Cara Mudah Mengatasi Rasa Takut Akan Matematika

Wajar kalau matematika bukan pelajaran favorit semua orang. Bahkan, bagi banyak orang, perasaan tegang dan cemas yang muncul saat mencoba menyelesaikan masalah matematika bisa jadi semua menyita. Ini dikenal sebagai kecemasan matematika. Dan perasaan gagal dalam matematika ini dapat mempengaruhi harga diri orang lain selama bertahun-tahun yang akan datang.

Bagi mereka yang menderita kecemasan matematika. Bisa sulit untuk beralih dari pola pikir kegagalan ke pandangan yang lebih positif ketika berhadapan dengan angka. Inilah sebabnya, bagi banyak orang, kecemasan matematika bisa menjadi masalah seumur hidup.

Tetapi penelitian menunjukkan bahwa jika guru mengatasi kecemasan matematika di kelas. Dan mendorong anak-anak untuk mencoba mendekati masalah dengan cara yang berbeda. Dengan mengubah pola pikir mereka – ini bisa menjadi pengalaman yang memberdayakan. Ini khususnya kasus untuk siswa dari latar belakang yang kurang beruntung.

Solusi Memecahkannya Masalah Matematika

Jadi orang mungkin berpikir, apa ultimatum untuk masalah ini? Apakah tidak ada yang bisa dilakukan untuk menyelesaikan masalah ini? Mungkin agak sulit karena untuk memecahkan fobia yang dimiliki siswa dengan Matematika tidaklah mudah tetapi itu tidak sulit.

Juga, satu hal yang perlu dicatat di sini bahwa Matematika memainkan peran yang sangat penting. Tidak hanya untuk membantu kita membersihkan subjek tetapi juga dalam kehidupan kita sehari-hari. Aturan BODMAS yang dipelajari, tetap bersama mereka sampai akhir. Orang akan sering mengamati bagaimana penerima upah harian, mungkin tidak tahu apa-apa tentang berbagai mata pelajaran yang dipelajari di sekolah. Tetapi mereka sangat cepat dengan Matematika. Meskipun mungkin perlu waktu bagi mereka untuk mengubahnya dalam bahasa yang digunakan seseorang dari bahasa asli mereka. Tetapi seharusnya tidak pernah bingung dengan seberapa baik mereka dengan Matematika.

Beberapa siswa baru saja mulai mengembangkan fobia terhadap subjek angka yang sangat menarik ini. Karena meskipun mereka mungkin telah belajar sangat keras untuk subjek tersebut. Mereka tidak akan berhasil dalam mendapatkan nilai bagus. Ini membuat anak berpikir bahwa Matematika adalah mata pelajaran yang sangat sulit. Dan bahkan jika seseorang belajar dengan sangat keras untuk itu, mereka tidak akan bisa mendapatkan skor yang baik. Alasan utama di balik tidak mencetak nilai bagus mungkin karena beberapa kesalahan konyol dilakukan oleh siswa. Siswa kemudian tidak dapat menunjukkan kesalahan mereka dan menyalahkan subjek untuk nilai yang lebih sedikit.

Satu fobia semacam itu terhadap hal tertentu diciptakan; sulit untuk mengatasinya. Akibatnya, siswa cenderung kehilangan minat pada mata pelajaran dan skor mereka dalam mata pelajaran skor tinggi menderita.

Kunjungi juga tempat terbaik bermain judi online melalui link https://gettradr.com/

Teori Pola Pikir

Profesor psikologi AS, Carol Dweck, muncul dengan ide “teori pola pikir”. Dweck menyadari bahwa orang sering dapat dikategorikan ke dalam dua kelompok. Mereka yang percaya bahwa mereka buruk dalam sesuatu dan tidak dapat berubah. Dan mereka yang percaya kemampuan mereka dapat tumbuh dan meningkat.

Ini membentuk dasar dari teori mindset-nya, yang menyatakan bahwa beberapa orang memiliki “mindset tetap”. Yang berarti mereka percaya kemampuan mereka untuk menjadi batu dan tidak dapat ditingkatkan. Orang lain memiliki “mindset berkembang” yang berarti mereka percaya kemampuan mereka dapat berubah. Dan meningkat seiring waktu dengan usaha dan latihan.

Jo Boaler, penulis pendidikan Inggris dan profesor pendidikan matematika. Menerapkan teori pola pikir pada matematika, kemudian menyebutkan rekomendasinya sebagai “pola pikir matematika”.

Dia telah menggunakan teori ini untuk mendorong peserta didik untuk mengembangkan pola pikir pertumbuhan dalam konteks matematika. Idenya adalah bahwa masalah itu sendiri dapat membantu mempromosikan pola pikir pertumbuhan pada siswa. Tanpa mereka harus memikirkan pola pikir mereka dengan sengaja.

Cara Berpikir Baru

Tetapi sementara ini kedengarannya bagus dan bagus. Salah satu masalah dengan teori pola pikir adalah bahwa hal itu sering disajikan dalam hal plastisitas otak atau kemampuan otak untuk tumbuh. Hal ini menimbulkan keluhan tentang kurangnya bukti neurologis yang mendukung teori pola pikir. Penelitian terbaru kami bertujuan untuk mengatasi kurangnya penelitian neurologis ini.

Secara umum, untuk setiap masalah dalam matematika ada lebih dari satu cara untuk menyelesaikannya. Jika seseorang bertanya kepada Anda apa tiga dikalikan empat. Anda dapat menghitung jawabannya sebagai 4 + 4 + 4 atau 3 + 3 + 3 + 3, tergantung pada preferensi Anda. Tetapi jika Anda belum mengembangkan kematangan matematika yang cukup atau memiliki kecemasan matematika. Itu dapat mencegah Anda dari melihat berbagai cara memecahkan masalah. Tetapi studi baru kami menunjukkan bahwa “mindset berkembang” dapat menjadikan kecemasan matematika sebagai masa lalu.

Kami mengukur motivasi peserta untuk memecahkan masalah matematika dengan bertanya tentang motivasi baik sebelum dan sesudah setiap masalah dipresentasikan. Kami juga mengukur aktivitas otak partisipan, khususnya melihat area yang terkait dengan motivasi. Sementara mereka memecahkan setiap masalah. Ini dilakukan dengan menggunakan electroencephalogram (EEG) yang mencatat pola aktivasi di seluruh otak.

Dalam penelitian kami, kami mengemukakan pertanyaan dengan cara yang berbeda untuk menilai bagaimana struktur pertanyaan dapat memengaruhi kemampuan peserta kami untuk menjawab pertanyaan dan motivasi mereka saat menangani masalah matematika.

Setiap pertanyaan muncul dalam dua format. Satu pengajaran matematika tipikal dan satu lagi mengikuti rekomendasi teori pola pikir matematika. Kedua pertanyaan itu pada dasarnya mengajukan pertanyaan yang sama dan memiliki jawaban yang sama, seperti dalam contoh sederhana berikut:

“Temukan angka yang merupakan jumlah dari 20.000 dan 30.000 dibagi dengan dua” (masalah matematika khas). Dan “Temukan angka titik tengah antara 20.000 dan 30.000” (contoh dari masalah pola pikir matematika).

Pola Pikir Pertumbuhan

Studi kami menyediakan dua temuan penting.

Yang pertama adalah bahwa motivasi peserta lebih besar ketika memecahkan versi mindset matematika dari masalah. Dibandingkan dengan versi standar – yang diukur dengan respon otak mereka ketika memecahkan masalah. Diasumsikan bahwa ini adalah karena susunan pola pikir matematika mendorong siswa untuk memperlakukan angka sebagai titik dalam ruang. Dan memanipulasi konstruksi spasial.

Yang kedua adalah bahwa laporan subjektif peserta motivasi secara signifikan menurun setelah mencoba pertanyaan matematika yang lebih standar.

Penelitian kami segera dapat ditindaklanjuti karena menunjukkan bagaimana membuka masalah. Sehingga ada beberapa metode untuk menyelesaikannya, atau menambahkan komponen visual. Memungkinkan pembelajaran menjadi pengalaman yang memberdayakan bagi semua siswa.

Jadi bagi orang-orang dengan kecemasan matematika. Anda akan lega mengetahui bahwa Anda tidak “buruk” dalam matematika dan kemampuan Anda tidak tetap. Ini sebenarnya hanya kebiasaan buruk yang Anda kembangkan karena pengajaran yang buruk. Dan kabar baiknya adalah, itu bisa dikembalikan.

Meningkatkan Peluang Menang Judi Dengan Bantuan Matematika

Game kesempatan adalah cara hiburan yang dicintai bagi orang-orang di seluruh dunia. Banyak dari kita adalah penggemar kartu poker, roulette, blackjack atau game online seperti game solitaire online ini. Serta permainan slot yang terkenal luas. Semua permainan ini memberikan kegembiraan. Karena kemungkinan memenangkan sejumlah besar uang dapat terjadi dengan paket kartu atau hasil yang menguntungkan dalam acara olahraga.

Namun, penumpang yang berpengalaman sadar bahwa judi tidak hanya mengandalkan keberuntungan, tetapi juga pada perhitungan matematika tertentu. Selama bertahun-tahun, banyak yang telah mencoba menjelaskan hubungan antara matematika. Dan perjudian dan bagaimana hal itu dapat memberi para pemain keuntungan pada permainan kasino tertentu.

Mekanika Matematika dalam Slot

Kesempatan menang dalam slot disebut “Return to Player” atau RTP, singkatnya. Pengembang terkemuka seperti NetEnt dan Microgaming memiliki beberapa RTP tertinggi, biasanya lebih tinggi dari 95%. Itu berarti pemain akan menerima 95% dan kasino akan mendapatkan 5% dari setiap taruhan yang ditempatkan. Sebagai contoh, sepanjang sesi yang panjang. Permainan harus mengembalikan 0,95 dari nilai kredit atau setiap dolar dari semua taruhan secara keseluruhan. Kadang-kadang, slot membawa kemenangan berlimpah dan kasino kalah, tetapi kemudian mengembalikan uang selama sesi lain dengan menggunakan matematika.

Pilih Permainan Slot dengan Tarif Tinggi

Semua game dengan RTP lebih tinggi dari 95% cocok untuk judi, tetapi Anda harus mencari yang dengan 96-98%. Sejumlah besar kasino online berkolaborasi dengan pengembang game papan atas dengan RTP superior. Dan juga menawarkan bonus slot mengesankan yang dapat Anda temukan di halaman ini.

Ada dua jalur yang bisa dilalui “kembali ke pemain”:

  • Tingkat pengembalian tinggi 97% dan dispersi rendah akan menawarkan kemenangan kecil, secara teratur;
  • Tingkat pengembalian 94% dan dispersi tinggi dapat membuat Anda tanpa kemenangan untuk beberapa waktu. Tetapi membawa kemenangan yang sangat murah hati sebagai hadiah untuk usaha Anda.

Volatilitas dan Dispersi

Dispersi dan volatilitas adalah istilah yang setara, yang menunjukkan risiko permainan tertentu. Dispersi memengaruhi risiko yang dimiliki slot tertentu dan jika tinggi, permainan akan berisiko. Saat rendah, slot memiliki peluang kerugian yang lebih kecil.

Penting untuk dipahami bahwa sejumlah kecil pengembang perangkat lunak kasino merilis data seperti itu kepada para pemain; kadang-kadang dapat diakses, tetapi sebagian besar waktu itu disembunyikan. Tergantung pada jenis penjudi, seberapa menguntungkan slot tampaknya dapat bervariasi.

Metode Matematika dan Permainan Kasino

Selama bertahun-tahun, beberapa metode umum telah diperoleh dan telah membuktikan fungsinya saat menggunakan keahlian matematika. Sebagian dari mereka tampaknya didasarkan pada probabilitas dan prediksi peristiwa. Tetapi bagian yang menarik dan menarik adalah bahwa mereka didasarkan pada perhitungan matematika yang luas. Dalam paragraf berikutnya, Anda akan menemukan beberapa strategi terkenal dan banyak digunakan. Untuk mengambil beberapa risiko yang dihitung pada permainan kasino yang berbeda, termasuk roulette, poker, bandarqq, blackjack, dan lainnya.

Model Probabilitas

Model probabilitas biasanya digunakan dalam permainan seperti craps dan roulette. Di mana kemungkinan menang bergantung pada jumlah total dadu yang dilemparkan, atau, dalam roulette, yang jumlahnya akan mengenai. Di sini, perhitungan menyangkut hasil akhir pada lemparan dadu berikutnya. Misalnya, jika setiap dadu memiliki angka dari 1 hingga 6 dan Anda tahu jumlah dadu yang dilemparkan. Anda dapat membuat beberapa prediksi tentang peluang Anda dengan menebak berapa jumlahnya.

Mari kita ambil permainan sederhana, seperti roulette, sebagai contoh lain. “Deviasi standar” dapat dihitung dengan bantuan rumus “distribusi binomial”, √npq:

  • “N” mengacu pada total putaran yang dimainkan
  • “P” adalah probabilitas kemenangan
  • “Q” berarti kemungkinan kalah

Bahkan jika itu mungkin tampak seperti perhitungan sederhana, perlu diingat bahwa jika jumlah putaran meningkat. Kerugian yang diramalkan mungkin melebihi standar deviasi berkali-kali, yang mengarah pada kemustahilan prediksi jangka panjang.

Penghitungan Kartu

Metode ini sering diidentifikasi sebagai teknik yang tidak etis atau curang, tetapi dalam beberapa permainan kasino. Metode ini dapat menawarkan keuntungan yang cukup. Membuat beberapa prediksi dimungkinkan selama Anda tahu kartu yang sedang ditangani dan pasangan kartu di tangan Anda.

Banyak pemain berpengalaman mengetahui teknik ini dan telah berhasil mencapai hasil yang luar biasa. Butuh waktu dan latihan. Pengamatan ketat terhadap kartu lawan Anda akan membantu Anda memprediksi peluang Anda. Dan dengan demikian membantu Anda membuat pilihan yang lebih baik dalam permainan.

Pengaturan Waktu

Dalam permainan kasino, waktu sangat penting. Ambil jackpot progresif Video Poker, misalnya. Sebagian besar waktu ketika Anda bermain, kemungkinannya akan menguntungkan rumah. Namun, dengan timing yang sempurna, jackpot akan cukup besar sehingga Anda bisa mendapatkan keunggulan kecil (<1%). Ini berarti menguntungkan untuk memainkan setiap tangan sambil mencoba untuk memukul progresif. Contoh sempurna adalah Huck Seed, yang memenangkan lebih dari $5,9 juta dalam turnamen Live Poker pada tahun 2011.

Kata-kata Terakhir

Pada akhirnya, contoh dari atas adalah bagian kecil dari banyak cara Anda dapat menggunakan perhitungan matematis di area perjudian. Ada teori dan buku judi yang dapat membantu Anda memahami kemungkinan penggunaan matematika di berbagai permainan kasino. Dan metode yang dapat digunakan untuk mengalahkan peluang. Matematika perjudian sangat penting, bahkan menyenangkan bagi sebagian orang. Tetapi sebagian besar pemain akan bermain dan bertaruh terlepas dari kemungkinan menang/kalah. Sekarang setelah Anda memulai dalam hal ini, Anda dapat dengan cepat mulai membangun keterampilan Anda untuk kemenangan yang konsisten.

Jika Anda ingin menjadi salah satu master judi online terbaik, jangan hanya mengandalkan keberuntungan semata.

Mengapa Sejarah Matematika juga Sejarah Seni?

Sejarah Matematika juga Sejarah Seni

Dalam buku barunya Matematika dan Seni, sejarawan Lyn Gamwell mengeksplorasi. Dia mengeksplorasi bagaimana seniman selama ribuan tahun menggunakan konsep matematika.Seperti tak terhingga, bilangan dan bentuk dalam karya mereka. Di sini dia memilih sepuluh gambar menakjubkan dari bukunya yang mengungkapkan hubungan antara matematika dan seni.

Ketika saya menjadi mahasiswa pascasarjana dalam sejarah seni, saya membaca banyak penjelasan tentang seni abstrak. Tetapi mereka selalu tidak memadai dan menyesatkan. Jadi setelah menyelesaikan PhD saya, saya melanjutkan untuk mempelajari sejarah biologi, fisika, dan astronomi. Dan menerbitkan sebuah buku yang merinci bagaimana seni modern adalah ekspresi dari pandangan dunia ilmiah.

Namun banyak karya seni juga mengungkapkan matematika dan teknologi pada masanya. Untuk meneliti Matematika dan Seni, saya harus mempelajari konsep matematika seperti kalkulus, teori kelompok, dan logika predikat. Sebagai seorang pemula yang berjuang untuk memahami ide-ide ini, saya terkejut. Saya terkejut dengan kualitas yang buruk dan konten ilustrasi yang membingungkan di kebanyakan buku pendidikan. Jadi saya bersumpah untuk membuat untuk buku saya satu set diagram matematika. Saya bersumpah untuk meyakinkan yang merupakan visualisasi konsep abstrak yang sangat jelas.

Sebagai dosen di School of Visual Arts di Manhattan, saya menulis buku ini untuk murid-murid saya. Seperti Maria, yang mengatakan kepada saya bahwa dia tidak pernah pandai sejarah karena dia tidak dapat mengingat tanggal. Dan untuk Jin Sug, yang tidak lulus SMA aljabar karena dia tidak bisa menghafal rumus. Saya berharap mereka akan membaca buku ini dan menemukan bahwa sejarah adalah buku cerita. Dan matematika adalah tentang ide-ide yang menarik.

Berikut sepuluh gambar dengan deskripsi:

Eric J. Heller (Amerika, Lahir 1946)

Sepanjang sejarah, para ilmuwan telah menemukan pola matematis di alam. Seperti jalur yang terambil oleh elektron saat mereka mengalir di atas bukit dan lembah “lanskap” kecil yang terukur dalam mikron. Jalur elektron dalam cetakan digital ini tercatat oleh Eric J. Heller, yang mempelajari gelombang nakal (gelombang aneh, gelombang pembunuh) dalam skala besar dan kecil. Ketika gelombang elektron mengalir melalui komputer, gelombang aneh dalam semikonduktor tiba-tiba dapat mengancam kelancaran fungsi perangkat.

Jim Sanborn (Amerika, Lahir 1945)

Matematika Barat berkembang dengan meningkatkan abstraksi dan generalisasi. Pada masa Renaisans, arsitek Italia Filippo Brunelleschi menemukan perspektif linier. Metode untuk memproyeksikan objek geometris ke “bidang gambar” dari sudut pandang tertentu. Tiga abad kemudian, matematikawan Prancis Jean-Victor Poncelet menggeneralisasikan perspektif ke dalam geometri proyektif untuk bidang yang miring atau berotasi. Kemudian pada awal abad ke-20, orang Belanda LEJ Brouwer menggeneralisasi geometri proyektif Poncelet. Dia merubah menjadi proyeksi ke permukaan yang teregangkan atau didistorsi menjadi bentuk apa pun asalkan bidangnya tetap kontinu. Hal tersebut yang adalah subjek dari foto ini. Seniman kontemporer Jim Sanborn menciptakannya. Menciptakan dengan memproyeksikan pola lingkaran konsentris ke formasi batuan besar di malam hari dari jarak sekitar 1/2 mil. Dia kemudian mengambil foto ini dengan eksposur panjang saat bulan terbit.

Reza Sarhangi (Amerika Kelahiran Iran, Lahir 1952) Dan Robert Fathauer (Amerika, Lahir 1960)

Pengetahuan tentang matematika Yunani kuno, seperti Euclid dan Ptolemeus, hilang di abad pertengahan Barat. Tetapi para sarjana Islam mempertahankan tulisan mereka dalam terjemahan bahasa Arab. Pada abad kesembilan, khalifah mendirikan House of Wisdom di Baghdad sebagai tempat para sarjana memperoleh. Dan juga menerjemahkan teks asing dalam matematika dan filsafat. Karya tiga belas jilid Ptolemy sekarang terkenal dengan nama yang mereka berikan, Almagest (bahasa Arab untuk “yang terhebat”).

Dua matematikawan kontemporer, Reza Sarhangi dan Robert Fathauer, memberi penghormatan kepada matematikawan Islam Abū al-Wafā ‘Būzjānī (AD 940¬ – 98). Dia yang bekerja di House of Wisdom. Di mana ia menulis teks praktis, On That Parts of Geometry oleh kebutuhan pengrajin. Dia menunjukkan bagaimana membangun segi tujuh biasa (poligon dengan tujuh sisi dan sudut yang sama). Yang berada di bagian tengah cetakan ini. Di sekeliling segi tujuh Sarhangi dan Fathauer menulis nama Buzjani tujuh kali dalam bahasa Farsi, bahasa Persia (Iran modern).

Robert Bosch (Amerika, Lahir 1963)

Dengan perkembangan rel kereta api di abad kesembilan belas, topik menemukan rute yang optimal untuk sebuah perjalanan menjadi minat praktis. Topik tersebut memasuki literatur matematika pada tahun 1930. Ketika matematikawan Wina Karl Menger menggambarkannya sebagai “masalah pembawa pesan” ( das Botenproblem ) dalam menemukan rute pengiriman yang optimal. Itu segera terjuluki “masalah penjual keliling”. Terberi daftar kota dan jarak antara setiap pasangan. Temukan rute terpendek yang mengunjungi setiap kota satu kali dan kembali ke kota asal

Ahli matematika Amerika Robert Bosch menggambar garis kontinu ini berdasarkan solusi untuk contoh 5000 kota dari masalah penjual keliling. Dari kejauhan, cetakan itu tampak menggambarkan kabel hitam dengan latar belakang abu-abu dalam bentuk simpul Celtic. Namun jika kita amati lebih dekat pada gambar tersebut. “Abu-abu” yang tampak sebenarnya adalah garis putih terus menerus yang bergerak di atas latar belakang hitam. Garis putih tidak pernah memotong diri sendiri. Ini adalah jaringan, bukan simpul dan jawaban kecil untuk judulnya adalah “Tidak”.

 

Koneksi Matematika dengan Berbagai Cabang Ilmu Pengetahuan

Saya selalu terpesona oleh hubungan antara matematika dan disiplin ilmu lainnya. Dari pengalaman saya, siswa lebih termotivasi untuk belajar matematika ketika koneksi ini terbuat di dalam kelas. Artikel ini khusus untuk menghubungkan matematika dengan disiplin lain (sains, ilmu sosial, dll.) Dan dengan dunia nyata. Ini mencakup gagasan pengajaran serta tautan ke sumber daya terkait.

Matematika dan Sejarah Komputer

Siswa dapat menguji sistem bilangan biner. Mereka dapat melihat hubungan antara bilangan basis 2 dan bagaimana sirkuit komputer yang berkembangkan. Sejarah komputer dapat terpelajari dari penemuan ENIAC melalui perangkat nirkabel saat ini. Misalnya, Unit saya di Symbolic Logic menyediakan kerangka kerja yang sangat baik untuk sirkuit komputer. Saya mengajar kelas elektronik di sekolah menengah NY City pada tahun 1990. Saya mempresentasikan pelajaran tentang logika dan sirkuit Boolean. Secara khusus, saya memberikan pelajaran tentang gerbang seperti AND, OR, NAND, dan XOR.

Matematika dan Sains

Guru matematika dapat mengajar siswa tentang notasi eksponensial. Siswa menjadi mahir dalam membaca dan menulis bilangan dalam bentuk eksponensial. Mereka juga mahir dalam mengonversi bilangan antara bentuk eksponensial, faktor, dan standar. Mereka dapat menerapkan pengetahuan ini pada topik dalam sains. Misalnya, mereka dapat menuliskan jarak antara matahari dan setiap planet menggunakan notasi ilmiah. Untuk siswa tingkat lanjut, Anda dapat mengajari mereka tentang eksponen negatif. Kemudian mereka dapat menjelajahi waktu paruh elemen radioaktif tertentu, atau ukuran bakteri dan virus. Coba WebQuest kami tentang Eksponen dan Notasi Ilmiah.

Jelajahi banyak fakta ilmiah. Titik didih dan titik beku cairan, titik leleh dan titik beku zat padat. Lihat pula suhu planet, di myWebQuest on Integers and Science.

Apakah Anda pernah ke taman bermain belakangan ini? Anda akan menemukan banyak hubungan antara aljabar, sains, dan dunia nyata dalam artikel kami yang berjudul Mengapa Belajar Aljabar?

Matematika dan Ilmu Sosial

Setelah mengajar Unit tentang Grafik, Anda dapat meminta siswa Anda menerapkan keterampilan ini ke topik dalam Ilmu Sosial. Misalnya, mereka dapat menggambar grafik batang untuk membandingkan Populasi, Pendapatan Per Kapita, dan Kepadatan Populasi dari berbagai negara. Untuk hubungan lain antara matematika dan studi sosial, coba Unit on Integers.

Matematika dan Olahraga

Siswa dapat menghitung persentase menang-kalahnya permainan yang termainkan oleh tim olahraga favorit mereka. Mereka dapat menemukan data tentang tim di sekolah mereka. Mereka dapat menemukan data untuk tim profesional secara online dan di surat kabar. Anda dapat membawa aktivitas ini ke lab komputer dengan menempatkan semua data dalam spreadsheet. Formula dapat berguna untuk menghitung persen menang-rugi. Coba pelajaran interaktif kami tentang Memahami Persen. Kemudian Jelajahi Persentase Menang-Kalah, Data Grafik untuk Olimpiade dan Super Bowl, Rata-rata Batting dan ERA. Ada pula Lotre Draf NBA dengan Webquests saya tentang Matematika dan Olahraga. Anda juga dapat memainkan Game Sepak Bola Integer unik saya.

Matematika dan Teknologi

Ada dua pendekatan utama untuk menangani teknologi di kelas matematika. Anda dapat mengintegrasikan matematika dan teknologi, menjadikan topik ini sebagai objek pengajaran. Misalnya, kesalahan pembulatan terjelaskan di bawah ini. Anda juga dapat menggunakan teknologi untuk memfasilitasi pembelajaran matematika. Misalnya, penggunaan iPod, papan tulis interaktif, atau perangkat lain, seperti yang terjelaskan di halaman Matematika dan Teknologi kami.

Misalnya, Anda membagi pembilang pecahan dengan penyebutnya. Hasilnya adalah desimal berulang. Maka kalkulator Anda tidak akan menampilkan hasil dengan akurasi 100%. Ini karena desimal berulang memiliki jumlah digit yang tak terbatas dan kalkulator hanya dapat menghitung hingga jumlah digit yang terbatas. Fenomena ini, yang terkenal sebagai kesalahan pembulatan, juga berlaku untuk komputer. Anda dapat menggunakan topik ini untuk mengintegrasikan matematika dan teknologi di kelas Anda. Siswa akan mengagumi cara kalkulator dan komputer yang berbeda menampilkan hasil yang berbeda-beda. Khususnya ketika mereka bereksperimen dengan pecahan seperti 2/3, 5/6 atau 8/9. Baca ide pengajaran kreatif kami yang berjudul: Mengulangi Desimal dan Monster yang Tidak Akan Mati.

Matematika dan Menulis

Salah satu hal yang metekankan oleh tes standar adalah kemampuan menjawab soal terbuka. Biasanya, siswa di minta memberikan penjelasan tertulis untuk solusi masalah matematika. Ini menilai kemampuan mereka untuk mengekspresikan ide matematika mereka dalam bentuk tertulis. Untuk membantu mereka mempersiapkan jenis pertanyaan ini, saya melakukan proyek matematika yang melibatkan menulis. Saya meminta siswa untuk menjawab beberapa pertanyaan terbuka menggunakan kalimat lengkap. Guru matematika dapat menilai siswa berdasarkan ketepatan matematika dari jawaban mereka. Seni Bahasa atau Guru Bahasa Inggris dapat menilai mereka berdasarkan ejaan dan tata bahasa. Beberapa contoh pertanyaan tersedia di Kegiatan Kelas dan Ide Proyek untuk Teori Bilangan dan Pemahaman Persen. Siswa juga dapat menjawab pertanyaan dalam Number Theory WebQuest kami menggunakan kalimat lengkap.

Mengamati Bintang di Bulan November: Galaksi Andromeda adalah Benda Paling Jauh yang Bisa Kita Lihat dengan Mata Kita

Galaksi Andromeda adalah Benda Paling Jauh yang Bisa Kita Lihat dengan Mata Kita

Nigel Henbest mengungkapkan bahwa pada pertengahan November kita akan dapat melihat salah satu titik terjauh. Yang dapat kita lihat dengan mata manusia tanpa bantuan – galaksi Andromeda, 2,5 juta tahun cahaya jauhnya.

Seberapa jauh Anda bisa melihat dengan mata telanjang? Ini pertanyaan yang membuat semua orang tertarik. Kita semua terbiasa melihat landmark beberapa kilometer jauhnya. Dan dari puncak Shard di London, diperkirakan Anda dapat melihat lebih dari 50 km.

Tapi itu hanya melihat sekeliling kita. Tataplah ke atas dan Anda berada di alam yang berbeda. The Bulan adalah 384,000kms pergi, matahari 150 juta km dari kami, dan bintang jutaan jutaan kilometer jauhnya. Begitu jauh bahwa cahaya mereka waktu bertahun-tahun untuk mencapai kita. Bahkan itu tidak ada artinya dibandingkan dengan objek yang tinggi di langit bulan ini. Cahaya dari galaksi Andromeda telah melakukan perjalanan selama jutaan tahun sebelum mencapai bola mata Anda.

Keluarlah pada malam yang cerah, jauh dari lampu jalan dan saat bulan tidak ada di langit. Pertengahan bulan ini ideal – dan lihat hampir di atas kepala di selatan. Di bawah pita pucat Bima Sakti yang melengkung di atas langit. Anda akan melihat galaksi Andromeda sebagai noda cahaya samar (lihat diagram bintang untuk membantu mengidentifikasinya).

Tanpa Menggunakan Teropong atau Teleskop

Agar adil, ada beberapa galaksi yang lebih jauh yang mungkin dapat dilihat oleh orang-orang. Dengan penglihatan luar biasa dan langit gurun yang gelap gulita. Tetapi Andromeda adalah objek paling jauh yang pernah dilihat sebagian besar dari kita tanpa menggunakan teropong atau teleskop. 2,5 juta tahun cahaya jauhnya.

Agar dapat terlihat pada jarak yang sangat jauh ini, Andromeda haruslah sangat terang: ia bersinar dengan cahaya satu triliun bintang. Mereka sebagian besar tersusun dalam cakram datar, menghadap ke atas, tebal dalam debu dan gas tempat lahirnya bintang baru. Cakram ini memiliki lengan spiral yang terlihat mengesankan dalam foto, tetapi peringatan. Bahkan dengan teleskop, mata Anda tidak akan melihat Andromeda sebagai sesuatu yang lebih dari blur seperti susu.

Tonjolan pusat galaksi terbuat dari bintang-bintang tua, yang berasal dari masa setelah Big Bang. Dan tepat di tengahnya ada lubang hitam raksasa. Sementara lubang hitam di inti Bima Sakti memiliki berat sebanyak empat juta matahari. Monster utama di Andromeda melebihi berat bintang lokal kita 100 juta kali lipat.

Di luar bintang yang terlihat, awan gas yang sangat luas menyelimuti Andromeda. Pengukuran yang diumumkan beberapa bulan lalu menunjukkan bahwa halo ini meluas lebih dari satu juta tahun cahaya ke segala arah. Setengah jalan menuju Bima Sakti.

Akhirnya, saat semua galaksi besar lainnya di alam semesta semakin menjauh dari kita. Andromeda bergerak menuju Bima Sakti, dengan kecepatan 400.000 km per jam. Dari jarak dan kecepatannya, astronom menghitungnya akan menabrak galaksi kita dalam waktu empat miliar tahun. Setelah ledakan besar kembang api kosmik, bintang-bintang dari dua galaksi akan bergabung menjadi satu galaksi raksasa, yang oleh para astronom dijuluki Milkomeda.

Ada Apa?

Planet raksasa Jupiter berada di atas langit barat daya setelah matahari terbenam. Lebih terang dari apa pun di langit malam (kecuali bulan). Dengan Saturnus sahabatnya tepat di sebelah kiri. Setelah pertunjukan briliannya bulan lalu, Mars sekarang memudar saat Bumi menarik diri, tetapi masih lebih cemerlang daripada bintang mana pun. Anda akan menemukan planet merah di langit selatan pada malam hari.

Dan Mars bertindak sebagai penunjuk arah yang mudah. Untuk menemukan jalan Anda di sekitar beberapa konstelasi redup yang terlihat bulan ini. Segitiga bintang di bawah menandai bagian belakang Cetus (Monster Laut). Kepalanya digambarkan oleh segi empat bintang antara Mars dan Pleiades – gugus bintang Seven Sisters yang berkelap-kelip.

Bintang di atas dan di kanan Mars membentuk Pisces, sepasang ikan yang bergabung di ekornya. Di kiri atas planet merah, tiga bintang dalam garis bengkok menggambarkan Ram langit, Aries.

Pegasus Terbang Terbalik

Yang paling khas, kotak besar bintang di kanan atas Mars menandai tubuh Pegasus, Kuda Terbang. Kepala dan lehernya meregang ke bawah dari bintang sebelah kanan. Jika Anda melihat pada pati, Anda akan melihat bahwa bintang yang menandai hidung kuda – Enif – mengarah ke atas. Itu karena peta langit tua, untuk alasan yang paling dikenal orang dahulu, menunjukkan Pegasus terbang terbalik.

Dan dari bintang sebelah kiri dari Square of Pegasus. Sederet bintang menggambarkan putri Andromeda, dan di atasnya terletak galaksi Andromeda yang besar.

Jika Anda bepergian pada malam 17 November, Anda mungkin melihat beberapa bintang jatuh dari hujan meteor Leonid. Di masa lalu, kami kadang-kadang disuguhi badai Leonids yang sebenarnya. Tetapi kami tidak mengharapkan tampilan besar tahun ini karena komet yang melepaskan partikel meteor berada jauh dari Bumi.

Akhirnya, di langit pagi, Venus benar-benar gemerlap, terbit sekitar jam 4 pagi di timur. Pada pertengahan November, Anda memiliki peluang bagus untuk melihat Merkurius yang sulit ditangkap, dengan penampilan terbaiknya di pagi hari. Planet paling dalam terletak di kiri bawah Venus, terbit sekitar pukul 5.30 pagi.

Buku Harian

6 November: Bulan di dekat Castor dan Pollux

8 November, 13.46: Bulan Kuartal Terakhir

10 November: Merkuri pada perpanjangan barat terbesar

12 November (pagi): Bulan di dekat Venus

13 November (pagi): Bulan antara Venus dan Merkurius

15 November, 5,07 pagi: Bulan baru

17 November: Maksimum hujan meteor Leonid

19 November: Bulan di dekat Jupiter dan Saturnus

22 November, 4.45 pagi: Bulan seperempat pertama

25 November: Bulan di dekat Mars

29 November: Bulan antara Aldebaran dan Pleiades

30 November, 9.29 pagi: Bulan purnama dekat Aldebaran

Lebah Mampu Memahami Matematika, Ungkap Penelitian

Lebah Mampu Memahami Matematika

Ilmuwan melatih lebah untuk menambah dan mengurangi bentuk berwarna, menunjukkan kemampuan untuk melakukan perhitungan atis s

Lebah mampu memahami ide-ide matematika dasar, menurut sebuah penelitian baru, yang menunjukkan bahwa otak kecil mungkin tidak berarti kecerdasan rendah. 

Setelah melatih sekelompok ilmuwan serangga penyerbuk di Pusat Penelitian Ilmiah Nasional Prancis. Para Peneliti tersebut menemukan bahwa mereka mampu melakukan penjumlahan dan pengurangan.

Kemampuan ini membutuhkan hewan untuk melakukan proses rumit di otak mereka. Hal tersebut mengingat aturan rumit sambil menerapkannya pada situasi baru.

Oleh karena itu, matematika sejak lama dianggap sebagai kemampuan yang unik bagi manusia. Tetapi dalam beberapa tahun terakhir percobaan telah menunjukkan bahwa keterampilan tersebut ditemukan di seluruh dunia hewan salah satunya adalah lebah.

Simpanse, burung beo, dan merpati hanyalah beberapa makhluk yang telah terbukti menunjukkan kemampuan untuk menambah dan mengurangi.

Dalam studi terbaru ini, tim peneliti yang dipimpin oleh Dr Scarlett Howard. Pertama kali mengajari lebah mereka untuk mengenali warna sebagai simbol untuk penambahan atau pengurangan. Secara khusus, biru berarti “lebih banyak” dan kuning berarti “lebih sedikit”.

Kemampuan Kombinasi

Selanjutnya, lebah tersbut mereka latih untuk memasuki labirin berbentuk Y di mana mereka harus membuat pilihan antara dua set bentuk.

Dalam setiap kasus, jika mereka (para lebah) membuat pilihan yang benar. Lebah penelitian tersebut diberi hadiah air gula. Sedangkan pilihan yang salah akan menghasilkan cairan kina yang rasanya pahit bagi para lebah tersebut.

Di pintu masuk labirin, mereka para lebah penelitian ini bertemu dengan antara satu dan lima bentuk, berwarna biru atau kuning.

Selanjutnya mereka para lebah terbang ke sebuah ruangan di mana mereka bisa terbang menuju jumlah bentuk asli. Plus atau minus satu, atau jumlah bentuk yang salah.

Jika mereka pertama kali menemukan warna biru, mereka harus menambahkan, dan jika kuning mereka harus mengurangi.

Selama 100 percobaan, para peneliti melatih 14 lebah untuk memilih opsi yang benar sekitar 75 persen dari waktu, tulis para ilmuwan saat mereka menerbitkan temuan mereka di jurnal Science Advances

Sama Seperti Konsep Pembelajaan Anak-anak

Dr Howard membandingkan eksperimen tersebut dengan pembelajaran pertama manusia untuk menghubungkan simbol matematika dengan konsep. Konsep pembelajaan yang biasanya diajarkan kepada anak-anak di rumah.

Dr Howard mengatakan bahwa. “Kami belajar sebagai anak-anak bahwa simbol plus berarti Anda perlu menambahkan dua atau lebih jumlah. Sedangkan simbol minus berarti Anda mengurangi”.

Profesor Adrian Dyer, salah seorang peneliti yang berkontribusi pada penelitian tersebut, menambahkan. “Penemuan kami menunjukkan bahwa kognisi numerik tingkat lanjut dapat ditemukan jauh lebih luas. Kognisi numerik ditemukan di alam di antara hewan non-manusia daripada yang diduga sebelumnya. Jika matematika tidak membutuhkan volume otak yang besar. Mungkin juga ada cara baru bagi kami untuk memasukkan interaksi aturan jangka panjang. Interaksi aturan jangka panjang dan memori kerja ke dalam desain untuk meningkatkan pembelajaran AI yang cepat dari masalah baru. ”

Ini bukan pertama kalinya lebah mendemonstrasikan cara dengan angka

Pada percobaan sebelumnya telah menunjukkan hasil bahwa serangga mampu menghitung sampai empat, dan bahkan memahami konsep nol.

Pekerjaan yang dilakukan oleh Dr Howard beserta dengan tim penelitinya menunjukkan hasil. Hasil bahwa ketika lebah diberi insentif untuk memilih target dengan bentuk yang lebih sedikit. Mereka mengenali bahwa target tanpa bentuk memiliki kurang dari satu dengan dua atau tiga.

Ini adalah pertama kalinya seekor avertebrata terbukti memahami gagasan abstrak tentang nol. Penelitian tersebut menyimpulkan bahwa lebah memahami konsep nol. Sebuah konsep yang bahkan lebih sulit dipahami oleh manusia daripada bilangan lain.

Meskipun hasil penelitian ini menunjukan lebah memiliki kemampuan menghitung. Kemampuan untuk melakukan perhitungan semacam ini mungkin tidak langsung berguna bagi para lebah. Kekuatan otak yang lebih baik dan canggih seperti dapat menghitung seperti apa yang dikatakan dalam penelitian ini. Kemampuan tersebut dapat membantu mereka saat mencari makan bunga untuk mengingat berbagai kombinasi warna dan bentuk.

 

Matematikawan Inggris Memenangkan Hadiah Terkaya di Bidang Akademis

Martin Hairer Menerima Hadiah Terobosan $3 Juta untuk Pekerjaan yang Menurut Seorang Kolega Pasti Dilakukan oleh Alien.

Seorang ahli matematika yang menjinakkan keluarga persamaan. Mimpi buruk yang berperilaku begitu buruk sehingga tidak masuk akal telah memenangkan hadiah paling menguntungkan di dunia akademis.

Martin Hairer, seorang peneliti Austria-Inggris di Imperial College London. Harier adalah pemenang hadiah Terobosan 2021 untuk matematika. Penghargaan tahunan $3 juta (£2,3 juta) yang telah menyaingi para Nobel dalam hal pujian dan prestise.

Hairer mendapatkan hadiah untuk karyanya tentang analisis stokastik. Bidang yang menggambarkan bagaimana efek acak mengubah matematika dari hal-hal seperti mengaduk secangkir teh. Atau penyebaran tetesan air yang jatuh pada tisu menjadi masalah yang sangat kompleks.

Karya utamanya, risalah setebal 180 halaman yang memperkenalkan dunia pada “struktur keteraturan”. Begitu mengejutkan rekan-rekannya sehingga ada yang menyarankan bahwa itu pasti telah dikirim ke Hairer oleh peradaban alien yang lebih cerdas.

Hairer, yang menyewa sebuah flat di London bersama istri dan sesama matematikawan Imperial, Xue-Mei Li. Mendengar bahwa dia telah memenangkan hadiah melalui panggilan Skype saat Inggris masih terkunci. “Itu benar-benar tidak terduga,” katanya. “Aku tidak memikirkannya sama sekali, jadi itu sangat mengejutkan. Kami tidak bisa keluar atau apa pun, jadi kami merayakannya di rumah. ”

Pemenang Lainnya

Penghargaan ini adalah salah satu dari beberapa hadiah Terobosan yang diumumkan setiap tahun. Penghargaan yang diberikan oleh yayasan yang didirikan oleh investor Israel-Rusia Yuri Milner dan Mark Zuckerberg dari Facebook. Sebuah komite penerima sebelumnya memilih para pemenang yang semuanya adalah pemimpin terkemuka dalam matematika dan sains.

Pemenang lain yang diumumkan pada hari Kamis termasuk ilmuwan Hong Kong, Dennis Lo. Mereka terinspirasi film Harry Potter untuk mengembangkan tes mutasi genetik pada DNA yang dilepaskan oleh bayi yang belum lahir. Tim fisikawan yang eksperimennya mengungkapkan bahwa dimensi ekstra dari kenyataannya ada, mereka meringkuk lebih kecil dari sepertiga lebar rambut.

Pemenang lainnya, Catherine Dulac di Universitas Harvard. Telah membalikkan kesalahpahaman seputar peran sebagai orang tua. Dengan menunjukkan bahwa sirkuit saraf untuk perilaku ibu dan ayah ditemukan pada pria dan wanita.

Sepak Terjang Harier

Hairer dibesarkan di Jenewa di mana ia segera membuktikan dirinya sebagai bakat langka. Entri untuk kompetisi sains sekolah menjadi Amadeus “pisau tentara Swiss untuk pengeditan suara”. Sekarang digunakan dalam bentuk yang diperbarui oleh produser musik dan desainer game. Dia masih memelihara perangkat lunak sebagai sampingan untuk pekerjaan akademisnya.

Setelah bermain-main dengan fisika di universitas, Hairer pindah ke matematika. Kesadaran bahwa gagasan-gagasan dalam fisika teoretis dapat dijungkirbalikkan dan dengan cepat dibuang ke tempat sampah tidak menarik. “Saya tidak benar-benar ingin menempatkan nama saya pada hasil yang dapat digantikan oleh hal lain tiga tahun kemudian,” katanya. “Dalam matematika, jika Anda memperoleh hasil maka itu saja. Ini adalah universalitas matematika, Anda menemukan kebenaran mutlak. ”

Penemuan Harier

Keahlian Hairer terletak pada persamaan diferensial parsial stokastik. Sebuah cabang matematika yang menjelaskan bagaimana keacakan melemparkan ketidakteraturan ke dalam proses. Seperti pergerakan angin di terowongan angin atau batas merayap dari tetesan air yang mendarat di jaringan. Ketika keacakan cukup kuat, solusi persamaan menjadi tidak terkendali. “Dalam beberapa kasus, solusi berfluktuasi begitu liar sehingga tidak jelas apa arti persamaan itu sejak awal,” katanya.

Dengan penemuan struktur keteraturan, Hairer menunjukkan derau tak terhingga yang melemparkan persamaannya ke dalam kekacauan dapat dibingkai ulang dan dijinakkan. Ketika dia menerbitkan teori pada tahun 2014, itu langsung membuat heboh. “Seperti orang lain, saya kagum melihat teori seperti ini. Bekerja secara rinci dari awal, dengan beberapa preseden”. Kata Jeremy Quastel, seorang matematikawan di Universitas Toronto yang pertama kali merenungkan asal usul teori itu dari luar bumi.

Sementara rekan-rekannya menganggap Hairer jenius, dia mengakui matematika bisa menyebalkan. “Seringkali itu tidak berhasil. Seperti yang bisa dibuktikan oleh setiap mahasiswa pascasarjana dalam matematika. Selama PhD Anda mungkin menghabiskan dua pertiga waktu Anda terjebak dan membenturkan kepala ke dinding. ”

Rejeki nomplok Hairer belum masuk ke rekening banknya, tetapi jika itu terjadi, hidupnya akan berubah. “Kami pindah ke London baru-baru ini, tiga tahun lalu, dan kami masih menyewa. Jadi mungkin sudah waktunya beli tempat tinggal, ”ujarnya.

Soal Matematika yang bisa Menghentikan Dunia

Dalam beberapa dekade, ilmuan telah mengembangkan solusi matematika yang cukup efektif. Agar dapat mengalokasikan sumber daya di berbagai industri dan skenario. Sehingga mereka dapat mencoba untuk memenuhi tuntutan sehari-hari yang ditimpakan oleh kehidupan kita pada mereka. Tetapi ketika alokasi yang dibuat pada satu waktu mempengaruhi alokasi berikutnya, masalahnya menjadi dinamis. Dan berlalunya waktu harus dipertimbangkan sebagai bagian dari persamaan. Ini melempar kunci matematika dalam pengerjaan, membutuhkan solusi ini untuk sekarang memperhitungkan sifat dunia nyata yang berubah dan tidak pasti.

Masalah seperti itu secara kolektif dikenal sebagai masalah alokasi sumber daya dinamis. Mereka muncul di mana pun Anda menemukan sumber daya terbatas yang perlu ditetapkan secara real time. (Baca tentang bagaimana serangan kekerasan mengubah seseorang menjadi jenius matematika.)

Apakah Anda sedang menunggu taksi atau pengiriman keesokan harinya. Daftar masalah alokasi sumber daya dinamis dan penerapannya sehari-hari “hampir tak ada habisnya”. Disampaikan oleh Warren Powell, peneliti Universitas Princeton  sejak 1980-an .

Tetapi masalah alokasi sumber daya dinamis tidak hanya berkaitan dengan memberi manusia apa yang mereka inginkan, pada saat mereka menginginkannya. Mereka juga akan sangat penting untuk menangani beberapa masalah dunia yang paling mendasar dan kompleks termasuk perubahan iklim. Karena mereka membantu kita mengalokasikan sumber daya planet kita yang sering kali langka dan habis dengan cara yang seefisien mungkin.

Ilustrasi

Namun, pertama mari kita lihat contoh yang disederhanakan. Agar kita memahami masalah alokasi sumber daya dinamis dan apa yang membuatnya begitu sulit untuk dipecahkan.

Bayangkan Anda sedang memasak makan malam panggang untuk keluarga berempat Anda. Anda memilih daging sapi dengan segala fasilitasnya, aman karena mengetahui bahwa itu adalah favorit keluarga. Namun saat Anda akan menyajikannya, putri Anda mengumumkan bahwa dia vegetarian. Selain itu, pasangan Anda mengirim pesan untuk mengatakan bahwa mereka akan terlambat. Putra Anda memberi tahu Anda bahwa dia juga mengundang “beberapa” teman untuk makan malam. Kemudian, anjing Anda kabur dengan membawa daging sapi. Sementara Anda mati-matian mencoba mencari tahu bagaimana Anda akan memenuhi kebutuhan semua individu yang sangat menuntut dan sulit diatur ini.

Ini adalah contohdari masalah alokasi sumber daya dinamis. Namun, ini menunjukkan beberapa tantangan inti yang dihadapi para peneliti saat menangani masalah ini. Tidak mungkin Anda dapat memperkirakan secara akurat semua kebutuhan. Diet baru putri Anda, keterlambatan pasangan Anda, atau tamu tambahan putra Anda saat Anda menyiapkan makanan ini.

Dalam jangka panjang, permintaan makan di rumah Anda juga berubah dari hari ke hari. Anda mungkin perlu memberi makan dua atau 20 orang setiap kali duduk. Dari makan hingga makan, Anda tidak tahu siapa yang ingin memberi makan, apa yang mereka inginkan atau kapan mereka menginginkannya. Anda dapat mengambil tebakan berdasarkan pengalaman sebelumnya. Namun, ini bukan metode yang kuat karena sifat manusia dan banyak parameter lain yang memengaruhi permintaan tidak dapat diprediksi.

“Semua contoh [alokasi sumber daya dinamis] perlu menangani input dan lingkungan yang berubah, yang sangat dinamis dan sulit diperkirakan serta diprediksi, karena beban di masa mendatang tidak bergantung secara statistik pada beban saat ini,” kata Eiko Yoneki. “Satu perubahan memicu perubahan lain, dan jika Anda ingin mengontrol sistem dengan keputusan yang akurat. Seseorang harus mempertimbangkan status masa depan sistem.”

Alokasi Sumber Daya Dinamis

Inilah yang mungkin dihadapi rumah sakit besar, misalnya, ketika mencoba memberi makan semua pasien yang masuk. Hal yang sama berlaku saat mencoba merawat pasien ini. Obat-obatan yang mereka butuhkan, yang dengan sendirinya memiliki masa simpan yang terbatas. Sementara peralatan yang diperlukan untuk diagnosis dan pengobatan akan terus berubah seiring kedatangan pasien yang berbeda. Sumber daya yang terbatas seperti pemindai MRI, dokter, dan perawat juga perlu dialokasikan. Untuk mengatasi hal ini, dan mencegah biaya melonjak di luar kendali. Manajemen rumah sakit mungkin menggunakan model matematika untuk membantu mengoordinasikan semua hal ini.

Masalahnya adalah sebagian besar metode yang ada mengandalkan data historis untuk membuat prediksi. Metode ini tidak dapat diskalakan dengan baik untuk sistem semacam itu dan tidak dapat mengatasi perubahan sekecil apa pun. Jika perubahan benar-benar terjadi, mereka kembali ke titik awal dan mulai mencari solusi dari awal lagi. Masalah tersebut dengan cepat menjadi sulitdipecahkan secara komputasi. Bahkan untuk sejumlah kecil orang dan sumber daya – baik itu makanan atau pemindai MRI.

Masalah alokasi sumber daya dinamis juga muncul dari berbagai skenario yang berbeda dan masing-masing memiliki masalah spesifiknya sendiri. Misalnya, Yoneki sedang menyelidiki implikasi dari masalah ini untuk membantu sistem dan aplikasi komputer untuk lebih cepat dan lebih efisien.

Jadi, komputer tempat Anda membaca artikel ini hampir pasti bergulat dengan beberapa masalah alokasi sumber daya dinamis saat ini. Jaringan telepon seluler dan komputasi awan juga bergantung pada pemecahan masalah ini.

Rantai pasokan adalah “masalah lain yang tidak akan pernah hilang”, kata Powell, karena sifat kompleks produk saat ini. Misalnya, jika Anda ingin membuat ponsel cerdas standar. Anda perlu mengoordinasikan ratusan komponen dari seluruh dunia, yang semuanya disatukan dalam urutan tertentu di lantai pabrik. “Gangguan rantai pasokan adalah masalah utama saat mencoba memenuhi kebutuhan masyarakat,” tambahnya.

Keragaman Masalah Alokasi Sumber Daya Dinamis

Sebenarnya, Anda akan berjuang untuk menemukan industri yang tidak menghadapi tantangan. Tangtangan dalam mengelola masalah alokasi sumber daya dinamis dalam satu atau lain bentuk. “Harga listrik, hasil suku cadang dalam rantai pasokan, waktu tempuh, kegagalan peralatan. Dan perilaku orang adalah masalah yang harus saya tangani,” kata Powell. .”

Ini adalah poin penting. Keragaman masalah alokasi sumber daya dinamis berarti perlu ada standarisasi. Standarisasi seluruh industri dari berbagai teknik komputasi dan metode yang digunakan untuk mengatasinya. Powell adalah salah satu dari mereka yang mencoba menyatukan komunitas yang berbeda yang bekerja pada masalah alokasi sumber daya dinamis. “Pendekatan kami tidak menggantikan pekerjaan sebelumnya,” katanya. “Sebaliknya, ini menyatukan semua pekerjaan ini dan membantu mengidentifikasi peluang untuk fertilisasi silang.”

Kemajuan dalam pembelajaran mesin menawarkan harapan baru untuk mengatasi masalah alokasi sumber daya dinamis.

Efektivitas dalam Alokasi Sumber Daya

Sangat efektif selama beberapa dekade terakhir untuk mengatasi masalah alokasi sumber daya yang dinamis, membantu maskapai penerbangan dunia, perusahaan logistik. Serta jaringan jalan raya meningkatkan kinerja mereka dalam berbagai cara. Namun, “dimensi tinggi” – di mana banyak parameter berbeda perlu diperhitungkan – dan ketidakpastian “tetap menjadi tantangan”, menurut Powell.

Kemajuan dalam pembelajaran mesin menawarkan harapan baru untuk mengatasi masalah alokasi sumber daya dinamis. Teknik kecerdasan buatan yang disebut pembelajaran penguatan mendalam memungkinkan algoritme untuk mempelajari apa yang harus dilakukan dengan berinteraksi dengan lingkungan. Algoritme ini dirancang untuk belajar tanpa campur tangan manusia. Dengan diberi penghargaan karena melakukan dengan benar dan dihukum karena melakukan yang salah. Dengan mencoba memaksimalkan penghargaan dan meminimalkan penalti, itu dapat dengan cepat mencapai keadaan optimal.

Sebuah tim peneliti di startup kecerdasan buatan bernama Prowler.io, yang berbasis di Cambridge di Inggris. Menggunakan pendekatan pembelajaran mesinnya sendiri untuk mengatasi masalah alokasi sumber daya dinamis. Algoritmanya memberikan insentif untuk memicu perilaku tertentu dalam sistem. Dalam konteks dunia nyata, ini bisa setara dengan memperkenalkan tol pintar. Bertugas untuk memberi insentif kepada pengemudi untuk menggunakan jalan tertentu dan meminimalkan kemacetan lalu lintas dan polusi.

Karena populasi kita terus bertambah dan rasa lapar kita akan layanan sesuai permintaan meningkat, kerumitan masalah alokasi sumber daya dinamis hanya akan meningkat.

Banyak Pekerjaan yang Masih Perlu Dilakukan

Namun masih banyak pekerjaan yang harus dilakukan di bidang pembelajaran mesin, kata Yoneki.

“Penggunaan pembelajaran penguatan akan memajukan masalah alokasi sumber daya dinamis. Tetapi membutuhkan banyak data untuk membangun model pembelajaran penguatan. Serta masih dalam tahap percobaan. Terutama sistem komputer di mana parameter yang lebih kompleks harus ditangani daripada yang sederhana kasus permainan.” katanya. “Penelitian tentang topik ini berkembang pesat.”

Kami masih agak jauh memecahkan rangkaian masalah unik ini. Karena teknik dan sumber daya komputasi sekarang dengan cepat kehabisan tenaga. Saat kami mencoba mengatasi kompleksitas dan sifat acak dari dunia nyata. Tetapi seiring dengan pertumbuhan populasi kita dan rasa lapar kita akan layanan sesuai permintaan meningkat. Kerumitan masalah alokasi sumber daya dinamis dan dampaknya pada kehidupan kita sehari-hari hanya akan meningkat.

Dan jika kita tidak mulai menangani masalah alokasi sumber daya dinamis sekarang. Kita tidak akan hanya berjuang untuk mendapatkan makan malam di atas meja – seluruh dunia dapat terhenti

Bisakah Kita Membangun Dyson Sphere?

Masalah besar membutuhkan solusi besar. Di situlah Dyson Sphere (atau Dyson Swarm) masuk.

Nama: Dyson Sphere atau Dyson Swarm

Dinamakan untuk: Fisikawan Freeman Dyson, yang mengusulkan konsep megastruktur dalam makalah Sains tahun 1960, “Mencari Sumber Radiasi Inframerah Bintang Buatan”

Penggambaran Fiksi Ilmiah Terpilih: Across a Billion Years, novel 1969 oleh Robert Silverberg; the Star Trek: The Next Generation episode “Relics,” yang pertama kali ditayangkan pada tahun 1992; dan novel tahun 1995 The Time Ships oleh Stephen Baxter.

Umat ​​manusia haus energi. Karena peradaban kita telah berkembang selama beberapa abad terakhir. Konsumsi energi global telah melonjak lebih dari dua puluh kali lipat tanpa terlihat akhir. Ketika permintaan melebihi apa yang dapat kita tuai dari Bumi dan sekitarnya. Apa yang akan dilakukan oleh keturunan yang haus kekuasaan?

Solusi berani: Dyson Sphere. Megastruktur ini — biasanya dianggap sebagai cangkang raksasa yang menutupi matahari. Dilapisi dengan cermin atau panel surya — dirancang untuk mengumpulkan setiap iota dari keluaran energi bintang. Dalam kasus matahari kita, angka kolosal itu adalah 400 septillion watt per detik. Yang berada di urutan satu triliun kali penggunaan energi kita di seluruh dunia saat ini. Terlebih lagi, interior Dyson Sphere. Secara teori, dapat menyediakan real estat yang jauh lebih layak huni daripada planet yang sangat sedikit.

Fisikawan Freeman Dyson berspekulasi bahwa ras yang berteknologi maju. Mencapai batas ekspansi peradabannya karena menipisnya persediaan materi dan energi. Akan berusaha untuk mengeksploitasi matahari mereka untuk semua yang berharga.

“Kita harus berharap bahwa, dalam beberapa ribu tahun setelah memasuki tahap perkembangan industri. Setiap spesies cerdas harus ditemukan menempati biosfer buatan yang mengelilingi bintang induknya”. Tulis Dyson dalam makalah Sains 1960 yang menyebabkannya menjadi nama yang sama dari megastruktur ini.

Lingkungan yang Meragukan

Dari perspektif teknik, Dyson Sphere terdengar sangat liar. Sebutan untuk ini adalah: Sebagai bola berongga yang sangat besar, strukturnya tidak mungkin. “Sebuah bola mengelilingi matahari sama sekali tidak praktis,” kata Stuart Armstrong. Seorang peneliti di Future of Humanity Institute Universitas Oxford yang telah mempelajari konsep-konsep megastruktur.

Armstrong mengatakan kekuatan tarik yang diperlukan untuk mencegah Sphere merobek dirinya jauh melebihi material yang diketahui. Masalah lain: Bola tidak akan terikat secara gravitasi ke bintangnya secara stabil. Ini mungkin berlawanan dengan intuisi; Anda mungkin berpikir bahwa bola sempurna di sekitar bintang akan stabil. Tetapi jika ada bagian bola yang didorong lebih dekat ke bintang — katakanlah, oleh hantaman meteor. Maka bagian itu akan ditarik secara istimewa ke arah bintang, menciptakan ketidakstabilan.

Itu sangat buruk. Jika bisa distabilkan, Dyson Sphere yang dibangun pada 93 juta mil dari matahari, dengan jarak yang sama dengan Bumi. Akan berisi sekitar 600 juta kali luas permukaan planet kita di bagian dalamnya. Namun, relatif sedikit permukaan yang dapat dihuni karena kurangnya gravitasi. Dengan memutar seluruh bola, Anda menciptakan gravitasi dalam bentuk gaya sentrifugal di sepanjang pita ekuator. Tapi rotasi ini akan menghancurkan megastruktur dengan tekanan yang lebih merusak.

Jika Dyson Sphere memungkinkan, penghuninya akan disuguhi pemandangan yang mengagumkan. “Sisi” dari Bola bagian dalam tampaknya berisi pengamat di dalam terowongan seperti mangkuk, dengan matahari. Terus-menerus di atas kepala, muncul sebagai cahaya di “ujung” terowongan. Yang mengherankan, di sepanjang sisi itu, sebuah benda seukuran Bumi akan terlihat sangat kecil. Menurut FAQ Dyson Sphere yang diposting oleh kolega Armstrong di Oxford, Anders Sandberg. Bumi akan seukuran kacang polong yang dilihat sekilas pada jarak 100 meter. (Atau, untuk meng Amerika, dari satu zona ujung sepak bola ke zona lain.)

Jika samudra, benua, dan awan terlihat satu per satu di sepanjang pita layak huni. Yang membentang ke atas dari kedua cakrawala. Mereka pasti mengerikan.

Spion Berkelompok

Oke, jadi Dyson Sphere yang fantastis tampaknya menentang hukum fisika. Konsep terkait — Kawanan Dyson — lebih menjanjikan. “The Swarm adalah model yang lebih realistis,” kata Armstrong.

Kawanan Dyson terdiri dari ribuan cermin atau panel surya yang relatif kecil dalam serangkaian orbit mengelilingi matahari. Seperti awan padat lebah yang berdengung di sekitar sarang, Kawanan Dyson menyelimuti matahari dari pandangan luar. Menangkap sebagian besar energi matahari yang tersedia.

Armstrong mengatakan bahwa proses manufaktur yang digerakkan oleh robot dapat membangun Dyson Swarm hanya dalam beberapa dekade. Rencananya bergantung pada hasil eksponensial dari siklus baik yang dimulai dengan robot yang menambang material dari Mercury. Materi tersebut meluncur ke orbit (tidak terlalu tangguh. Mengingat gravitasi Merkurius yang lemah), kemudian dibuat menjadi unit Dyson Swarm pengumpul energi.

Jika kita akan menghancurkan Bumi untuk membangun segerombolan, maka jelas kita membutuhkan beberapa unit habitat di tengah-tengah Kawanan. Ini bisa datang dalam bentuk koloni ruang angkasa besar yang berputar, seperti O’Neill Cylinders. Ditempatkan pada jarak Bumi-Matahari rata-rata yang bagus. Sedang, dan di zona aman di mana unit pengumpul surya Swarm tidak akan menyapu. Habitat dapat dikonfigurasi untuk menerima energi melalui laser dari jaringan Swarm yang luas.

Kemudian lagi, menciptakan oasis yang mirip Bumi di tengah-tengah Swarm sebagai pengganti planet kita. Yang telah meninggal mungkin bukan motivasi sebenarnya dari masyarakat Dyson Swarm. Alasan umum yang dikemukakan mengapa umat manusia suatu hari nanti mungkin menginginkan semua energi yang dipancarkan Matahari. Adalah untuk memberi daya pada komputer yang sangat canggih. Mungkin komputer itu sebenarnya adalah kita — dalam bentuk kesadaran pasca-biologis tanpa membutuhkan udara, air, atau makanan.

“Ketika memikirkan bagaimana orang-orang di masa depan dapat melihat [membangun sebuah megastruktur], kita cenderung terjebak dengan gambaran spesifik dari berbagai habitat, dengan rumput alami dan hal-hal lain,” kata Armstrong. “Tapi nilai-nilai kita mungkin telah berubah … kita sendiri mungkin hidup dalam mesin.”

Apa Pentingnya Matematika Dalam Ilmu Komputer?

Ilmu Komputer adalah mata kuliah yang cukup menarik. Banyak orang mempelajarinya dengan harapan menjadi pemrogram komputer besar berikutnya, menjadi peretas, administrator sistem, dan karier yang menguntungkan lainnya. Meskipun terdengar menarik, ada satu hal yang kebanyakan orang tidak menyukainya: Hubungan erat antara ilmu komputer dan matematika.

Selama bertahun-tahun, pentingnya matematika dalam ilmu komputer telah menjadi topik yang cukup kontroversial. Beberapa orang percaya bahwa matematika penting bagi siswa ilmu komputer. Yang lain melihatnya sebagai subjek yang hanya menambah sedikit nilai dalam ilmu komputer.
Jadi, pihak mana yang mengatakan yang sebenarnya? Pada artikel ini, kami akan menyoroti pentingnya matematika dalam ilmu komputer.

Hubungan Antara Matematika Dan Ilmu Komputer

1. Matematika Bersifat Abstrak

Sebagian besar konsep matematika diajarkan melalui bahasa abstrak. Di sisi lain, salah satu hal yang tercakup dalam ilmu komputer adalah studi tentang bahasa pemrograman. Sebagian besar bahasa ini juga bersifat abstrak. Mereka dicirikan oleh sintaksis, proses yang terdefinisi dengan baik, simbol, kata tunggal, dan bahkan visual.
Mengingat sifat matematika yang abstrak, Anda akan memiliki kelancaran saat mempelajari bahasa pemrograman. Matematika akan membekali siswa dengan seni membaca, memahami, dan menganalisis masalah sebelum menemukan solusi. Semua keterampilan ini sangat penting dalam hal pemrograman dan ilmu komputer secara umum.

2. Matematika Mengajarkan tentang Bagaimana Memanfaatkan Algoritma

Algoritma adalah istilah yang umum digunakan di bidang ilmu dan teknologi komputer secara umum. Ini memberikan dasar di mana program atau aplikasi apa pun harus dibuat dan dilaksanakan.
Meskipun kebanyakan orang menemukan istilah ini untuk pertama kalinya di kelas ilmu komputer, sebenarnya mereka diperkenalkan di kelas matematika. Tahukah Anda bahwa persamaan sederhana seperti 7 + 3 = 10 adalah sebuah algoritma? Dari persamaan sederhana tersebut, siswa kemudian dikenalkan dengan algoritma kompleks dalam ilmu komputer.

3. Matematika Memberikan Keterampilan Analisis kepada Siswa

Pengkodean bukanlah proses satu arah. Anda harus terus datang kembali untuk memeriksa apa yang telah Anda tulis dan memverifikasi apakah itu benar. Ini karena Anda pasti membuat satu atau beberapa kesalahan saat membuat kode.

Dalam bidang matematika, siswa biasanya dipaksa untuk menganalisis hasil karyanya. Jawaban yang mungkin Anda berikan tidak selalu akurat. Anda perlu kembali dan memeriksa rumus dan angka yang telah Anda gunakan. Anda akan memperbaiki kesalahan atau kesalahan tersebut sebelum menghubungi jawaban akhir Anda.

Dengan kata lain, matematika mempersiapkan siswa untuk tugas mengidentifikasi dan memperbaiki bug. Sekalipun ada alat yang dapat melakukan pekerjaan ini secara otomatis. Siswa akan tetap memiliki semangat untuk melakukan pekerjaan ini dengan mudah.

4. Ilmu Komputer Memiliki Banyak Matematika

Selain keterampilan di atas, Anda juga akan menjumpai banyak matematika dalam ilmu komputer. Di sini Anda akan diminta untuk menggunakan pengetahuan matematika untuk menyelesaikan masalah kehidupan nyata melalui komputer. Celakalah Anda jika Anda tidak pernah mengambil kelas matematika dengan serius.
Misalnya, ada banyak persamaan dan rumus matematika yang digunakan untuk merancang program pengendalian mobil swakemudi. Akan sangat sulit jika bukan tidak mungkin untuk menulis program seperti itu jika Anda benar-benar hijau di bidang matematika.

5. Matematika Diskrit adalah Latar Belakang Ilmu Komputer

Bukan rahasia lagi bahwa matematika diskrit membentuk dasar yang kuat untuk studi pemrograman dan ilmu komputer. Ini akan membekali Anda dengan pengetahuan mendalam tentang algoritma, komputasi, dan kompleksitas yang akan Anda gunakan dalam pemrograman. Aljabar Boolean- subjek dalam matematika diskrit diterapkan dalam membuat fungsi kontrol saat pemrograman. Setelah Anda menguasai teori matematika ini, Anda akan mudah mempraktikkannya dalam ilmu komputer.

Kesimpulan

Seringkali, sebagian besar sekolah dan perguruan tinggi memasukkan matematika ke dalam ilmu komputer. Namun, mereka jarang memberi tahu siswa mengapa mereka melakukannya. Mereka hanya melakukan ini sebagai rutinitas dasar. Hal ini membuat sebagian besar siswa merasa kurang berubah.

Dalam artikel ini, jelas sekali bahwa teori matematika itu praktis. Mereka dapat diterapkan untuk menerapkan berbagai aspek inti dari ilmu komputer. Jika Anda berencana untuk belajar ilmu komputer, mungkin inilah saatnya Anda membangun minat terhadap matematika.