❤14🥰5👏2
Forwarded from Alexander
День теории игр 3 апреля.
Приглашаем вас, ваших сотрудников и студентов посетить День теории игр в пятницу 3 апреля 2026 года.
"День теории игр" (https://game.hse.ru/gtday2026) -- это научно-популярный онлайн лекторий о применении теории игр в разных главах теоретической экономики и других общественных науках. Мы расскажем о главных результатах и новых вопросах в главных разделах теории игр: аукционы, дизайн механизмов, военная наука, устройство рынков, сети, общественный выбор, дизайн информации и не только.
Встреча пройдёт онлайн, ссылку вы получите после регистрации: https://forms.yandex.ru/u/69c24ae4eb61462a814aac12
Содержание:
11:15 Приветствие
11:30-12:00 Алексей Кондратьев, ВШЭ Петербург (https://www.hse.ru/org/persons/214098890/) "Теорема Эрроу и геометрическая прогрессия"
12:00-13:00 Олег Баранов, ВШЭ Москва (https://www.obaranov.com/index.html), "Аукционы -- теория, практика и снова теория".
13:00-13:30 Алексей Савватеев, МФТИ, АГУ, ЦЭМИ РАН (https://savvateev.xyz/), "Полковник Блотто приехал на фронт со своей молодой женой".
13:30-14:00 Александр Нестеров, ВШЭ Петербург (https://www.hse.ru/staff/asnesterov), "Задача трёх тел в экономике" + Анонс летней стажировки в Лаборатории теории игр.
14:00-15:00 Арсений Самсонов, ВШЭ Петербург (https://sites.google.com/view/asamsonov) Коллективный выбор устройства информации.
15:00-15:30 Татьяна Майская, ВШЭ Москва (https://www.tmayskaya.com/) "Я ловлю, ловлю сигналы" или "Тайная ценность тяжкого труда"
15:30-16:00 Иван Самойленко, ВШЭ Москва/Петербург (https://www.hse.ru/org/persons/208522817/), "Тятя, тятя, наши сети"
16:00-16:30 Василий Гусев, ВШЭ Петербург (https://www.hse.ru/org/persons/325138730/), "Значение Шепли (для науки и мира)".
17:00-18:00 Сергей Измалков (https://www.nes.ru/about/profiles/faculty/lecturers/Sergei-Izmalkov), "Рынок такси, рынок рекламы и кое-что совсем другое".
18:00-19:00 Михаил Решетов (https://economics.ucla.edu/person/mikhail-reshetov/), "Идентификация в аукционах, макро, эконометрика и саморефлексия".
------------приложение---------------
ссылки на прошлые дни теории игр с подробностями:
день теории игр на матфаке 2022 - https://math.hse.ru/announcements/582587008.html
- лекция Сергея Измалкова "аукционы и механизмы" оттуда - https://rutube.ru/video/797474bb80d499839d6855e52aeb36c3/?r=wd
день теории игр на матфаке 2023 - https://math.hse.ru/announcements/826672843.html
день теории игр на матфаке 2024 - https://telegra.ph/Den-Teorii-Igr-na-Matfake-04-13
- полная запись (6 часов!!!) - https://www.youtube.com/watch?v=r5q0p19pv9o
день теории игр в РЭШ 2024 - https://events.nes.ru/events/v-resh-projdet-tretij-den-teorii-igr/
день теории игр на МКН СПбГУ 2024 - https://vk.com/wall-25595467_5184
Приглашаем вас, ваших сотрудников и студентов посетить День теории игр в пятницу 3 апреля 2026 года.
"День теории игр" (https://game.hse.ru/gtday2026) -- это научно-популярный онлайн лекторий о применении теории игр в разных главах теоретической экономики и других общественных науках. Мы расскажем о главных результатах и новых вопросах в главных разделах теории игр: аукционы, дизайн механизмов, военная наука, устройство рынков, сети, общественный выбор, дизайн информации и не только.
Встреча пройдёт онлайн, ссылку вы получите после регистрации: https://forms.yandex.ru/u/69c24ae4eb61462a814aac12
Содержание:
11:15 Приветствие
11:30-12:00 Алексей Кондратьев, ВШЭ Петербург (https://www.hse.ru/org/persons/214098890/) "Теорема Эрроу и геометрическая прогрессия"
12:00-13:00 Олег Баранов, ВШЭ Москва (https://www.obaranov.com/index.html), "Аукционы -- теория, практика и снова теория".
13:00-13:30 Алексей Савватеев, МФТИ, АГУ, ЦЭМИ РАН (https://savvateev.xyz/), "Полковник Блотто приехал на фронт со своей молодой женой".
13:30-14:00 Александр Нестеров, ВШЭ Петербург (https://www.hse.ru/staff/asnesterov), "Задача трёх тел в экономике" + Анонс летней стажировки в Лаборатории теории игр.
14:00-15:00 Арсений Самсонов, ВШЭ Петербург (https://sites.google.com/view/asamsonov) Коллективный выбор устройства информации.
15:00-15:30 Татьяна Майская, ВШЭ Москва (https://www.tmayskaya.com/) "Я ловлю, ловлю сигналы" или "Тайная ценность тяжкого труда"
15:30-16:00 Иван Самойленко, ВШЭ Москва/Петербург (https://www.hse.ru/org/persons/208522817/), "Тятя, тятя, наши сети"
16:00-16:30 Василий Гусев, ВШЭ Петербург (https://www.hse.ru/org/persons/325138730/), "Значение Шепли (для науки и мира)".
17:00-18:00 Сергей Измалков (https://www.nes.ru/about/profiles/faculty/lecturers/Sergei-Izmalkov), "Рынок такси, рынок рекламы и кое-что совсем другое".
18:00-19:00 Михаил Решетов (https://economics.ucla.edu/person/mikhail-reshetov/), "Идентификация в аукционах, макро, эконометрика и саморефлексия".
------------приложение---------------
ссылки на прошлые дни теории игр с подробностями:
день теории игр на матфаке 2022 - https://math.hse.ru/announcements/582587008.html
- лекция Сергея Измалкова "аукционы и механизмы" оттуда - https://rutube.ru/video/797474bb80d499839d6855e52aeb36c3/?r=wd
день теории игр на матфаке 2023 - https://math.hse.ru/announcements/826672843.html
день теории игр на матфаке 2024 - https://telegra.ph/Den-Teorii-Igr-na-Matfake-04-13
- полная запись (6 часов!!!) - https://www.youtube.com/watch?v=r5q0p19pv9o
день теории игр в РЭШ 2024 - https://events.nes.ru/events/v-resh-projdet-tretij-den-teorii-igr/
день теории игр на МКН СПбГУ 2024 - https://vk.com/wall-25595467_5184
❤13
30 марта 1796 Гаусс построил 17-угольник. Заметка об этом, а затем там ещё доказывают, что бесконечно много простых в прогрессиях nd+1 с помощью циклотомических многочленов, а также что сумма примитивных корней это минус функция Мёбиуса.
❤15👍7
Пишут, что AI по имени Chebyshёv под руководством Зельманова, Концевича, Окунькова, Перельмана, Смирнова и ещё одного (неназванного) будущего филдсовского лаурета доказала гипотезу Римана. В качестве промпта использовались недавно обнаруженные черновики Чебышёва, где содержался план доказательства.
😁109🤪28❤10🔥5👎2🎉2🥱2
Интересно бы применить топологический анализ данных (TDA) на игре Го (weiqi). Там явно много визуальной геометрии. В отличие от классической TDA, где просто точки, тут фишки двух цветов (или даже трёх, потому что незанятые клетки тоже важны: глаза, потенциальные глаза и тд). Так что интересная математика тоже должна появиться. Но (мне) пока непонятно, с чего начать. Просто устойчивые гомологии конкретной позиции не выглядят интересным объектом.
UPD: много про го для начинающих.
UPD: много про го для начинающих.
🤔20❤13🥰4⚡3👍3👎2
Десять лет заняло доказательство. Наконец, сделали!
🔥73🍾33👏8👍5🥰2😱2❤1
Послушал Daniel Litt, Integrating AI tools into day-to-day mathematical work. Конспект неочевидных вещей:
1) AI продуцирует много неверных утверждений и кода, это надо ожидать, и жестоко бороться (вторая часть неочевидна).
2) он, например, если видит доказательство, похожее на правильное, не копирует кусок текста, а пытается сам перепридумать и написать (видимо, так, как минимум, мозги не отсохнут), потому что часто бывает очень правдоподобно, но всё же неверно.
3) если видишь что-то, что кажется не просто неверным, а даже просто непонятным, дальше не читаешь.
4) руками посчитать большое количество примеров и на них уже тестить, сравнивать с тем, что AI выдаёт.
5) можно очень быстро ставить эксперименты и считать примеры, что раньше мог делать, условно говоря, только очень хороший студент.
6) надо не только просить доказать, но "доказать или опровергнуть"
7) никогда не просить его писать текст (потому что почти наверняка там будут ошибки, которые очень сложно выловить), только выдавать построчные комментарии. Гораздо лучше большинства редакторов или рецензентов в том, что касается мелких деталей.
ещё порекомендовал https://www.refine.ink/faq и https://coarse.ink/setup для вычитки статей (кто-нибудь пользовался?) ChatGPT Plus ищет очень много ошибок, которые я глазами не вижу (в том числе математических!), но утверждается, что это ещё на порядок круче.
1) AI продуцирует много неверных утверждений и кода, это надо ожидать, и жестоко бороться (вторая часть неочевидна).
2) он, например, если видит доказательство, похожее на правильное, не копирует кусок текста, а пытается сам перепридумать и написать (видимо, так, как минимум, мозги не отсохнут), потому что часто бывает очень правдоподобно, но всё же неверно.
3) если видишь что-то, что кажется не просто неверным, а даже просто непонятным, дальше не читаешь.
4) руками посчитать большое количество примеров и на них уже тестить, сравнивать с тем, что AI выдаёт.
5) можно очень быстро ставить эксперименты и считать примеры, что раньше мог делать, условно говоря, только очень хороший студент.
6) надо не только просить доказать, но "доказать или опровергнуть"
7) никогда не просить его писать текст (потому что почти наверняка там будут ошибки, которые очень сложно выловить), только выдавать построчные комментарии. Гораздо лучше большинства редакторов или рецензентов в том, что касается мелких деталей.
ещё порекомендовал https://www.refine.ink/faq и https://coarse.ink/setup для вычитки статей (кто-нибудь пользовался?) ChatGPT Plus ищет очень много ошибок, которые я глазами не вижу (в том числе математических!), но утверждается, что это ещё на порядок круче.
YouTube
Daniel Litt, Integrating AI tools into day-to-day mathematical work
VaNTAGe Seminar, April 14, 2026
License: CC-BY-NC-SA
License: CC-BY-NC-SA
👍33❤9🥰3
Чудище обло, озорно, огромно, стозевно и лаяй : прохуjало с вихором, поносом и предрассудием
😈18✍8🤔7👾2
Самое лучше эссе о математике и ИИ, что я видел (длинное, правда). Часть тезисов:
1. Математика (зря!) оценивается через “экономику теорем”.
Профессиональная система слишком долго считала главным продуктом математики доказанные теоремы, тогда как реальная ценность часто находится в определениях, языке, объяснении и понимании.
2. Формально проверенное доказательство не обязательно становится частью математики.
Даже если ИИ выдаёт корректный Lean-доказательный объект, это ещё не означает, что результат стал полезным для математического корпуса. Нужны хорошие определения, переиспользуемость, связь с существующими теориями. Иначе возникает слой “правильных, но непонятных” доказательств.
3. ИИ может быстро извлекать скрытую ценность из уже существующей литературы.
Бессис вводит идею “overhang”: в математическом корпусе уже накоплено много неиспользованных связей между задачами, понятиями и областями. Люди видят только малую часть литературы, а LLM потенциально могут находить такие связи систематически. Это может дать реальные открытия, но также может разрушить прежнюю систему признания (люди долго строят контекст, а ИИ забирает последний шаг).
1. Математика (зря!) оценивается через “экономику теорем”.
Профессиональная система слишком долго считала главным продуктом математики доказанные теоремы, тогда как реальная ценность часто находится в определениях, языке, объяснении и понимании.
2. Формально проверенное доказательство не обязательно становится частью математики.
Даже если ИИ выдаёт корректный Lean-доказательный объект, это ещё не означает, что результат стал полезным для математического корпуса. Нужны хорошие определения, переиспользуемость, связь с существующими теориями. Иначе возникает слой “правильных, но непонятных” доказательств.
3. ИИ может быстро извлекать скрытую ценность из уже существующей литературы.
Бессис вводит идею “overhang”: в математическом корпусе уже накоплено много неиспользованных связей между задачами, понятиями и областями. Люди видят только малую часть литературы, а LLM потенциально могут находить такие связи систематически. Это может дать реальные открытия, но также может разрушить прежнюю систему признания (люди долго строят контекст, а ИИ забирает последний шаг).
Substack
The fall of the theorem economy
How AI could destroy mathematics and barely touch it
🔥42👍16❤6
Фейсбук показал картинку с выложенной статьёй 72тыс. человек. У меня мало объяснений, а) почему и б) зачем.
😁27🥰9🔥5👍1🫡1
Forwarded from 9 жизней
Друзья, наконец могу рассказать про продолжение нашей ежегодной математической традиции🫨
Опять пробуем новый формат!
По вопросам: @thesekunda
Опять пробуем новый формат!
Что такое ЛИПС?
ЛИПС (летняя исследовательская программа студентов) - это ежегодная школа-конференция для студентов математиков, которую мы организуем на базе Лаборатории комбинаторных и геометрических структур ФПМИ МФТИ.
Для кого школа?
Мы будем ждать вас, если вы студент-математик старше второго курса бакалавриата и интересуетесь одной из следующих тем исследований:
• Комбинаторика (экстремальная комбинаторика, экстремальная теория множеств, теоретическая информатика)
• Геометрия (дискретная и комбинаторная геометрия)
• Топология (топологическая комбинаторика)
Где?
На кампусе МФТИ в Долгопрудном.
Когда?
13 июля – 15 августа
Что даст участие?
За 5 недель вы погрузитесь в предметную область, поработаете над проектом в мини-группе под руководством ведущего ученого. Студенты, которые хорошо себя покажут на ЛИПС, смогут получить рекомендацию от руководителя трека.
Дедлайн подачи на школу - 20 мая. Ждем ваших заявок!
Обязательно изучите все подробности отбора и программы на сайте Лаборатории комбинаторных и геометрических структур.
Проект реализуется при поддержке Фонда целевого капитала МФТИ.
По вопросам: @thesekunda
👍14❤7