Подключение машинки автомат: Как правильно подключить стиральную машинку к канализации и водопроводной сети

Содержание

Подключение стиральной машины — цены мастеров в Красноярском крае

Подключение стиральной машины
Подключение посудомоечной машины
Подключение варочной поверхности
Подключение духового шкафа
Подключение электрической плиты
Установка холодильника
Подключение кухонной вытяжки

Подключение проточного водонагревателя
Подключение накопительного водонагревателя
Установка котлов
Установка стиральных машин
Установка посудомоечных машин
Установка плит

Установка встраиваемой техники
Установка духовых шкафов
Установка газовых плит
Установка электрических котлов

Подключение стиральной машины — прайс-лист

На сайте 3 года 4 месяца Был 2 года 6 месяцев назад

Мастер по подключению стиральных машин от 1 000 ₽/шт.

На сайте 4 года 6 месяцев Был 3 года 7 месяцев назад

Подключение стиралки от 1 000 ₽/шт.

На сайте 3 года 8 месяцев Был 2 года 2 месяца назад

Монтаж стиральной машины от 1 200 ₽/шт.

На сайте 3 года 5 месяцев Был 1 месяц 3 недели назад

Установка стиральной машинки автомат от 1 500 ₽/шт.

На сайте 6 лет 4 месяца Был 3 года 2 месяца назад

Подключение стиральной машины от 800 ₽/шт.

На сайте 4 года 3 месяца Был 4 года назад

Монтаж стиральной машины от 500 ₽/шт.

На сайте 6 лет 1 месяц Был 1 день 22 часа назад

Установка стиральной машинки автомат от 1 500 ₽/шт.

На сайте 4 года 4 месяца Был 4 года 1 месяц назад

Установка стиральной машинки автомат от 700 ₽/шт.

На сайте 5 лет 2 месяца Был 5 лет 2 месяца назад

Установка стиральной машины от 500 ₽/шт.

На сайте 4 года 4 месяца Был 4 года 3 месяца назад

Подключение стиральной машины от 400 ₽/шт.

Установка стиральной машины. Хабаровск. Подключение стиральной машины. Машинки

Чтобы стиральная машина исправно выполняла свои функции и долго работала, необходимо не только выбрать качественную модель, но и соблюдать все требования правильного монтажа. Мы предлагаем вам услуги опытного мастера, который выедет в любой район Хабаровска и произведет подключение стиральной машинки с учетом всех особенностей купленного вами агрегата и места установки. Заказать качественную и недорогую установку стиральной машины можно по телефону.

Телефоны в Хабаровске: (4212) 71-07-47

Подключение стиральной машины-автомат

Наши мастера имеют огромный опыт в монтаже бытовой техники. Поэтому

установка стиральной машины производится в несколько этапов с учётом всех необходимых нюансов:

Демонтаж транспортировочного крепежа. Эти элементы представляют собой металлические болты, бруски и скобы и служат только для удобства транспортировки прибора. Их нельзя оставлять, иначе уже через полгода стиральная машина может сломаться.
Место монтажа. Из-за веса стиральной машины и вибрации во время работы, устройство следует устанавливать на бетонный пол. Часто машину устанавливают в ванной комнате на кафель, в таком случае, чтобы уберечь плитку от растрескивание, а прибор от скольжения, необходимо подложить резиновый коврик. Неровности пола можно компенсировать разной длиной ножек.
Подключение слива. Все модели стиральных машин укомплектованы специальным шлангом, который можно повесить на бортик ванной. Необходимо убедиться, что шланг надежно закреплен и не сорвется во врем слива воды. Стоит учитывать, что длина шланга рассчитана на мощность установленного в машинке насоса. Также наши мастера могут подключить прибор напрямую к канализации через сифон, который предотвратит попадание в помещение неприятных запахов.

Подключение стиральной машины к воде осуществляется сантехниками гибким шлангом, который в случае необходимости можно удлинить. Чтобы избежать протечки, все соединения должны быть уплотнены специальными резиновыми прокладками, а подача воды должно перекрываться дополнительно установленным краном.
Подключение к электросети. Даже самые современные модели стиральных машин имеют высокий (максимально допустимый для бытовых приборов) уровень риска пробоя. Поэтому для безопасной работы мы рекомендуем подключать машинку отдельным кабелем через автомат-отсекатель, а квартирная проводка должна выдерживать 15 А.

Установка стиральной машины: важные особенности

Установка стиральной машины имеет свои нюансы, от которых зависит безопасность работы устройства, поэтому монтаж стоит доверить специалисту. Наш опытный мастер произведет установку вашей новой стиральной машины и подключит ее ко всем необходимым коммуникациям, перед этим обязательно произведя оценку их состояния. При обнаружении любых неисправностей прежде всего проверяется герметичность подсоединения к водопроводу и канализации. Только после этого можно проводить подключение стиральной машины к водопроводу. Кроме того, стоит обратить внимание на:

Правильность размещения агрегата. При установке машины на неровный пол резко увеличивается уровень вибрации, что может привести к поломке машины, или её преждевременному выводу из строя.

Тщательное освобождение от транспортной упаковки. Нельзя осуществлять тестовое включение стиральной машины до удаления транспортировочных болтов. В этом случае можно серьёзно повредить барабан машины, а в худшем случае машина может полностью выйти из строя.

Доверьте установку стиральной машины нашим опытным специалистам, и наслаждайтесь комфортом в своём уютном доме. Обращайтесь к нам!

Назад
Вперёд

Ричард Фейнман и машина связи

Подпишитесь на наш блог для получения более интересных статей

У. Дэниела Хиллиса для Physics Today

Перепечатано с разрешения Phys. Сегодня 42 (2), 78 (1989). Авторское право 1989 г., Американский институт физики.

Photo by Faustin Bray

Однажды, когда я обедал с Ричардом Фейнманом, я упомянул ему, что планирую основать компанию по созданию параллельного компьютера с миллионом процессоров. Его реакция была однозначной: «Это определенно самая глупая идея, которую я когда-либо слышал». Для Ричарда сумасшедшая идея была возможностью либо доказать ее ошибочность, либо доказать ее правоту. В любом случае, ему было интересно. К концу обеда он согласился провести лето, работая в компании.

Интерес Ричарда к вычислительной технике восходит к его дням в Лос-Аламосе, где он руководил «компьютерами», то есть людьми, которые управляли механическими калькуляторами. Там он сыграл важную роль в настройке некоторых из первых табулирующих машин с программируемыми подключаемыми модулями для физического моделирования. Его интерес к этой области возрос в конце 1970-х годов, когда его сын Карл начал изучать компьютеры в Массачусетском технологическом институте.

Я познакомился с Ричардом через его сына. Я был аспирантом в лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического института, и Карл был одним из студентов, помогавших мне с моим дипломным проектом. Я пытался спроектировать компьютер, достаточно быстрый для решения задач здравого смысла. Машина, как мы предполагали, будет содержать миллион крошечных компьютеров, соединенных коммуникационной сетью. Мы назвали это «Машина связи». Ричард, всегда интересовавшийся деятельностью своего сына, внимательно следил за проектом. Он скептически отнесся к этой идее, но всякий раз, когда мы встречались на конференции или я приезжал в Калифорнийский технологический институт, мы не спали до утра, обсуждая детали планируемой машины. Первый раз, когда он, казалось, поверил, что мы действительно собираемся его построить, было собрание за обедом.

Ричард прибыл в Бостон на следующий день после регистрации компании. Мы были заняты сбором денег, поиском помещения для аренды, выпуском акций и т. д. Мы обосновались в старом особняке недалеко от города, и когда появился Ричард, мы все еще оправлялись от шока, вызванного получением первых нескольких миллионов долларов. долларов в банке. Никто не думал ни о чем техническом в течение нескольких месяцев. Мы спорили о том, как должна называться компания, когда Ричард вошел, отсалютовал и сказал: «Ричард Фейнман приступает к исполнению своих обязанностей. Хорошо, босс, какое у меня задание?» Собравшаяся группа не совсем закончивших Массачусетский технологический институт студентов была поражена.

После спешной частной беседы («Я не знаю, вы его наняли…») мы сообщили Ричарду, что его заданием будет консультирование по применению параллельной обработки в научных задачах.

«Похоже на бред,» сказал он. «Дайте мне что-нибудь реальное».

Итак, мы отправили его купить канцтовары. Пока его не было, мы решили, что часть машины, о которой мы больше всего беспокоимся, — это маршрутизатор, доставляющий сообщения от одного процессора к другому. Мы не были уверены, что наш дизайн сработает. Когда Ричард вернулся с покупки карандашей, мы дали ему задание проанализировать маршрутизатор. 9{12]$ провода. Вместо этого мы планировали соединить процессоры в 20-мерный гиперкуб, чтобы каждому процессору нужно было напрямую общаться только с 20 другими. Поскольку многие процессоры должны обмениваться данными одновременно, многие сообщения будут конкурировать за одни и те же провода. Задача маршрутизатора состояла в том, чтобы найти свободный путь через эту 20-мерную пробку или, если он не мог, удержать сообщение в буфере, пока путь не освободится. Наш вопрос к Ричарду Фейнману заключался в том, предоставили ли мы достаточно буферов для эффективной работы маршрутизатора.

В течение первых нескольких месяцев Ричард начал изучать принципиальные схемы маршрутизаторов, как если бы они были объектами природы. Он был готов выслушать объяснения того, как и почему все работает, но в основном предпочитал разбираться во всем сам, моделируя работу каждой из цепей с помощью карандаша и бумаги.

Тем временем остальные из нас, счастливые, что нашли, чем занять Ричарда, занялись заказом мебели и компьютеров, наняли первых инженеров и договорились с Агентством перспективных исследовательских проектов Министерства обороны (DARPA) оплатить разработку первого прототипа. Ричард проделал замечательную работу, сосредоточившись на своем «задании», лишь изредка останавливаясь, чтобы помочь с проводкой в компьютерном зале, настроить механический цех, пожать руку инвесторам, установить телефоны и весело напомнить нам, какие мы все сумасшедшие. Когда мы наконец выбрали название компании Thinking Machines Corporation, Ричард был в восторге. «Это хорошо. Теперь мне не нужно объяснять людям, что я работаю с кучей психов. Я могу просто сказать им название компании».

Техническая сторона проекта явно напрягала наши возможности. Мы решили упростить ситуацию, начав с 64 000 процессоров, но даже тогда объем работы был огромным. Нам пришлось разработать собственные кремниевые интегральные схемы с процессорами и маршрутизатором. Нам также пришлось изобретать механизмы упаковки и охлаждения, писать компиляторы и ассемблеры, придумывать способы одновременного тестирования процессоров и так далее. Даже такие простые проблемы, как соединение плат вместе, приобрели совершенно новый смысл при работе с десятками тысяч процессоров. Оглядываясь назад, если бы мы хоть немного понимали, насколько сложным будет проект, мы бы никогда не начали.

‘Организуйте этих парней’

Я никогда раньше не руководил большой группой, и я явно перестарался. Ричард вызвался помочь. «Мы должны организовать этих парней, — сказал он мне. «Позвольте мне рассказать вам, как мы это сделали в Лос-Аламосе».

У каждого великого человека, которого я знал, было определенное время и место в их жизни, которое они использовали в качестве точки отсчета; время, когда все работало так, как предполагалось, и совершались великие дела. Для Ричарда это время было в Лос-Аламосе во время Манхэттенского проекта. Всякий раз, когда что-то шло не так, Ричард оглядывался назад и пытался понять, чем сейчас отличается от того, что было тогда. Используя этот подход, Ричард решил, что мы должны выбрать эксперта в каждой важной области машины, такой как программное обеспечение, упаковка или электроника, чтобы стать «лидером группы» в этой области, аналогично лидерам групп в Лос-Аламосе.

Вторая часть кампании Фейнмана «Давайте организуемся» заключалась в том, что мы должны начать серию регулярных семинаров с приглашенными докладчиками, у которых может быть интересное отношение к нашей машине. Идея Ричарда заключалась в том, что мы должны сосредоточиться на людях с новыми приложениями, потому что они будут менее консервативны в отношении того, какой компьютер они будут использовать. На наш первый семинар он пригласил Джона Хопфилда, своего друга из Калифорнийского технологического института, чтобы он рассказал нам о своей схеме построения нейронных сетей. В 19В 83 году изучение нейронных сетей было таким же модным, как изучение экстрасенсорного восприятия, поэтому некоторые люди считали Джона Хопфилда немного сумасшедшим. Ричард был уверен, что отлично впишется в Thinking Machines Corporation.

То, что изобрел Хопфилд, было способом построения [ассоциативной памяти], устройства для запоминания паттернов. Чтобы использовать ассоциативную память, ее тренируют на серии паттернов, таких как изображения букв алфавита. Позже, когда в памяти появляется новый паттерн, она способна вспомнить аналогичный паттерн, который она видела в прошлом. Новое изображение буквы «А» будет «напоминать» память о другой «А», которую оно видело ранее. Хопфилд понял, как такую память можно построить из устройств, похожих на биологические нейроны.

Похоже, что метод Хопфилда не только работал, но и хорошо работал на Connection Machine. Фейнман выяснил детали того, как использовать один процессор для имитации каждого из нейронов Хопфилда, с силой связей, представленной в виде чисел в памяти процессоров. Из-за параллельной природы алгоритма Хопфилда все процессоры могут использоваться одновременно со 100% эффективностью, поэтому машина соединений будет в сотни раз быстрее, чем любой обычный компьютер.

Алгоритм для логарифмов

Фейнман довольно подробно разработал программу для вычисления сети Хопфилда на машине соединений. Больше всего он гордился подпрограммой вычисления логарифмов. Я упоминаю его здесь не только потому, что это умный алгоритм, но и потому, что это особый вклад, который Ричард внес в основное направление компьютерных наук. Он изобрел его в Лос-Аламосе.

Рассмотрим задачу нахождения логарифма дробного числа от 1,0 до 2,0 (алгоритм можно без особого труда обобщить). {-k]$ могла использоваться всеми процессорами. Все вычисления заняли меньше времени, чем деление.

Концентрация на алгоритме базовой арифметической операции была типичной для подхода Ричарда. Он любил детали. При изучении маршрутизатора он обращал внимание на действие каждого отдельного вентиля и при написании программы настаивал на понимании выполнения каждой инструкции. Он не доверял абстракциям, которые не могли быть напрямую связаны с фактами. Когда несколько лет спустя я написал статью о Connection Machine для журнала Scientific American, он был разочарован тем, что в ней упущено слишком много деталей. Он спросил: «Как кто-то должен знать, что это не просто куча дерьма?»

Настойчивое внимание Фейнмана к деталям помогло нам раскрыть потенциал машины для численных вычислений и физического моделирования. В то время мы были убеждены, что Connection Machine не будет эффективна при «обработке чисел», потому что первый прототип не имел специального оборудования для векторов или арифметики с плавающей запятой. Оба они были «известны» как требования для обработки чисел. Фейнман решил проверить это предположение на проблеме, с которой он был хорошо знаком: квантовой хромодинамике.

Квантовая хромодинамика — это теория внутренней работы атомных частиц, таких как протоны. Используя эту теорию, в принципе можно вычислить значения измеримых физических величин, таких как масса протона. На практике для таких вычислений требуется столько арифметических операций, что самые быстрые компьютеры в мире могут работать годами. Один из способов сделать это вычисление — использовать дискретную четырехмерную решетку для моделирования секции пространства-времени. Поиск решения включает в себя суммирование вкладов всех возможных конфигураций определенных матриц на звеньях решетки или, по крайней мере, некоторой большой репрезентативной выборки. (По сути, это интеграл Фейнмана по траекториям.) Сложность этого заключается в том, что вычисление вклада даже одной конфигурации включает в себя умножение матриц вокруг каждой маленькой петли в решетке, а количество петель растет пропорционально четвертой степени размер решетки. Поскольку все эти умножения могут выполняться одновременно, существует множество возможностей, чтобы все 64 000 процессоров были заняты.

Чтобы выяснить, насколько хорошо это будет работать на практике, Фейнману пришлось написать компьютерную программу для КХД. Поскольку единственным компьютерным языком, с которым Ричард действительно был знаком, был Basic, он создал параллельную версию Basic, на которой написал программу, а затем смоделировал ее вручную, чтобы оценить, насколько быстро она будет работать на Connection Machine.

Он был взволнован результатами. «Эй, Дэнни, ты не поверишь, но твоя машина действительно может сделать что-то [полезное]!» Согласно расчетам Фейнмана, машина соединений, даже без специального оборудования для арифметики с плавающей запятой, превзошла бы машину, которую Калифорнийский технологический институт создавал для выполнения вычислений КХД. С этого момента Ричард все больше и больше подталкивал нас к рассмотрению численных приложений машины.

К концу лета 1983 года Ричард завершил свой анализ поведения маршрутизатора и, к нашему большому удивлению и удовольствию, представил свой ответ в виде набора дифференциальных уравнений в частных производных. Для физика это может показаться естественным, но для компьютерного разработчика рассматривать набор логических схем как непрерывную дифференцируемую систему немного странно. Уравнения маршрутизатора Фейнмана были в терминах переменных, представляющих непрерывные величины, такие как «среднее число битов 1 в адресе сообщения». Я гораздо больше привык рассматривать анализ с точки зрения индуктивного доказательства и анализа случаев, чем брать производную от «числа единиц» по времени. Наш дискретный анализ показал, что нам нужно семь буферов на чип; Уравнения Фейнмана предполагали, что нам нужно всего пять. Мы решили перестраховаться и проигнорировать Фейнмана.

Решение игнорировать анализ Фейнмана было принято в сентябре, но следующей весной мы уперлись в стену. Чипы, которые мы разработали, были слишком велики для производства, и единственным способом решить проблему было сократить количество буферов на чип до пяти. Поскольку уравнения Фейнмана утверждали, что мы можем сделать это безопасно, его нетрадиционные методы анализа становились все лучше и лучше для нас. Мы решили пойти дальше и сделать чипы с меньшим количеством буферов.

К счастью, он был прав. Когда мы собрали чипы, машина заработала. Первой программой, запущенной на машине в апреле 1985 года, была игра Конвея «Жизнь».

Клеточные автоматы

Игра «Жизнь» является примером интересующего Фейнмана класса вычислений, названного [клеточными автоматами]. Подобно многим физикам, посвятившим свою жизнь последовательному переходу на все более низкие уровни атомарной детализации, Фейнман часто задавался вопросом, что находится на самом дне. Одним из возможных ответов был клеточный автомат. Идея состоит в том, что «континуум» на своих самых низких уровнях может быть дискретным как в пространстве, так и во времени, и что законы физики могут быть просто макро-следствием среднего поведения крошечных клеток. Каждая ячейка может быть простым автоматом, который подчиняется небольшому набору правил и общается только со своими ближайшими соседями, как вычисление решетки для КХД. Если бы Вселенная действительно работала таким образом, то, по-видимому, это имело бы проверяемые последствия, такие как верхний предел плотности информации на кубический метр пространства.

Понятие клеточных автоматов восходит к фон Нейману и Уламу, которых Фейнман знал в Лос-Аламосе. Недавний интерес Ричарда к этому предмету был вызван его друзьями Эдом Фредкиным и Стивеном Вольфрамом, оба из которых были очарованы клеточно-автоматными моделями физики. Фейнман всегда спешил указать им, что он считает их конкретные модели «чудаковатыми», но, как и в случае с Connection Machine, он считал эту тему достаточно сумасшедшей, чтобы вложить в нее немного энергии.

Существует много потенциальных проблем с клеточными автоматами как моделью физического пространства и времени; например, найти набор правил, который подчиняется специальной теории относительности. Одна из самых простых задач — просто сделать физику такой, чтобы все выглядело одинаково во всех направлениях. Наиболее очевидный образец клеточных автоматов, такой как фиксированная трехмерная сетка, имеет предпочтительные направления вдоль осей сетки. Можно ли реализовать даже ньютоновскую физику на фиксированной решетке автоматов?

У Фейнмана было предложенное решение проблемы анизотропии, которое он пытался (безуспешно) разработать в деталях. Его идея заключалась в том, что лежащие в основе автоматы могут быть связаны не в регулярной решетке, такой как сетка или узор из шестиугольников, а в случайном порядке. Волны, распространяющиеся через эту среду, будут в среднем распространяться с одинаковой скоростью во всех направлениях.

Клеточные автоматы начали привлекать внимание Thinking Machines, когда Стивен Вольфрам, который также работал в компании, предложил использовать такие автоматы не как модель физики, а как практический метод моделирования физических систем. В частности, мы могли бы использовать один процессор для моделирования каждой ячейки и правил, которые были выбраны для моделирования чего-то полезного, например гидродинамики. Для двумерных задач существовало изящное решение проблемы анизотропии, поскольку [Фриш, Хаслахер, Помо] показали, что гексагональная решетка с простым набором правил обеспечивает изотропное поведение на макроуровне. Вольфрам использовал этот метод на Connection Machine для создания прекрасного фильма о турбулентном потоке жидкости в двух измерениях. Просмотр фильма заставил всех нас, особенно Фейнмана, увлечься физической симуляцией. Мы все начали планировать дополнения к оборудованию, такие как поддержка арифметики с плавающей запятой, которая позволила бы нам выполнять и отображать различные симуляции в реальном времени.

Объяснитель Фейнман

Тем временем у нас было много проблем с объяснением людям, что мы делаем с клеточными автоматами. Глаза, как правило, тускнели, когда мы начинали говорить о диаграммах переходов состояний и конечных автоматах. Наконец, Фейнман предложил нам объяснить это следующим образом:

«Мы заметили, что в природе поведение жидкости очень мало зависит от природы отдельных частиц в этой жидкости. Например, течение песка очень похоже на движение песка. поток воды или поток шарикоподшипников. Поэтому мы воспользовались этим фактом, чтобы изобрести тип воображаемой частицы, которую нам особенно легко смоделировать. Эта частица представляет собой совершенный шарикоподшипник, который может двигаться за одну скорость в одном из шести направлений. Течение этих частиц в достаточно большом масштабе очень похоже на течение природных жидкостей».

Это было типичное объяснение Ричарда Фейнмана. С одной стороны, это приводило в ярость экспертов, работавших над проблемой, потому что в ней даже не упоминались все остроумные проблемы, которые они решили. С другой стороны, это радовало слушателей, поскольку они могли уйти от него с реальным пониманием явления и того, как оно связано с физической реальностью.

Мы попытались воспользоваться талантом Ричарда к ясности, заставив его критически оценить технические презентации, которые мы сделали в представлении наших продуктов. Перед коммерческим анонсом Connection Machine CM-1 и всех наших будущих продуктов Ричард критически оценивал запланированную презентацию предложение за предложением. «Не говорите «отраженная акустическая волна». Скажи [эхо]». Или: «Забудьте обо всех этих «локальных минимумах». Просто скажите, что в кристалле застрял пузырь, и вам нужно его вытряхнуть». Ничто не злило его больше, чем то, что простое казалось сложным.

Иногда трудно было заставить Ричарда дать такой совет. Он притворялся, что ему не нравится работать над любой проблемой, выходящей за рамки его заявленной области знаний. Часто в Thinking Machines, когда его просили дать совет, он грубо отказывался со словами: «Это не мой отдел». Я так и не смог понять, что это был за его отдел, но это и не имело значения, так как большую часть времени он тратил на решение проблем «не моего отдела». Иногда он действительно сдавался, но чаще всего возвращался через несколько дней после своего отказа и замечал: «Я думал о том, о чем вы спрашивали на днях, и мне кажется…» Это срабатывало лучше всего. если бы вы были осторожны, чтобы не ожидать этого.

Я не хочу сказать, что Ричард не решался делать «грязную работу». На самом деле, он всегда был добровольцем для этого. Многие посетители Thinking Machines были шокированы, увидев, что у нас есть нобелевский лауреат, паяющий печатные платы или красящий стены. Но что Ричард ненавидел или, по крайней мере, делал вид, что ненавидит, так это то, что его просили дать совет. Так почему люди всегда просили его об этом? Потому что даже когда Ричард ничего не понимал, казалось, он всегда понимал лучше, чем остальные из нас. И все, что он понимал, он мог заставить понять и других. Ричард заставил людей почувствовать себя ребенком, когда взрослый впервые обращается с ним как со взрослым. Он никогда не боялся говорить правду, и каким бы дурацким ни был твой вопрос, он никогда не заставлял тебя чувствовать себя дураком.

Очаровательная сторона Ричарда помогла людям простить его непривлекательность. Например, во многом Ричард был сексистом. Всякий раз, когда подходило время его ежедневной тарелки супа, он оглядывался в поисках ближайшей «девушки» и спрашивал, не принесет ли она его ему. Неважно, была ли она поваром, инженером или президентом компании. Однажды я спросил женщину-инженера, которая только что стала жертвой этого, беспокоит ли ее это. «Да, это действительно меня раздражает», — сказала она. «С другой стороны, он единственный, кто когда-либо объяснял мне квантовую механику так, как будто я мог ее понять». В этом заключалась суть обаяния Ричарда.

Своеобразная игра

Следующие пять лет Ричард работал в компании время от времени. Со временем к машине были добавлены аппаратные средства с плавающей запятой, и по мере того, как машина и ее преемники пошли в коммерческое производство, они все больше и больше использовались для задач численного моделирования, которые Ричард впервые применил в своей программе QCD. Интерес Ричарда сместился с конструкции машины на ее применение. Как оказалось, создание большого компьютера — хороший повод поговорить с людьми, которые работают над одними из самых интересных научных проблем. Мы начали работать с физиками, астрономами, геологами, биологами, химиками — каждый из них пытался решить какую-то проблему, которую раньше было невозможно решить. Выяснение того, как выполнять эти вычисления на параллельной машине, требует понимания деталей приложения, а это как раз то, чем любил заниматься Ричард.

Для Ричарда решение этих проблем было чем-то вроде игры. Он всегда начинал с самых простых вопросов, например: «Какой самый простой пример?» или «Как узнать, правильный ли ответ?» Он задавал вопросы до тех пор, пока не сводил проблему к какой-то важной головоломке, которую, как он думал, он сможет решить. Затем он принимался за работу, строчил в блокноте и смотрел на результаты. Пока он был в раздумьях такого рода, его невозможно было прервать. «Не надоедай мне. Я занят», — говорил он, даже не поднимая глаз. В конце концов он либо решал, что проблема слишком сложна (в этом случае он терял интерес), либо находил решение (в этом случае он проводил следующий день или два, объясняя ее всем, кто слушал). Таким образом, он работал над проблемами поиска в базе данных, геофизического моделирования, сворачивания белков, анализа изображений и чтения страховых форм.

Последний проект, над которым я работал с Ричардом, касался имитации эволюции. Я написал программу, моделирующую эволюцию популяций существ, размножающихся половым путем, на протяжении сотен тысяч поколений. Результаты были неожиданными, поскольку приспособленность популяции прогрессировала внезапными скачками, а не ожидаемым устойчивым улучшением. В палеонтологической летописи есть некоторые свидетельства того, что реальная биологическая эволюция также может проявлять такое «прерывистое равновесие», поэтому мы с Ричардом решили более внимательно изучить, почему это произошло. К тому времени он почувствовал себя плохо, поэтому я отправился и провел с ним неделю в Пасадене, и мы разработали модель эволюции конечных популяций, основанную на уравнениях Фоккера-Планка. Когда я вернулся в Бостон, я пошел в библиотеку и нашел книгу Кимуры на эту тему, и, к моему большому разочарованию, все наши «открытия» были изложены на первых нескольких страницах. Когда я перезвонил и рассказал Ричарду, что нашел, он был в восторге. «Эй, мы поняли это правильно!» он сказал. «Неплохо для любителей».

Оглядываясь назад, я понимаю, что почти во всем, над чем мы работали вместе, мы оба были любителями. В цифровой физике, нейронных сетях, даже параллельных вычислениях мы никогда не понимали, что делаем. Но вещи, которые мы изучали, были настолько новыми, что никто другой точно не знал, что они делают. Успеха добились любители.

Рассказывать хорошие вещи, которые вы знаете

На самом деле, я сомневаюсь, что Ричарда больше всего интересовал «прогресс». Он всегда искал закономерности, связи, новый взгляд на что-то, но я подозреваю, что его мотивация была не столько в том, чтобы понять мир, сколько в том, чтобы найти новые идеи для объяснения. Акт открытия не был для него завершен, пока он не научил ему кого-то другого.

Я помню наш разговор примерно за год до его смерти, когда мы гуляли по холмам над Пасаденой. Мы шли по незнакомой тропе, и Ричард, восстанавливающийся после серьезной операции по поводу рака, шел медленнее, чем обычно. Он рассказывал длинную и забавную историю о том, как он читал о своей болезни и удивлял своих врачей, предсказывая их диагноз и свои шансы на выживание. Я впервые услышал, как далеко зашел его рак, поэтому шутки не казались такими забавными. Должно быть, он заметил мое настроение, потому что вдруг прервал рассказ и спросил: «Эй, в чем дело?»

Я колебался. «Мне грустно, потому что ты умрешь».

— Да, — вздохнул он, — меня это тоже иногда раздражает. Но не так сильно, как ты думаешь. И после еще нескольких шагов: «Когда вы станете такими же старыми, как я, вы начнете понимать, что все равно рассказали большую часть хороших вещей, которые вы знаете, другим людям».

Несколько минут мы шли молча. Потом мы подошли к месту, где пересекалась еще одна тропа, и Ричард остановился, чтобы осмотреть окрестности. Внезапно улыбка осветила его лицо. «Эй, — сказал он, забыв все следы печали, — держу пари, я могу показать тебе лучшую дорогу домой».

Так он и сделал.

Посетите главную страницу или подпишитесь на наш блог

The Connection Machine

Connection Machine

Перейти к содержимому

Мягкая обложка
Твердая обложка

208 стр. , 7 x 9 дюймов,

Мягкая обложка
9780262580977
Опубликовано: 15 февраля 1989 г.
Издатель: The MIT Press

$25,00

Твердый переплет
9780262081573
Опубликовано: 15 августа 1985 г.
Издатель: MIT Press

$27,50

Распродано

Другие розничные продавцы:

Amazon.co.uk
Блэкуэллс

Книжный магазин.org
Улей
Водные камни
Случайный дом пингвинов
Амазонка
Барнс и Ноубл

Книжный магазин.