sebagai dasar persamaan yang secara tepat menggambarkan pola detail warna cahaya yang diserap dan dipancarkan oleh hidrogen. Persamaan ini persis sama dengan yang diturunkan oleh Paul Dirac pada tahun 1928 menggunakan teori mekanika kuantum relativistik modern.

Hasil ini telah lama dianggap sebagai kebetulan yang mengejutkan dalam komunitas fisika, dan berbagai upaya berkelanjutan telah dilakukan untuk mencoba memahami bagaimana hal itu bisa terjadi. Tak perlu dikatakan lagi, keberhasilan prediksi Sommerfeld yang luar biasa meyakinkan banyak ilmuwan saat itu bahwa teorinya benar.Terlepas dari kenyataan bahwa bukti kemudian membuktikan teori-teori ini salah, saya tidak berpikir kita harus mengatakan bahwa para ilmuwan yang terlibat membuat kesalahan. Mereka mengikuti bukti dan itulah yang seharusnya dilakukan oleh seorang ilmuwan yang baik. Mereka tidak tahu bahwa bukti itu menyesatkan mereka.

Beberapa contoh ini tentu tidak akan meyakinkan kita bahwa sains tidak dapat dipercaya. Jarang ada bukti yang sangat menyesatkan dan, biasanya, teori yang salah secara radikal tidak menghasilkan prediksi yang akurat dan berhasil (dan biasanya mereka menghasilkan prediksi yang salah secara radikal).Sains adalah proses penyempurnaan terus-menerus, dengan kemampuan untuk mengatasi liku-liku yang tidak membantu dalam jangka panjang. Dan kita semua tahu bahwa bahkan orang yang paling dapat dipercaya pun terkadang bisa mengecewakan kita.

Teori Medan Kuantum Menjadi Satu-Satunya Teori Fisika
Teori Sains

Teori Medan Kuantum Menjadi Satu-Satunya Teori Fisika

Teori Medan Kuantum Menjadi Satu-Satunya Teori Fisika – Selama abad yang lalu, teori medan kuantum telah terbukti menjadi satu-satunya teori fisika yang paling berhasil dan berhasil yang pernah ditemukan. Ini adalah istilah umum yang mencakup banyak teori medan kuantum spesifik — cara “bentuk” mencakup contoh spesifik seperti persegi dan lingkaran. Yang paling menonjol dari teori-teori ini dikenal sebagai Model Standar, dan kerangka fisika inilah yang telah begitu sukses.

Teori Medan Kuantum Menjadi Satu-Satunya Teori Fisika

 

 thebigvantheory – “Ini dapat menjelaskan pada tingkat fundamental secara harfiah setiap eksperimen yang pernah kami lakukan,” kata David Tong , seorang fisikawan di University of Cambridge.

Tetapi teori medan kuantum, atau QFT, tidak dapat disangkal tidak lengkap. Baik fisikawan maupun matematikawan tidak tahu persis apa yang membuat teori medan kuantum menjadi teori medan kuantum. Mereka memiliki sekilas gambaran lengkap, tetapi mereka belum bisa melihatnya.

“Ada berbagai indikasi bahwa mungkin ada cara berpikir yang lebih baik tentang QFT,” kata Nathan Seiberg , fisikawan di Institute for Advanced Study. “Rasanya seperti binatang yang bisa Anda sentuh dari banyak tempat, tetapi Anda tidak bisa melihat keseluruhan binatang itu.”

Matematika, yang membutuhkan konsistensi internal dan perhatian pada setiap detail terakhir, adalah bahasa yang mungkin membuat QFT menjadi utuh. Jika matematika dapat belajar bagaimana menggambarkan QFT dengan ketelitian yang sama dengan yang mencirikan objek matematika mapan, gambaran yang lebih lengkap dari dunia fisik kemungkinan akan datang untuk perjalanan.

“Jika Anda benar-benar memahami teori medan kuantum dengan cara matematis yang tepat, ini akan memberi kita jawaban atas banyak masalah fisika terbuka, bahkan mungkin termasuk kuantisasi gravitasi,” kata Robbert Dijkgraaf , direktur Institute for Advanced Study (dan kolumnis reguler). untuk Kuantum ).

Setiap ide lain yang telah digunakan dalam fisika selama berabad-abad terakhir memiliki tempat alami dalam matematika. Ini jelas tidak terjadi dengan teori medan kuantum.

Nathan Seiberg, Institut Studi Lanjut

Ini juga bukan jalan satu arah. Selama ribuan tahun, dunia fisik telah menjadi inspirasi terbesar matematika. Orang Yunani kuno menemukan trigonometri untuk mempelajari gerak bintang. Matematika mengubahnya menjadi disiplin dengan definisi dan aturan yang sekarang dipelajari siswa tanpa mengacu pada asal usul topik tersebut. Hampir 2.000 tahun kemudian, Isaac Newton ingin memahami hukum Kepler tentang gerak planet dan berusaha menemukan cara berpikir yang cermat tentang perubahan yang sangat kecil. Dorongan ini (bersama dengan wahyu dari Gottfried Leibniz) melahirkan bidang kalkulus, yang disesuaikan dan ditingkatkan matematika – dan hari ini hampir tidak ada tanpanya.

Baca Juga : Informasi Tentang Teori Umum Einstein

Sekarang matematikawan ingin melakukan hal yang sama untuk QFT, mengambil ide, objek, dan teknik yang telah dikembangkan oleh fisikawan untuk mempelajari partikel fundamental dan menggabungkannya ke dalam tubuh utama matematika. Ini berarti mendefinisikan ciri-ciri dasar QFT sehingga matematikawan masa depan tidak perlu memikirkan konteks fisik di mana teori itu pertama kali muncul.

Hadiahnya kemungkinan besar: Matematika tumbuh ketika menemukan objek baru untuk dijelajahi dan struktur baru yang menangkap beberapa hubungan paling penting — antara angka, persamaan, dan bentuk. QFT menawarkan keduanya.

“Fisika itu sendiri, sebagai sebuah struktur, sangat mendalam dan seringkali merupakan cara yang lebih baik untuk berpikir tentang hal-hal matematika yang sudah kita minati. Ini hanya cara yang lebih baik untuk mengaturnya,” kata David Ben-Zvi , ahli matematika di University of Texas, Austin.

Setidaknya selama 40 tahun, QFT telah menggoda matematikawan dengan ide-ide untuk dikejar. Dalam beberapa tahun terakhir, mereka akhirnya mulai memahami beberapa objek dasar di QFT itu sendiri — mengabstraksikannya dari dunia fisika partikel dan mengubahnya menjadi objek matematika dengan caranya sendiri.

Namun itu masih hari-hari awal dalam upaya.

“Kami tidak akan tahu sampai kami tiba di sana, tetapi tentu saja harapan saya bahwa kami hanya melihat puncak gunung es,” kata Greg Moore , seorang fisikawan di Rutgers University. “Jika ahli matematika benar-benar memahami [QFT], itu akan mengarah pada kemajuan besar dalam matematika.”

Medan Selamanya

Adalah umum untuk menganggap alam semesta dibangun dari partikel fundamental: elektron, quark, foton, dan sejenisnya. Tapi fisika sudah lama bergerak melampaui pandangan ini. Alih-alih partikel, fisikawan sekarang berbicara tentang hal-hal yang disebut “medan kuantum” sebagai lengkungan dan pakan nyata dari realitas.

Medan-medan ini membentang melintasi ruang-waktu alam semesta. Mereka datang dalam banyak varietas dan berfluktuasi seperti lautan yang bergulir. Saat medan beriak dan berinteraksi satu sama lain, partikel muncul darinya dan kemudian menghilang kembali ke dalamnya, seperti puncak gelombang yang cepat berlalu.

“Partikel bukanlah benda yang ada selamanya,” kata Tong. “Ini adalah tarian ladang.”

Untuk memahami medan kuantum, paling mudah untuk memulai dengan medan biasa, atau klasik. Bayangkan, misalnya, mengukur suhu di setiap titik di permukaan bumi. Menggabungkan banyak titik di mana Anda dapat melakukan pengukuran ini membentuk objek geometris, yang disebut bidang, yang mengemas semua informasi suhu ini.

Secara umum, bidang muncul setiap kali Anda memiliki beberapa kuantitas yang dapat diukur secara unik pada resolusi yang sangat baik di seluruh ruang. “Anda bisa mengajukan pertanyaan independen tentang setiap titik ruang-waktu, seperti, apa medan listrik di sini versus di sana,” kata Davide Gaiotto , fisikawan di Perimeter Institute for Theoretical Physics di Waterloo, Kanada.

Medan kuantum muncul ketika Anda mengamati fenomena kuantum, seperti energi elektron, di setiap titik dalam ruang dan waktu. Tapi medan kuantum pada dasarnya berbeda dari yang klasik.

Sementara suhu pada suatu titik di Bumi adalah apa adanya, terlepas dari apakah Anda mengukurnya, elektron tidak memiliki posisi yang pasti sampai saat Anda mengamatinya. Sebelum itu, posisi mereka hanya dapat dijelaskan secara probabilistik, dengan menetapkan nilai ke setiap titik dalam medan kuantum yang menangkap kemungkinan Anda akan menemukan elektron di sana versus di tempat lain. Sebelum pengamatan, elektron pada dasarnya tidak ada di mana pun – dan di mana-mana.

“Kebanyakan hal dalam fisika bukan hanya objek; mereka adalah sesuatu yang hidup di setiap titik dalam ruang dan waktu,” kata Dijkgraaf.

Teori medan kuantum dilengkapi dengan seperangkat aturan yang disebut fungsi korelasi yang menjelaskan bagaimana pengukuran pada satu titik dalam suatu bidang berhubungan dengan — atau berkorelasi dengan — pengukuran yang dilakukan pada titik lain.

Setiap teori medan kuantum menjelaskan fisika dalam sejumlah dimensi tertentu. Teori medan kuantum dua dimensi sering berguna untuk menggambarkan perilaku bahan, seperti isolator; teori medan kuantum enam dimensi sangat relevan dengan teori string; dan teori medan kuantum empat dimensi menggambarkan fisika di alam semesta empat dimensi kita yang sebenarnya. Model Standar adalah salah satunya; itu adalah teori medan kuantum tunggal yang paling penting karena itu yang paling menggambarkan alam semesta.

Ada 12 partikel dasar yang diketahui membentuk alam semesta. Masing-masing memiliki medan kuantum yang unik. Untuk 12 medan partikel ini, Model Standar menambahkan empat medan gaya, yang mewakili empat gaya fundamental: gravitasi, elektromagnetisme, gaya nuklir kuat, dan gaya nuklir lemah. Ini menggabungkan 16 bidang ini dalam satu persamaan yang menggambarkan bagaimana mereka berinteraksi satu sama lain. Melalui interaksi ini, partikel fundamental dipahami sebagai fluktuasi medan kuantum masing-masing, dan dunia fisik muncul di depan mata kita.

Ini mungkin terdengar aneh, tetapi fisikawan menyadari pada tahun 1930-an bahwa fisika berdasarkan medan, bukan partikel, menyelesaikan beberapa ketidakkonsistenan mereka yang paling mendesak, mulai dari masalah kausalitas hingga fakta bahwa partikel tidak hidup selamanya. Itu juga menjelaskan apa yang sebaliknya tampak sebagai konsistensi yang mustahil di dunia fisik.

“Semua partikel dari jenis yang sama di mana-mana di alam semesta adalah sama,” kata Tong. “Jika kita pergi ke Large Hadron Collider dan membuat proton yang baru dicetak, itu persis sama dengan yang telah melakukan perjalanan selama 10 miliar tahun. Itu layak mendapat penjelasan.” QFT menyediakannya: Semua proton hanyalah fluktuasi dalam medan proton dasar yang sama (atau, jika Anda bisa melihat lebih dekat, medan quark yang mendasarinya).

Tetapi kekuatan penjelas QFT datang dengan biaya matematis yang tinggi.

“Teori medan kuantum sejauh ini merupakan objek paling rumit dalam matematika, sampai pada titik di mana matematikawan tidak tahu bagaimana memahaminya,” kata Tong. “Teori medan kuantum adalah matematika yang belum ditemukan oleh para matematikawan.”

Terlalu Banyak Tak Terbatas

Apa yang membuatnya begitu rumit bagi matematikawan? Dalam satu kata, tak terhingga.

Ketika Anda mengukur medan kuantum pada suatu titik, hasilnya tidak sedikit seperti koordinat dan suhu. Sebaliknya, ini adalah matriks, yang merupakan array angka. Dan bukan sembarang matriks — matriks besar, yang disebut operator, dengan banyak kolom dan baris tak terhingga. Ini mencerminkan bagaimana medan kuantum menyelubungi semua kemungkinan partikel yang muncul dari medan tersebut.

“Ada banyak posisi tak terhingga yang dapat dimiliki sebuah partikel, dan ini mengarah pada fakta bahwa matriks yang menggambarkan pengukuran posisi, momentum, juga harus berdimensi tak hingga,” kata Kasia Rejzner dari University of York.

Dan ketika teori menghasilkan ketidakterbatasan, itu mempertanyakan relevansi fisiknya, karena ketidakterbatasan ada sebagai sebuah konsep, bukan sebagai apa pun yang dapat diukur oleh eksperimen. Itu juga membuat teori sulit untuk dikerjakan secara matematis.

“Kami tidak suka memiliki kerangka kerja yang menjelaskan ketidakterbatasan. Itulah mengapa Anda mulai menyadari bahwa Anda membutuhkan pemahaman matematis yang lebih baik tentang apa yang sedang terjadi,” kata Alejandra Castro , fisikawan di University of Amsterdam.

Masalah dengan ketidakterbatasan menjadi lebih buruk ketika fisikawan mulai berpikir tentang bagaimana dua medan kuantum berinteraksi, seperti yang mungkin terjadi, misalnya, ketika tabrakan partikel dimodelkan di Large Hadron Collider di luar Jenewa. Dalam mekanika klasik, jenis perhitungan ini mudah: Untuk memodelkan apa yang terjadi ketika dua bola bilyar bertabrakan, cukup gunakan angka yang menentukan momentum masing-masing bola pada titik tumbukan.

Ketika dua medan kuantum berinteraksi, Anda ingin melakukan hal serupa: kalikan operator berdimensi tak hingga untuk satu bidang dengan operator berdimensi tak hingga untuk yang lain tepat pada titik dalam ruang-waktu di mana keduanya bertemu. Tetapi perhitungan ini — mengalikan dua objek berdimensi tak hingga yang jaraknya tak terhingga — sulit.

“Di sinilah segalanya menjadi sangat salah,” kata Rejzner.

Sukses Menghancurkan

Fisikawan dan matematikawan tidak dapat menghitung menggunakan ketidakterbatasan, tetapi mereka telah mengembangkan solusi — cara-cara untuk memperkirakan jumlah yang menghindari masalah. Solusi ini menghasilkan perkiraan perkiraan, yang cukup baik, karena eksperimen juga tidak tepat.

“Kita dapat melakukan eksperimen dan mengukur sesuatu hingga 13 tempat desimal dan mereka menyetujui semua 13 tempat desimal. Ini adalah hal yang paling menakjubkan dalam semua ilmu pengetahuan,” kata Tong.

Satu solusi dimulai dengan membayangkan bahwa Anda memiliki medan kuantum di mana tidak ada yang terjadi. Dalam pengaturan ini — disebut teori “bebas” karena bebas dari interaksi — Anda tidak perlu khawatir tentang mengalikan matriks dimensi tak terbatas karena tidak ada yang bergerak dan tidak ada yang bertabrakan. Ini adalah situasi yang mudah untuk dijelaskan secara matematis lengkap, meskipun deskripsi itu tidak terlalu berarti.

“Ini benar-benar membosankan, karena Anda telah menggambarkan bidang yang sepi tanpa interaksi apa pun, jadi ini sedikit latihan akademis,” kata Rejzner.

Tapi Anda bisa membuatnya lebih menarik. Fisikawan meningkatkan interaksi, mencoba mempertahankan kontrol matematis gambar saat mereka membuat interaksi lebih kuat.

Pendekatan ini disebut QFT perturbative, dalam arti bahwa Anda mengizinkan perubahan kecil, atau gangguan, di bidang bebas. Anda dapat menerapkan perspektif perturbatif ke teori medan kuantum yang mirip dengan teori bebas. Ini juga sangat berguna untuk memverifikasi eksperimen. “Anda mendapatkan akurasi yang luar biasa, kesepakatan eksperimental yang luar biasa,” kata Rejzner.

Tetapi jika Anda terus membuat interaksi menjadi lebih kuat, pendekatan yang mengganggu pada akhirnya akan menjadi terlalu panas. Alih-alih menghasilkan perhitungan yang semakin akurat yang mendekati alam semesta fisik nyata, itu menjadi semakin tidak akurat. Hal ini menunjukkan bahwa meskipun metode gangguan adalah panduan yang berguna untuk eksperimen, pada akhirnya ini bukanlah cara yang tepat untuk mencoba dan mendeskripsikan alam semesta: Ini secara praktis berguna, tetapi secara teoritis goyah.

“Kami tidak tahu bagaimana menambahkan semuanya dan mendapatkan sesuatu yang masuk akal,” kata Gaiotto.

Kami telah menggunakan QFT sebagai stimulus dari luar, tetapi akan lebih baik jika itu adalah stimulus dari dalam.

Dan Freed, Universitas Texas, Austin

Skema pendekatan lain mencoba menyelinap pada teori medan kuantum lengkap dengan cara lain. Secara teori, medan kuantum berisi informasi yang sangat halus. Untuk memasak bidang ini, fisikawan mulai dengan kisi, atau kisi, dan membatasi pengukuran ke tempat di mana garis kisi saling bersilangan. Jadi, alih-alih dapat mengukur medan kuantum di mana-mana, pada awalnya Anda hanya dapat mengukurnya di tempat-tempat tertentu dengan jarak yang tetap.

Dari sana, fisikawan meningkatkan resolusi kisi, menarik benang lebih dekat untuk menciptakan tenunan yang lebih halus. Saat diperketat, jumlah titik di mana Anda dapat melakukan pengukuran meningkat, mendekati gagasan ideal tentang bidang di mana Anda dapat melakukan pengukuran di mana-mana.

“Jarak antar titik menjadi sangat kecil, dan hal seperti itu menjadi medan kontinu,” kata Seiberg. Dalam istilah matematika, mereka mengatakan medan kuantum kontinum adalah batas kisi pengencang.

Matematikawan terbiasa bekerja dengan batasan dan tahu bagaimana menetapkan bahwa batasan tertentu benar-benar ada. Misalnya, mereka telah membuktikan bahwa batas barisan tak hingga12 + 14 +18 +116… adalah 1. Fisikawan ingin membuktikan bahwa medan kuantum adalah limit dari prosedur kisi ini. Mereka hanya tidak tahu caranya.

“Tidak begitu jelas bagaimana mengambil batas itu dan apa artinya secara matematis,” kata Moore.

Fisikawan tidak meragukan bahwa kisi-kisi yang mengencang bergerak menuju gagasan ideal tentang medan kuantum. Kecocokan yang dekat antara prediksi QFT dan hasil eksperimen sangat menunjukkan bahwa itulah masalahnya.

“Tidak diragukan lagi bahwa semua batasan ini benar-benar ada, karena keberhasilan teori medan kuantum benar-benar menakjubkan,” kata Seiberg. Tetapi memiliki bukti kuat bahwa sesuatu itu benar dan membuktikan secara meyakinkan bahwa itu adalah dua hal yang berbeda.

Ini adalah tingkat ketidaktepatan yang tidak sejalan dengan teori fisika hebat lainnya yang ingin digantikan oleh QFT. Hukum gerak Isaac Newton, mekanika kuantum, teori relativitas khusus dan umum Albert Einstein — semuanya hanyalah bagian dari cerita besar yang ingin diceritakan QFT, tetapi tidak seperti QFT, semuanya dapat ditulis dalam istilah matematika yang tepat.

“Teori medan kuantum muncul sebagai bahasa fenomena fisik yang hampir universal, tetapi dalam bentuk matematika yang buruk,” kata Dijkgraaf. Dan untuk beberapa fisikawan, itu adalah alasan untuk berhenti.

“Jika full house bertumpu pada konsep inti yang tidak dipahami secara matematis, mengapa Anda begitu yakin ini menggambarkan dunia? Itu mempertajam seluruh masalah,” kata Dijkgraaf.

Informasi Tentang Teori Umum Einstein
Teori Sains

Informasi Tentang Teori Umum Einstein

Informasi Tentang Teori Umum Einstein – Lebih dari 100 tahun setelah Albert Einstein mempresentasikan teori gravitasinya, para ilmuwan di seluruh dunia melanjutkan upaya mereka untuk menemukan kekurangan dalam relativitas umum. Pengamatan setiap penyimpangan dari Relativitas Umum akan merupakan penemuan besar yang akan membuka jendela fisika baru di luar pemahaman teoretis kita saat ini tentang Semesta.

Informasi Tentang Teori Umum Einstein

 

thebigvantheory.com – Pemimpin tim peneliti, Michael Kramer dari Max Planck Institute for Radio Astronomy (MPIfR) di Bonn, Jerman, mengatakan: “Kami mempelajari sistem bintang kompak yang merupakan laboratorium tak tertandingi untuk menguji teori gravitasi di hadapan medan gravitasi yang sangat kuat. . Kami senang kami dapat menguji landasan teori Einstein, energi yang dibawa oleh gelombang gravitasi , dengan presisi yang 25 kali lebih baik daripada pulsar Hulse-Taylor pemenang Hadiah Nobel , dan 1000 kali lebih baik daripada yang mungkin dilakukan saat ini dengan gravitasi. detektor gelombang.” Dia menjelaskan bahwa pengamatan tidak hanya sesuai dengan teori, “tetapi kami juga dapat melihat efek yang tidak dapat dipelajari sebelumnya”.

Ingrid Stairs dari University of British Columbia di Vancouver memberikan contoh: “Kami mengikuti propagasi foton radio yang dipancarkan dari mercusuar kosmik, pulsar, dan melacak gerakan mereka dalam medan gravitasi kuat dari pulsar pendamping.

Kami melihat untuk pertama kalinya bagaimana cahaya tidak hanya tertunda karena kelengkungan ruang-waktu yang kuat di sekitar pendamping, tetapi juga bahwa cahaya dibelokkan oleh sudut kecil 0,04 derajat yang dapat kami deteksi. Belum pernah eksperimen seperti itu dilakukan pada kelengkungan ruang-waktu yang begitu tinggi.”

Laboratorium kosmik yang dikenal sebagai “Double Pulsar” ini ditemukan oleh anggota tim pada tahun 2003. Laboratorium ini terdiri dari dua pulsar radio yang mengorbit satu sama lain hanya dalam 147 menit dengan kecepatan sekitar 1 juta km/jam. Satu pulsar berputar sangat cepat, sekitar 44 kali per detik. Pendamping masih muda dan memiliki periode rotasi 2,8 detik. Ini adalah gerakan mereka di sekitar satu sama lain yang dapat digunakan sebagai laboratorium gravitasi yang hampir sempurna.

Dick Manchester dari badan sains nasional Australia, CSIRO, mengilustrasikan: “Gerakan orbit yang begitu cepat dari objek-objek kompak seperti ini — mereka sekitar 30% lebih masif dari Matahari tetapi lebarnya hanya sekitar 24 km — memungkinkan kita untuk menguji berbagai prediksi relativitas umum. – total tujuh! Terlepas dari gelombang gravitasi, presisi kami memungkinkan kami untuk menyelidiki efek propagasi cahaya, seperti yang disebut “penundaan Shapiro” dan pembengkokan cahaya. Kami juga mengukur efek “pelebaran waktu” yang membuat jam berjalan lebih lambat di medan gravitasi.

Kita bahkan perlu memperhitungkan persamaan Einstein yang terkenal E = mc 2 ketika mempertimbangkan efek radiasi elektromagnetik yang dipancarkan oleh pulsar yang berputar cepat pada gerakan orbit. Radiasi ini sesuai dengan kehilangan massa 8 juta ton per detik! Meskipun ini tampak banyak, itu hanya sebagian kecil 3 bagian dalam seribu miliar dari massa pulsar per detik.”

Baca Juga : Teori dan Hukum Sains Yang Harus Kalian pelajari

Para peneliti juga mengukur dengan presisi 1 bagian dalam sejuta bahwa orbit mengubah orientasinya, efek relativistik yang juga dikenal dari orbit Merkurius, tetapi di sini 140.000 kali lebih kuat. Mereka menyadari bahwa pada tingkat presisi ini mereka juga perlu mempertimbangkan dampak dari rotasi pulsar pada ruangwaktu di sekitarnya, yang “diseret” dengan pulsar yang berputar. Norbert Wex dari MPIfR, penulis utama studi lainnya, menjelaskan: “Para fisikawan menyebutnya sebagai efek Lense-Thirring atau menyeret bingkai. Dalam percobaan kami, ini berarti bahwa kami perlu mempertimbangkan struktur internal pulsar sebagai bintang neutron. Oleh karena itu, pengukuran kami memungkinkan kami untuk pertama kalinya menggunakan pelacakan presisi rotasi bintang neutron, teknik yang kami sebut waktu pulsar untuk memberikan batasan pada perpanjangan bintang neutron.

Teknik waktu pulsar dikombinasikan dengan pengukuran interferometrik sistem yang cermat untuk menentukan jaraknya dengan pencitraan resolusi tinggi, menghasilkan nilai 2400 tahun cahaya dengan margin kesalahan hanya 8%. Anggota tim Adam fDeller, dari Swinburne University di Australia dan bertanggung jawab atas bagian percobaan ini, menyoroti: “Ini adalah kombinasi dari berbagai teknik pengamatan pelengkap yang menambah nilai ekstrim percobaan. Di masa lalu, studi serupa sering terhambat oleh terbatasnya pengetahuan tentang jarak sistem tersebut.” Ini tidak terjadi di sini, di mana selain waktu pulsar dan interferometri juga informasi yang diperoleh dari efek karena media antarbintang diperhitungkan dengan cermat. Bill Coles dari University of California San Diego setuju:fisika plasma dan banyak lagi. Ini sangat luar biasa.”

“Hasil kami sangat baik melengkapi studi eksperimental lain yang menguji gravitasi dalam kondisi lain atau melihat efek yang berbeda, seperti detektor gelombang gravitasi atau Event Horizon Telescope. Mereka juga melengkapi eksperimen pulsar lainnya, seperti eksperimen waktu kami dengan pulsar dalam sistem triple bintang, yang telah memberikan uji independen (dan luar biasa) tentang universalitas jatuh bebas”, kata Paulo Freire, juga dari MPIfR.

Michael Kramer menyimpulkan: “Kami telah mencapai tingkat presisi yang belum pernah terjadi sebelumnya. Eksperimen masa depan dengan teleskop yang lebih besar dapat dan akan lebih jauh lagi. Pekerjaan kami telah menunjukkan cara eksperimen semacam itu perlu dilakukan dan efek halus mana yang sekarang perlu diperhitungkan. Dan, mungkin, kita akan menemukan penyimpangan dari relativitas umum suatu hari nanti…”

Teori dan Hukum Sains Yang Harus Kalian pelajari
Teori Sains

Teori dan Hukum Sains Yang Harus Kalian pelajari

Teori dan Hukum Sains Yang Harus Kalian pelajari, Para ilmuwan memiliki banyak alat yang tersedia untuk mereka ketika mencoba menggambarkan bagaimana alam dan alam semesta bekerja secara luas. Seringkali mereka meraih hukum dan teori terlebih dahulu. Apa bedanya? Sebuah hukum Sains sering dapat dikurangi pernyataan matematika, seperti E = mc ²; itu adalah pernyataan spesifik berdasarkan data empiris, dan kebenarannya umumnya terbatas pada serangkaian kondisi tertentu. Misalnya, dalam kasus E = mc², c mengacu pada kecepatan cahaya dalam ruang hampa.

Sebuah teori Sains sering berusaha untuk mensintesis tubuh bukti atau pengamatan fenomena tertentu. Ini umumnya — meskipun tidak selalu — pernyataan yang lebih besar dan dapat diuji tentang bagaimana alam beroperasi. Anda tidak bisa serta merta mereduksi teori Sains menjadi pernyataan atau persamaan yang bernas, tetapi teori itu mewakili sesuatu yang mendasar tentang cara kerja alam.

Menurut thebigvantheory.com Baik hukum maupun teori bergantung pada elemen dasar metode Sains, seperti menghasilkan hipotesis , menguji premis itu, menemukan (atau tidak menemukan) bukti empiris, dan menghasilkan kesimpulan. Akhirnya, ilmuwan lain harus mampu mereplikasi hasil jika eksperimen ditakdirkan untuk menjadi dasar hukum atau teori yang diterima secara luas.

Dalam artikel ini, kita akan melihat 6 teori dan hukum Sains yang mungkin ingin Anda pelajari, bahkan jika Anda tidak menemukan diri Anda, katakanlah, sering mengoperasikan mikroskop elektron . Kita akan mulai dengan ledakan dan beralih ke hukum dasar alam semesta, sebelum mencapai evolusi . Terakhir, kita akan membahas beberapa materi utama, menyelidiki bidang fisika kuantum.

1: Teori Big Bang

Jika Anda ingin mengetahui satu teori Sains, buatlah teori itu yang menjelaskan bagaimana alam semesta sampai pada keadaannya saat ini. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Edwin Hubble, Georges Lemaitre dan Albert Einstein, antara lain, teori big bang mendalilkan bahwa alam semesta dimulai hampir 14 miliar tahun yang lalu dengan peristiwa ekspansi besar-besaran. Pada saat itu, alam semesta terbatas pada satu titik, meliputi semua materi alam semesta. Gerakan asli itu berlanjut hari ini, karena alam semesta terus mengembang ke luar.

Teori big bang mendapat dukungan luas dalam komunitas Sains setelah Arno Penzias dan Robert Wilson menemukan radiasi latar gelombang mikro kosmik pada tahun 1965. Dengan menggunakan teleskop radio, kedua astronom tersebut mendeteksi kebisingan kosmik, atau statis, yang tidak menghilang seiring waktu. Berkolaborasi dengan peneliti Princeton Robert Dicke, pasangan ini mengkonfirmasi hipotesis Dicke bahwa big bang asli meninggalkan radiasi tingkat rendah yang dapat dideteksi di seluruh alam semesta.

2: Hukum Ekspansi Kosmik Hubble

Mari kita tetap bersama Edwin Hubble sebentar. Sementara tahun 1920-an menderu dan Depresi Hebat berlalu, Hubble melakukan penelitian astronomi yang inovatif. Hubble tidak hanya membuktikan bahwa ada galaksi lain selain Bima Sakti , ia juga menemukan bahwa galaksi-galaksi ini menjauh dari galaksi kita sendiri, sebuah gerakan yang disebutnya resesi .

Baca Juga : Informasi Tentang Konferensi Logika Matematika

Untuk mengukur kecepatan gerakan galaksi ini, Hubble mengusulkan Hukum Ekspansi Kosmik Hubble, alias hukum Hubble, sebuah persamaan yang menyatakan: kecepatan = H × jarak . Velocity mewakili kecepatan resesi galaksi; H adalah konstanta Hubble, atau parameter yang menunjukkan tingkat di mana alam semesta mengembang; dan jarak adalah jarak galaksi dari galaksi yang dibandingkan.

Konstanta Hubble telah dihitung pada nilai yang berbeda dari waktu ke waktu, tetapi nilai yang diterima saat ini adalah 70 kilometer/detik per megaparsec, yang terakhir adalah satuan jarak di ruang intergalaksi [sumber: White ]. Untuk tujuan kita, itu tidak begitu penting. Yang paling penting adalah bahwa hukum Hubble menyediakan metode ringkas untuk mengukur kecepatan galaksi dalam kaitannya dengan kecepatan kita sendiri. Dan mungkin yang paling penting, hukum menetapkan bahwa alam semesta terdiri dari banyak galaksi, yang pergerakannya dapat ditelusuri kembali ke big bang.

3: Hukum Kepler tentang Gerak Planet

Selama berabad-abad, para ilmuwan bertempur satu sama lain dan dengan para pemimpin agama tentang orbit planet, terutama tentang apakah mereka mengorbit matahari kita. Pada abad ke-16, Copernicus mengajukan konsep kontroversialnya tentang tata surya heliosentris, di mana planet-planet berputar mengelilingi matahari — bukan Bumi. Tetapi Johannes Kepler, yang membangun pekerjaan yang dilakukan oleh Tyco Brahe dan yang lainnya, perlu membangun landasan Sains yang jelas untuk pergerakan planet-planet.

Tiga hukum gerak planet Kepler — terbentuk pada awal abad ke-17 — menggambarkan bagaimana planet mengorbit matahari. Hukum pertama, kadang-kadang disebut hukum orbit , menyatakan bahwa planet-planet mengorbit matahari secara elips. Hukum kedua, hukum luas , menyatakan bahwa garis yang menghubungkan planet ke matahari mencakup luas yang sama selama periode waktu yang sama. Dengan kata lain, jika Anda mengukur area yang dibuat dengan menggambar garis dari Bumi ke matahari dan melacak pergerakan Bumi selama 30 hari, area tersebut akan tetap sama di mana pun Bumi berada di orbitnya saat pengukuran dimulai.

Yang ketiga, hukum periode , memungkinkan kita untuk menetapkan hubungan yang jelas antara periode orbit planet dan jaraknya dari matahari. Berkat hukum ini, kita tahu bahwa planet yang relatif dekat dengan matahari, seperti Venus, memiliki periode orbit yang jauh lebih singkat daripada planet yang jauh, seperti Neptunus.

4: Hukum Gravitasi Universal

Kita mungkin menerima begitu saja sekarang, tetapi lebih dari 300 tahun yang lalu Sir Isaac Newton mengajukan ide revolusioner: bahwa dua benda, berapa pun massanya, mengerahkan gaya gravitasi terhadap satu sama lain. Hukum ini diwakili oleh persamaan yang banyak ditemui siswa sekolah menengah di kelas fisika. Ini berjalan sebagai berikut:

F = G × [(m 1 m 2 )/r 2 ]

F adalah gaya gravitasi antara dua benda, diukur dalam Newton. M 1 dan m 2 adalah massa kedua benda, sedangkan r adalah jarak antara keduanya. G adalah konstanta gravitasi , angka yang saat ini dihitung menjadi 6,672 × 10 -11 N m 2 kg -2 [sumber: Weisstein ].

Manfaat dari hukum gravitasi universal adalah memungkinkan kita untuk menghitung tarikan gravitasi antara dua benda. Kemampuan ini sangat berguna ketika para ilmuwan, katakanlah, berencana untuk menempatkan satelit di orbit atau memetakan arah bulan .

5: Hukum Gerak Newton

Selama kita berbicara tentang salah satu ilmuwan terbesar yang pernah hidup, mari kita beralih ke hukum terkenal Newton lainnya. Tiga hukum geraknya membentuk komponen penting fisika modern. Dan seperti banyak hukum Sains, mereka agak elegan dalam kesederhanaannya.

Hukum pertama dari ketiga hukum tersebut menyatakan bahwa suatu benda yang bergerak akan tetap bergerak kecuali jika ada gaya luar yang bertindak. Untuk bola yang menggelinding di lantai, gaya luar itu bisa berupa gesekan antara bola dan lantai, atau bisa juga balita yang menendang bola ke arah lain.

Hukum kedua menetapkan hubungan antara massa benda ( m ) dan percepatannya ( a ), dalam bentuk persamaan F = m × a . F mewakili gaya, diukur dalam Newton. Ini juga merupakan vektor, artinya memiliki komponen arah. Karena percepatannya, bola yang menggelinding di lantai memiliki vektor tertentu , arah perjalanannya, dan diperhitungkan dalam menghitung gayanya.

Hukum ketiga agak bernas dan harus akrab bagi Anda: Untuk setiap tindakan ada reaksi yang sama dan berlawanan. Artinya, untuk setiap gaya yang diterapkan pada suatu benda atau permukaan, benda tersebut mendorong kembali dengan gaya yang sama.

6: Hukum Termodinamika

Fisikawan dan novelis Inggris CP Snow pernah berkata bahwa seorang non-ilmuwan yang tidak mengetahui hukum kedua termodinamika seperti seorang ilmuwan yang tidak pernah membaca Shakespeare [sumber: Lambert ]. Pernyataan Snow yang sekarang terkenal dimaksudkan untuk menekankan pentingnya termodinamika dan kebutuhan bagi non-ilmuwan untuk mempelajarinya.

Baca Juga :

Termodinamika adalah studi tentang bagaimana energi bekerja dalam suatu sistem, apakah itu mesin atau inti bumi . Itu dapat direduksi menjadi beberapa hukum dasar, yang dengan cerdik diringkas oleh Snow sebagai berikut.

  • Anda tidak bisa menang.
  • Anda tidak bisa mencapai titik impas.
  • Anda tidak bisa keluar dari permainan.

Mari kita membongkar ini sedikit. Dengan mengatakan Anda tidak bisa menang, Snow berarti bahwa karena materi dan energi adalah kekal, Anda tidak bisa mendapatkan satu tanpa melepaskan beberapa yang lain (yaitu, E=mc²). Ini juga berarti bahwa agar mesin dapat menghasilkan kerja, Anda harus menyediakan panas, meskipun dalam apa pun selain sistem tertutup sempurna, sebagian panas pasti hilang ke dunia luar, yang kemudian mengarah ke hukum kedua.

Pernyataan kedua — Anda tidak dapat mencapai titik impas — berarti bahwa karena entropi yang terus meningkat , Anda tidak dapat kembali ke keadaan energi yang sama. Energi yang terkonsentrasi di satu tempat akan selalu mengalir ke tempat dengan konsentrasi yang lebih rendah.

Akhirnya, hukum ketiga — Anda tidak dapat keluar dari permainan — mengacu pada nol mutlak, suhu teoretis serendah mungkin, diukur pada nol Kelvin atau (minus 273,15 derajat Celcius dan minus 459,67 derajat Fahrenheit). Ketika suatu sistem mencapai nol mutlak, molekul menghentikan semua gerakan, artinya tidak ada energi kinetik, dan entropi mencapai nilai serendah mungkin. Tetapi di dunia nyata, bahkan di relung ruang, mencapai nol mutlak tidak mungkin — Anda hanya bisa sangat dekat dengannya.

Informasi Tentang Konferensi Logika Matematika
Rumus Matematika

Informasi Tentang Konferensi Logika Matematika

Informasi Tentang Konferensi Logika Matematika – Konferensi Logika Matematika adalah daftar indeks pertemuan mendatang, seminar, kongres, lokakarya, program, melanjutkan kursus CME, pelatihan, pertemuan puncak, dan simposium mingguan, tahunan atau bulanan.Konferensi Logika Matematika mencantumkan acara yang relevan untuk peneliti nasional/internasional, ilmuwan, cendekiawan, profesional, insinyur, peserta pameran, sponsor, praktisi akademik, ilmiah, dan universitas untuk menghadiri dan mempresentasikan kegiatan penelitian mereka.

Informasi Tentang Konferensi Logika Matematika

 

Summer Graduate School — Foundations and Frontiers of Probabilistic Proofs

Summer Graduate School — Foundations and Frontiers of Probabilistic Proofs 28 Jun 2021 – 09 Jul 2021 • Zurich, Switzerland Penyelenggara: MRSI – Institut Penelitian Ilmu Matematika, Berkeley | ETH Zurich, Swiss ,Abstrak: Sekolah musim panas ini akan memberikan pengenalan bidang bukti probabilistik dan matematika yang indah di baliknya, serta mempersiapkan siswa untuk melakukan penelitian mutakhir di bidang ini.

FUZZ-IEEE’2021 — 2021 IEEE International Conference on Fuzzy Systems

11 Jul 2021 – 14 Jul 2021 • Luxembourg, Luxembourg

thebigvantheory.com  – FUZZ-IEEE 2021 akan mewakili titik pertemuan unik bagi para ilmuwan dan insinyur, dari akademisi dan industri, untuk berinteraksi dan mendiskusikan peningkatan dan inovasi terbaru di lapangan. Topik konferensi akan mencakup semua aspek teori dan aplikasi himpunan dan sistem fuzzy serta hibridisasinya dengan teknik kecerdasan buatan dan komputasi lainnya. Di bawah tema 2021, ‘Menangani Ketidakpastian dalam AI yang Dapat Diinterpretasikan’, konferensi ini akan menekankan penanganan ketidakpastian, khususnya dalam konteks AI yang dapat ditafsirkan dan interaktif, yang secara aktif mempromosikan keterlibatan lintas disiplin.

13th Panhellenic Logic Symposium

14 Jul 2021 – 18 Jul 2021 • Volos, Greece

Abstrak: Simposium Logika Panhellenic adalah acara ilmiah dua tahunan yang didirikan pada tahun 1997. Ini bertujuan untuk mempromosikan interaksi dan fertilisasi silang di antara berbagai bidang logika. Awalnya dipahami sebagai cara menyatukan banyak ahli logika keturunan Hellenic di seluruh dunia, PLS telah berkembang menjadi forum internasional untuk komunikasi kemajuan state-of-the-art dalam logika. Simposium ini terbuka untuk para peneliti di seluruh dunia yang bekerja dalam logika yang dipahami secara luas.

Information Theory and Data Science Workshop

19 Jul 2021 – 23 Jul 2021 • Singapore, Singapore

Penyelenggara: Institut Ilmu Matematika/Universitas Nasional Singapura

Abstrak: Teori informasi membahas pertanyaan mendasar di berbagai bidang sains dan teknik, termasuk komunikasi, kompresi data, teori pembelajaran statistik, keamanan, dan jaringan. Secara khusus, teori informasi dapat digunakan untuk mengidentifikasi batas fundamental dan mengukur efektivitas algoritma untuk berbagai masalah yang terkait dengan bidang ini.

Baca Juga : Jenis Matematika: Berbagai Macam Matematika

LC 2021 — Kolokium Logika 2021

19 Jul 2021 – 24 Jul 2021 • Poznan, Polandia

Abstrak: Kolokium Logika adalah Pertemuan Musim Panas Eropa dari Asosiasi Logika Simbolik, sebuah organisasi internasional yang mendukung penelitian dan studi kritis dalam logika. Fungsi utamanya adalah menyediakan forum yang efektif untuk presentasi, publikasi, dan diskusi kritis karya ilmiah di bidang penyelidikan ini.

Workshop on Advances in Theory and Algorithms for Deep Reinforcement Learning

02 Aug 2021 – 04 Aug 2021 • Providence, RI, United States

Abstrak: Ada kemajuan yang signifikan selama beberapa tahun terakhir dalam teori dan aplikasi Reinforcement Learning (RL). Sementara teori dan aplikasi RL memiliki sejarah yang kaya akan kembali beberapa dekade, keberhasilan utama baru-baru ini telah terjadi karena pernikahan yang sukses antara pendekatan pembelajaran mendalam untuk pendekatan fungsi yang tertanam dalam kerangka pembelajaran penguatan untuk pengambilan keputusan (RL Dalam).

Di satu sisi, ada pemahaman yang lebih kaya tentang Stochastic Gradient Descent (SGD) untuk optimasi non-cembung, dampaknya dalam mendorong kesalahan pelatihan ke nol di jaringan saraf dalam, dan pada kemampuan generalisasi jaringan tersebut untuk inferensi. Di sisi lain, telah terjadi ledakan penelitian tentang algoritma pembelajaran berulang dengan jaminan statistik yang kuat dalam pengaturan pembelajaran penguatan, pendekatan stokastik dan bandit multi-bersenjata.

Lokakarya ini bertujuan untuk membawa peneliti terkemuka dari dua topik ini, dengan tujuan untuk memahami dan memajukan penelitian di persimpangan mereka. Kami juga akan mengeksplorasi hubungan potensial lainnya antara pembelajaran mendalam dan RL mendalam, termasuk namun tidak terbatas pada: Memahami generalisasi dalam RL mendalam dan bagaimana hal itu terkait dengan dan/atau berbeda dari generalisasi dalam pembelajaran mendalam; Hubungan antara pelatihan permusuhan dalam pembelajaran mendalam (misalnya, Jaringan Perlawanan Generatif) dan aspek pengoptimalan algoritme RL mendalam baru-baru ini berdasarkan pencocokan momen umum dalam RL di luar kebijakan dan pembelajaran imitasi. Lokakarya ini sepenuhnya didanai oleh Hibah Bertarget Yayasan Simons untuk Institut.

dengan tujuan untuk memahami dan memajukan penelitian di persimpangan mereka. Kami juga akan mengeksplorasi hubungan potensial lainnya antara pembelajaran mendalam dan RL mendalam, termasuk namun tidak terbatas pada: Memahami generalisasi dalam RL mendalam dan bagaimana hal itu terkait dengan dan/atau berbeda dari generalisasi dalam pembelajaran mendalam; Hubungan antara pelatihan permusuhan dalam pembelajaran mendalam (misalnya, Jaringan Perlawanan Generatif) dan aspek pengoptimalan algoritme RL mendalam baru-baru ini berdasarkan pencocokan momen umum dalam RL di luar kebijakan dan pembelajaran imitasi.

Lokakarya ini sepenuhnya didanai oleh Hibah Bertarget Yayasan Simons untuk Institut. dengan tujuan untuk memahami dan memajukan penelitian di persimpangan mereka. Kami juga akan mengeksplorasi hubungan potensial lainnya antara pembelajaran mendalam dan RL mendalam, termasuk namun tidak terbatas pada: Memahami generalisasi dalam RL mendalam dan bagaimana hal itu terkait dengan dan/atau berbeda dari generalisasi dalam pembelajaran mendalam; Hubungan antara pelatihan permusuhan dalam pembelajaran mendalam (misalnya, Jaringan Perlawanan Generatif) dan aspek pengoptimalan algoritme RL mendalam baru-baru ini berdasarkan pencocokan momen umum dalam RL di luar kebijakan dan pembelajaran imitasi.

Lokakarya ini sepenuhnya didanai oleh Hibah Bertarget Yayasan Simons untuk Institut. Memahami generalisasi dalam RL mendalam dan bagaimana kaitannya dengan dan/atau berbeda dari generalisasi dalam pembelajaran mendalam; Hubungan antara pelatihan permusuhan dalam pembelajaran mendalam (misalnya, Jaringan Perlawanan Generatif) dan aspek pengoptimalan algoritme RL mendalam baru-baru ini berdasarkan pencocokan momen umum dalam RL di luar kebijakan dan pembelajaran imitasi.

Lokakarya ini sepenuhnya didanai oleh Hibah Bertarget Yayasan Simons untuk Institut. Memahami generalisasi dalam RL mendalam dan bagaimana kaitannya dengan dan/atau berbeda dari generalisasi dalam pembelajaran mendalam; Hubungan antara pelatihan permusuhan dalam pembelajaran mendalam (misalnya, Jaringan Perlawanan Generatif) dan aspek pengoptimalan algoritme RL mendalam baru-baru ini berdasarkan pencocokan momen umum dalam RL di luar kebijakan dan pembelajaran imitasi. Lokakarya ini sepenuhnya didanai oleh Hibah Bertarget Yayasan Simons untuk Institut.

Mathematics and Analogical Reasoning

27 Agustus 2021 – 28 Agustus 2021 • Munich, Jerman

Abstrak: Tujuan dari konferensi ini adalah untuk menyelidiki peran matematika sebagai perangkat heuristik untuk penalaran analogis dalam sains dan filsafat. Ilmu empiris sangat bergantung pada matematika. Model matematika memungkinkan fisikawan untuk mensimulasikan analog ‘lubang bodoh’ dinamis dengan lubang hitam gravitasi (Curiel 2019; Dardashti, Thébault, dan Winsberg 2017; Gryb, Palacios, dan Thébault 2019), ahli kimia untuk mempelajari perilaku molekul, peneliti medis untuk memeriksa tingkat penyebaran penyakit, dan ahli biologi untuk memahami perubahan populasi hewan. Tidak ada keraguan bahwa matematika adalah alat ilmiah yang sangat diperlukan.

Congress of the German Society for Philosophy

05 Sep 2021 – 08 Sep 2021 • Nürnberg, Jerman

Abstrak: Konferensi ke-25 Masyarakat Filsafat Jerman membahas yang benar, yang baik, dan yang indah – dan, oleh karena itu, dengan segala sesuatu? Iya dan tidak. Seperti biasa, konferensi akan menjadi pameran filsafat dan memberikan kesempatan untuk mempresentasikan penelitian dari semua bagian filsafat: dalam 40 bagian akan ada pembicaraan tentang hampir semua bidang dan periode filsafat.

Pada saat yang sama, akan ada, terutama di kolokium, fokus pada pertanyaan-pertanyaan khusus, yang, dalam beberapa tahun terakhir, semakin menjadi pusat perhatian dalam penelitian filosofis. Pertanyaan-pertanyaan ini berkaitan dengan hubungan antara kebenaran, kebaikan dan keindahan: Apa hubungan antara norma epistemik dan praktis? Bisakah penilaian tentang yang baik dan yang indah itu benar (dan salah)? Apa nilai kebenaran? Apakah hidup yang baik adalah hidup yang indah? Apakah tujuan keindahan seni, kebenaran atau kebaikan? Pertanyaan-pertanyaan ini dan terkait terletak di persimpangan filsafat teoretis dan praktis – dan, oleh karena itu, mungkin di pusat filsafat secara umum.

New Frontiers in Proofs and Computation

12 Sep 2021 – 17 Sep 2021 • Hangzhou, Tiongkok

Penyelenggara: Institute for Advanced Study in Mathematics (IASM) di Hangzhou, Cina, dan Stasiun Penelitian Internasional Banff untuk Inovasi dan Penemuan Matematika (BIRS) di Banff, Kanada

Abstrak: Lokakarya ini didedikasikan untuk Hao Wang, atas karya rintisannya dalam menghubungkan pemikiran manusia dan formal yang meresap (O1)-(O3). Pemahaman yang lebih besar tentang topik-topik ini tidak diragukan lagi akan mengarah pada pemahaman yang lebih baik tentang komputasi dalam matematika dan ilmu komputer, dan meningkatkan keunggulan logika matematika dan teori pembuktian di Cina, Asia, dan dunia.

LATD 20201 — Logic, Algebra and Truth Degrees 2021

13 Sep 2021 – 17 Sep 2021 • Tbilisi, Georgia

Abstrak: Seri konferensi LATD dimulai sebagai pertemuan resmi kelompok kerja pada Logika Fuzzy Matematika dan telah berkembang menjadi pertemuan yang lebih luas dalam logika aljabar dan bidang terkait. Tujuan utamanya adalah untuk mendorong kolaborasi antara peneliti di bidang ini, dan untuk mempromosikan komunikasi dan kerja sama dengan anggota bidang tetangga.

Jenis Matematika: Berbagai Macam Matematika
Teori Matematika

Jenis Matematika: Berbagai Macam Matematika

Jenis Matematika: Berbagai Macam Matematika – Ada banyak jenis matematika. Dalam posting blog ini, kita akan membahas jenis matematika yang paling umum . Kita akan mulai dengan aritmatika, yang merupakan jenis matematika paling dasar.

Jenis Matematika: Berbagai Macam Matematika

thebigvantheory – Aritmatika adalah ilmu yang mempelajari bilangan dan operasi yang dapat dilakukan pada bilangan tersebut. Selanjutnya kita akan membahas aljabar yang merupakan cabang matematika yang membahas tentang persamaan dan variabel.

Melansir theprudentprofessor, Setelah itu, kita akan berbicara tentang geometri, yang merupakan studi tentang bentuk dan sifat-sifatnya. Kemudian, kita akan beralih ke trigonometri, yang merupakan studi tentang sudut dan segitiga. Akhirnya, kita akan membahas kalkulus, yang merupakan jenis matematika yang lebih maju yang berhubungan dengan tingkat perubahan.

Baca juga : Biologi Matematika dan Teoritis: Perspektif Eropa 

Apa saja Cabang-cabang Matematika?

Matematika dibagi menjadi beberapa cabang, yang semuanya dipelajari dengan cara yang berbeda dan membutuhkan keterampilan yang berbeda. Cabang matematika yang paling umum adalah aritmatika, aljabar, geometri, trigonometri, dan kalkulus. Mari kita lihat lebih dekat satu per satu.

1. Aritmatika

Aritmatika adalah jenis matematika yang paling dasar. Ini adalah studi tentang angka dan operasi yang dapat dilakukan pada mereka. Aritmatika meliputi penjumlahan, pengurangan, perkalian, dan pembagian dasar. Hal ini penting untuk melakukan konsep matematika yang lebih maju seperti aljabar dan geometri.

2. Aljabar

Aljabar adalah cabang matematika yang berhubungan dengan persamaan dan variabel. Aljabar digunakan untuk menyelesaikan masalah dengan memecahkan persamaan atau mencari nilai variabel. Aljabar digunakan di berbagai bidang seperti sains dan teknik.

3. Geometri

Geometri adalah ilmu yang mempelajari tentang bentuk dan sifat-sifatnya. Angka geometris termasuk lingkaran, kotak, segitiga, persegi panjang, dan banyak lagi! Konsep dasar geometri melibatkan titik-titik garis segmen sinar sudut bidang permukaan benda tiga dimensi seperti kubus piramida silinder prisma bola kerucut lempengan polihedra dan sebagainya.

4. Trigonometri

Trigonometri adalah ilmu yang mempelajari tentang sudut dan segitiga. Fungsi trigonometri digunakan untuk memecahkan masalah di bidang teknik, navigasi, arsitektur, survei, astronomi, dan banyak bidang lainnya. Ada tiga jenis utama fungsi trigonometri: sinus cosinus tangen secan cosecan cotangen invers sinus invers cosinus dan invers tangen.

5. Kalkulus

Kalkulus adalah jenis matematika yang lebih maju yang berhubungan dengan tingkat perubahan. Ini digunakan di bidang-bidang seperti ekonomi, fisika, teknik, dan kedokteran untuk memecahkan masalah dengan menemukan tingkat perubahan kuantitas. Kalkulus adalah subjek yang luas dan kompleks, dan dapat dipelajari pada berbagai tingkat kedalaman.

Ini adalah cabang matematika yang paling umum. Ada banyak jenis matematika lainnya, seperti teori bilangan, aljabar abstrak, topologi, teori probabilitas, dan banyak lagi! Tetapi ini adalah beberapa yang paling penting. Setiap cabang matematika dipelajari dengan cara yang berbeda dan membutuhkan keterampilan yang berbeda. Jika Anda ingin belajar lebih banyak tentang matematika, maka Anda harus menjelajahi cabang-cabang ini lebih detail!

Cabang Utama Matematika Murni

  • Aljabar
  • Geometri
  • Trigonometri
  • Kalkulus
  • Statistik dan Probabilitas

Cabang-cabang Matematika Untuk Kelas Tinggi

  • Analisis
  • Matematika Diskrit
  • Matematika Terapan
  • Geometri Kartesius
  • Aljabar Matriks
  • Kombinatorik
  • Topologi
  • Teori pesanan

Kesimpulan

Sejauh ini kita telah menjelajahi tiga kategori besar matematika- aritmatika, aljabar, dan geometri. Tetapi ada banyak jenis matematika yang lebih spesifik yang mengeksplorasi berbagai bidang topik ini secara lebih mendalam. Misalnya, kalkulus adalah jenis matematika yang berhubungan dengan laju perubahan dan gerak, sedangkan topologi adalah studi tentang bentuk dan sifat-sifatnya.

Ada lusinan subkategori lagi dalam matematika, masing-masing dengan aplikasi dan manfaatnya yang unik. Apakah Anda pernah mempelajari jenis matematika lainnya? Apa subjek atau aplikasi favorit Anda?

Model PERMA: Teori Ilmiah tentang Kebahagiaan
Teori Sains

Model PERMA: Teori Ilmiah tentang Kebahagiaan

Model PERMA: Teori Ilmiah tentang Kebahagiaan – Sebagian besar dari kita berpikir kita tahu apa artinya kebahagiaan, tetapi apakah kita juga tahu pilar fundamental terpentingnya? Model kebahagiaan ahli teori Martin Seligman membantu kita memahami langkah-langkah untuk mencapai kehidupan yang penuh dengan kebahagiaan.

Model PERMA: Teori Ilmiah tentang Kebahagiaan

Model PERMA

thebigvantheory – 5 elemen utama Model PERMA mencakup bidang psikologi kesejahteraan dan kebahagiaan.

Melansir iwenhappinesslessons, Martin Seligman, bapak psikologi positif percaya bahwa dengan bantuan lima elemen inti orang dapat mencapai kebahagiaan yang sadar dan bertahan lama. Faktor-faktor yang meningkatkan kebahagiaan, pilar PERMA adalah: Emosi Positif, Keterlibatan, Hubungan, Makna dan Prestasi. Inti dari model PERMA adalah begitu elemen inti dari kehidupan yang bahagia ditentukan, kebahagiaan dapat dicapai.

Baca juga : 5 Teori Sains Yang Paling Rumit Yang Perlu Kamu Ketahui

Emosi positif

Emosi positif tidak hanya berarti kemampuan untuk tersenyum, melainkan kemampuan untuk optimis. Kita bisa melihat masa lalu, masa kini dan masa depan dengan sikap yang lebih positif. Perspektif positif ini membantu hubungan kita, pekerjaan kita, dan menginspirasi kita. Ini menyalakan kreativitas kita, membuka kemungkinan baru. Pandangan hidup yang positif itu penting dan perlu bahkan ketika kita sedang dalam masa sulit agar kita bisa mengarahkan hidup kita ke arah yang baik.

Kesenangan dan kenikmatan adalah bagian dari sikap positif terhadap kehidupan. Kesenangan mengacu pada kebutuhan tubuh kita seperti haus, tidur dan lapar. Kenikmatan lahir dari rangsangan intelektual misalnya saat kita bermain atau memenuhi tugas dengan senang hati di tempat kerja.

Keterlibatan/Alur

Sangatlah penting untuk menemukan aktivitas yang dapat kita lakukan secara total. Aktivitas ini berbeda dari orang ke orang. Kita harus menemukan satu untuk diri kita sendiri, aktivitas yang melibatkan kita, yang membawa kita ke dalam keadaan mengalir. Mungkin musik, olahraga, hobi kreatif, dll.

Jenis aliran ini sangat memengaruhi kecerdasan, keterampilan, dan kemampuan emosional kita.

Hubungan

Hubungan dan koneksi sosial sangat penting dalam kehidupan seseorang. Karena manusia adalah makhluk sosial, kita terus-menerus membangun hubungan dengan orang lain. Menjalin hubungan positif dengan pasangan, saudara, dan teman kita relevan untuk dapat menyebarkan cinta dan kegembiraan.

Berarti

Arti kehidupan. Kita semua menyadari pada titik tertentu dalam hidup kita bahwa di luar kekayaan materi dan karir individu ada sesuatu yang lebih penting, yaitu menjalani kehidupan yang bahagia dan seimbang. Inilah makna hidup yang membantu kita memahami dan melihat nilai-nilai sejati dalam hidup kita.

prestasi

Accomplishment adalah rasa puas pada akhir suatu proses. Ini adalah hasil akhir dari pekerjaan kita menuju tujuan kita. Pencapaian memberi makna pada semua tugas yang dilakukan, untuk semua tujuan realistis yang ditetapkan. Mereka sangat penting dalam mencapai kebahagiaan.

Bagaimana Anda bisa menerapkan model PERMA dalam kehidupan Anda sendiri?

Ingatlah bahwa elemen inti dari model PERMA adalah kunci kebahagiaan kita, perhatikan masing-masing dari mereka. Mulailah untuk menerapkan dan mengamatinya dalam hidup Anda. Ingatlah untuk melihat sisi positif dari semua peristiwa dalam hidup Anda, baik dalam kehidupan pribadi maupun profesional Anda. Jaga hubungan sosial Anda, pelihara mereka dengan cinta! Temukan aktivitas yang memberi Anda rasa keterlibatan penuh, rasa persatuan. Tetapkan tujuan realistis yang dapat Anda capai dengan mudah, sehingga lebih sering merasakan pencapaian.

5 Teori Sains Yang Paling Rumit Yang Perlu Kamu Ketahui
Teori Sains

5 Teori Sains Yang Paling Rumit Yang Perlu Kamu Ketahui

5 Teori Sains Yang Paling Rumit Yang Perlu Kamu Ketahui – Dalam sains, teori dapat diartikan sebagai ide ilmiah yang didasarkan pada penggunaan logika dalam penelitian, penelitian, observasi, dan akumulasi pengalaman, dan rasionalitasnya dapat dibuktikan dalam pembentukan teori. Sekarang, teori ini mungkin tidak sepenuhnya benar untuk waktu yang lama. Jika ada teori baru dan lebih efektif, teori lama akan runtuh. Namun Beberapa di negara menggunakan teori ini untuk sistem pendidikan disana dan hasil yang di capai sangatlah tidak mengecewakan.

5 Teori Sains Yang Paling Rumit Yang Perlu Kamu Ketahui

thebigvantheory – Pada dasarnya teori-teori ilmiah harus dapat diuji secara berulang-ulang agar kebenaran yang terkandung dalam teori tersebut dapat terjaga dan efektif dari waktu ke waktu. Dalam proses ini, beberapa teori ilmiah dianggap rumit dan butuh waktu lama untuk membuktikan keasliannya.

Baca Juga : 5 Teori Sains Terkenal yang Terbukti Salah

Penasaran dengan teori yang paling kompleks? Konon katanya banyak ilmuwan di dunia juga bingung dengan teori-teori rumit tersebut.

1. Teori singularitas gravitasi

Nah, mungkin jika Anda sangat pintar dan menyukai fisika, tampaknya singularitas dapat dipahami sedikit tanpa menyebabkan sakit kepala otak Anda. Faktanya, tidak semua ilmuwan dapat memahami teori ini, karena ini adalah teori yang sangat kompleks. Apa arti teori singularitas?

Menurut penjelasan di halaman “Universe Today“, teori singularitas merupakan penjelasan ilmiah tentang fenomena yang berkaitan dengan gravitasi, ruang dan waktu. Dalam teori ini, terdapat bidang fisik atau luas yang nilai pengukuran medan gravitasi berada dalam rentang tak terhingga. Dengan kata lain, dalam teori singularitas, semua hukum fisika tidak dapat dibedakan karena ruang-waktu bukanlah realitas.

Bingung? Padahal penjelasan di atas merupakan penjelasan paling sederhana yang banyak dipahami orang. Namun nyatanya, penerjemahan teori singularitas justru menjadi momok, karena dianggap hampir membuat para ilmuwan gila. Bayangkan dalam teori ini, keberadaan ruang dan waktu tidak lagi menjadi kenyataan. Karena kombinasi yang tidak dapat dipisahkan, semua zat fisik tidak dapat dibedakan.

Singularitas gravitasi adalah ide ilmiah dalam relativitas umum, yang dikemukakan oleh Albert Einstein. Einstein pasti bisa memahami hubungan antara singularitas dan materi dan lubang hitam. Tentu saja, dia juga sangat paham mengapa gravitasi mempengaruhi ruang dan waktu. Namun, nyatanya, teori yang rumit ini masih dianggap sebagai teori yang tidak dapat dipahami oleh sebagian besar manusia di planet ini.

2. Mekanika kuantum

Menghitung dan mendeskripsikan teori yang disebut mekanika kuantum membutuhkan beberapa papan tulis putih besar, dan mereka yang tidak menyukai fisika pasti akan frustrasi. Apa arti mekanika kuantum? Singkatnya, seperti yang dibahas di halaman “Science Focus”, mekanika kuantum adalah teori dalam bidang fisika, yang membahas segala hal yang berkaitan dengan pergerakan partikel yang sangat kecil (kuantum).

Nah, mekanika kuantum telah mempelajari secara detail gerak dan sifat partikel seperti atom, foton, elektron, proton, neutron, kuark, dan bahkan partikel Tuhan. Jadi, apa hubungannya dengan kehidupan manusia? Ya, semua yang ada di alam semesta ini adalah kombinasi dari partikel kuantum (atom dan subatom). Faktanya, tubuh manusia adalah kumpulan dari banyak partikel kuantum, banyak di antaranya mungkin tidak dihitung.

Teori mekanika kuantum lahir pada abad ke-19 oleh seorang fisikawan Jerman bernama Max Planck. Saat itu, dia serius mempelajari dan mempelajari gerak dan sifat materi atom. Pemikiran ilmiah Max Planck tentang kuantum menarik perhatian Einstein pada tahun 1905. Bahkan, Einstein menambahkan bahwa sifat radiasi yang dihasilkan partikel kuantum merupakan hasil dari energi cahaya yang dipisahkan.

Sebelum masa Max Planck, ada ilmuwan hebat lainnya yang membahas overdosis. Mereka adalah Robert Hooke, Christian Huygens dan Leonhart Euler. Saat ini, teori dan mekanika kuantum dipahami sebagai pemikiran ilmiah yang sangat kompleks, bahkan mempengaruhi semua aspek kehidupan di alam semesta. Hampir semua pembahasan fisika modern biasanya juga bersinggungan dengan mekanika kuantum.

3. Teori evolusi

Dalam ilmu biologi, teori evolusi merupakan bagian penting yang dapat menjelaskan sejarah keanekaragaman spesies di bumi. Sayangnya, bagi sebagian orang biasa, memahami teori evolusi sama rumitnya dengan memahami singularitas dalam fisika dan matematika. Padahal, teori evolusi juga ditentang dan dianggap sebagai teori yang menyesatkan.

Sebagaimana ditulis dalam “Ilmu Kehidupan” (Live Science), teori evolusi adalah teori ilmiah yang mempelajari cara-cara di mana perubahan mikro dan makro terjadi pada organisme dalam jangka waktu yang lama. Nah, sejauh ini teori yang dikemukakan Charles Darwin rupanya telah menimbulkan perdebatan yang cukup panjang.

Meski hampir semua ilmuwan dan cendekiawan percaya bahwa evolusi memang terjadi di alam, di satu sisi, orang-orang biasa di dunia meragukannya. Mereka percaya bahwa teori evolusi bertentangan dengan sifat alam. Oleh karena itu, kaum Puritan Inggris dan para pemimpin agama juga membentuk kreasionisme untuk melawan evolusi.

Sangat rumit bagi para ilmuwan untuk menjelaskan miliaran tahun evolusi kepada manusia biasa. Faktanya, para ahli telah mendeskripsikan fosil, perubahan genetik, keanekaragaman spesies dan etnis, perubahan mikro dan makro, dan segala bentuk bukti untuk penelitian empiris terkait biomolekul. Yang bisa saya katakan adalah, nyatanya, masih banyak orang di dunia ini yang kesulitan memahami teori evolusi, meskipun mereka tidak sadar bahwa teori itu berkembang.

4. Teori relativitas

Albert Einstein adalah seorang ilmuwan jenius yang memprakarsai teori kompleks yang disebut teori relativitas. Pada dasarnya teori terbagi menjadi dua bagian yaitu relativitas dan relativitas umum. Meski tidak semua sudut pandang bisa dianggap benar, tetapi terutama teori relativitas, Einstein membuktikan bahwa teorinya sampai saat ini tidak valid.

Telah ditunjukkan di halaman ilmu antariksa bahwa teori relativitas dapat secara sederhana dijelaskan sebagai hipotesis bahwa hukum fisika akan berlaku di mana-mana. Perbedaan hukum fisika tersebut terletak pada pandangan pengamat terhadap objek yang diamati. Salah satu bukti teori relativitas adalah waktu. Ya, waktu itu relatif dan akan dipengaruhi oleh gravitasi.

Misalnya, jika Anda bepergian dengan kereta api dengan kecepatan yang hampir sama dengan kecepatan cahaya selama setahun, maka saat Anda turun dari kereta, usia dunia bertambah 100 tahun. Ini disebut kerabat. Jika Anda naik kereta dengan kecepatan mendekati kecepatan cahaya (300.000 kilometer per detik), Anda tidak perlu mengalami 100 tahun bumi.

Karena teori relativitas melibatkan ruang, waktu, ukuran dan gravitasi, teori relativitas telah digunakan dengan cara yang kompleks di zaman modern. Pemetaan berbasis satelit atau GPS juga didasarkan pada teori relativitas Einstein. Pasalnya, untuk memetakan suatu wilayah, satelit harus mampu mencapai kecepatan 20.000 km per detik untuk mengimbangi perputaran bumi.

Untuk mendalami teori relativitas diperlukan kajian fisika yang mendalam, dan hal ini membutuhkan penelitian lebih lanjut. Konsep relativitas sangat sederhana dan dapat diajarkan di sekolah atau pembelajaran lanjutan awal. Namun, jika ingin pemahaman yang lebih dalam, Anda bisa mempelajari teori relativitas dalam penelitian fisika tingkat lanjut, yang tentunya melibatkan perhitungan yang sangat kompleks.

5. Teori segala sesuatu (theory of everything)

Tidak semua orang, atau bahkan semua ilmuwan jenius, dapat memahami secara mendalam teori segala sesuatu atau kandungan yang terkandung dalam teori segalanya. “Scientific Man” menulis di websitenya bahwa teori yang dikemukakan oleh mendiang Stephen Hawking merupakan teori yang sulit untuk direalisasikan.

Tujuan terciptanya teori genius ini adalah untuk menyatukan semua hukum dan teori yang ada dalam ilmu fisika. Dengan cara ini, semua misteri yang ada di alam semesta juga bisa terjawab. Hawking percaya bahwa selama seseorang dapat mengungkap teorinya, dia akan mendapatkan jawaban ilmiah yang telah diperdebatkan.

Tentu saja sulit untuk memahami bagaimana teori ini bekerja. Tidak hanya itu, bagi banyak ilmuwan, dianggap mustahil dan rumit untuk menggabungkan semua unsur teori dan hukum. Untuk ini, diperlukan perhitungan yang tidak terbatas. Akan tetapi, banyak ilmuwan juga setuju bahwa teori kompleks Hawking juga dapat menjawab semua masalah fisik yang belum terpecahkan.

Melalui teori segalanya, sekilas Hawking memang mengungguli Einstein, karena relativitas Einstein juga dianggap sebagai salah satu bagian atau kerangka yang menyusun keseluruhan rangkaian fisika di alam semesta. Meski begitu, masih banyak soal yang belum terjawab dalam fisika saat ini. Hingga suatu saat, tampaknya teori tersebut masih menjadi salah satu teori paling kompleks yang pernah ada.

1 2 3 4