Намедни прошёлся по району, преисполненному тленного советского духа и столь же тленного советского благоустройства. Игра в ассоциации: фотографируешь обычную срань и задаёшь LLM вопросы, о чём думали ответственные лица. Смешно и грустно одновременно:<\/p>\n
\nИтог: идея сама по себе симпатичная — прогулочная дорожка по бывшей ЖД ветке. Но реализация выглядит как >“положим плитку между рельсами, а физику попросим не вмешиваться”. Физика, как обычно, пришла без >приглашения.<\/p>\n<\/blockquote>\n
\nА по факту это выглядит как “оставить археологию, прикрыть самые страшные дырки и ждать, пока пешеходы >сами выберут траекторию”. То есть не тротуар, а полоса препятствий с юридическим статусом благоустройства.<\/p>\n<\/blockquote>\n
\nЭта парковка — почти учебное пособие по матанализу, только с выбоинами и чувством безысходности.
\nЭкстремум здесь можно объяснять так:
\nПредставим, что высота\/глубина покрытия — это функция f(x, y), где x и y — координаты на парковке.
\nЛокальный минимум — яма. Вокруг неё поверхность выше, а в самой точке ниже всего. Колесо туда радостно >проваливается.
\nЛокальный максимум — бугор или наплыв асфальта. Рядом ниже, а в этой точке выше.
\nГлобальный минимум — самая глубокая яма на всей парковке.
\nГлобальный максимум — самая высокая кочка\/наплыв на всей парковке.
\nТо есть парковка становится графиком функции рельефа:
\nf(x, y) = высота асфальта в точке.<\/p>\n<\/blockquote>\n\nCходимость можно объяснять ещё вкуснее.
\nНапример, машина едет по парковке и пытается найти “самое плохое место” — самую глубокую яму. Каждый следующий манёвр приближает её к яме:
\nx1 -> x2 -> x3 -> ... -> x*
\nЕсли координаты машины всё ближе к одной точке x*, то траектория сходится.
\nЕсли она мечется между ямами, объезжает бугры, попадает в колею и не приходит никуда — не сходится.<\/p>\n<\/blockquote>\n\nГрадиентный спуск:
\n“Идём туда, где поверхность убывает быстрее всего”. На нормальной математической картинке это поиск >минимума функции. На этой парковке — поиск места, где подвеска скажет последнее слово.<\/p>\n<\/blockquote>\n\nЛокальный минимум против глобального:
\nМашина может застрять в одной небольшой яме и “решить”, что хуже уже некуда. Но через три метра может >быть настоящая бездна. Это классическая проблема: алгоритм нашёл локальный минимум, но не факт, что >глобальный.<\/p>\n<\/blockquote>\n\nСходимость с плохим шагом:
\nЕсли ехать слишком резко — перескочишь через яму. Если слишком мелко — будешь вечность ползти по >трещинам. Это аналог выбора шага в итерационном методе.<\/p>\n<\/blockquote>\n\nПриращение — это когда было значение функции f(x), а потом мы чуть-чуть сдвинулись по дороге на Δx и >получили новое значение:
\nΔf = f(x + Δx) — f(x)
\nНа нормальном графике это “насколько изменилась функция”.
\nНа этой дороге это: насколько глубже стало колесо после следующих 30 сантиметров движения.<\/p>\n<\/blockquote>\n\nЕвклидова модель:
\n“Есть дорожка шириной N метров, идём прямо”.<\/p>\n<\/blockquote>\n\nРеальная модель:
\n“Пространство искривлено дефектами покрытия, влажностью, деревьями, уклоном и вероятностью подвернуть >ногу”.<\/p>\n<\/blockquote>\n\nОптимизация пешеходного потока в условиях провала институционального обслуживания и нестационарной грязевой метрики<\/p>\n<\/blockquote>\n", "date_published": "2026-06-06T07:47:20+00:00", "date_modified": "2026-06-06T07:47:12+00:00", "_date_published_rfc2822": "Sat, 06 Jun 2026 07:47:20 +0000", "_rss_guid_is_permalink": "false", "_rss_guid": "222", "_e2_data": { "is_favourite": false, "links_required": [], "og_images": [] } } ], "_e2_version": 3877, "_e2_ua_string": "E2 (v3877; Aegea)" }