Вообще, до сих пор неясно, кто изобрёл первый цифровой компьютер. Кандидатов много, и все они относятся к 30-м и 40-м годам ХХ века. Например:

• в 1938 году Конрад Цузе создал Z1 — первую машину, которая помогала в аэродинамических расчётах;

• в 1940 году Алан Тьюринг создал компьютер, способный расшифровывать код «Энигмы»; 

• в 1942 Атанасов и Берри разработали компьютер, названный в их честь. В 1973 году Федеральный суд США даже официально постановил, что эта машина — первый компьютер, но у многих остались сомнения;   

• в1946 году Джон Мокли разработал ЭНИАК — вычислительное устройство для расчёта баллистических таблиц.  

Но примечательно, что на звание первого компьютера претендует и компьютер Mark I, созданный в 1944 году. При этом руководитель группы разработчиков Говард Эйкен при создании машины ориентировался на наработки Чарльза Бэббиджа — английского математика начала 19 века, который пытался создать разностную машину для решения полиномиальных уравнений. К сожалению, у Бэббиджа ничего не вышло, но его идеи однозначно опередили своё время. Посмотрим на его жизнь и изобретения.

С чего всё началось

Жарким летом 1821 году в тесном кабинете Королевского астрономического общества в Лондоне над столом склонились двое молодых людей — обоим тогда было 28 лет. Они кропотливо просматривали астрономические таблицы «Морского справочника» 1776 года выпуска, перелистывая страницу за страницей и поражаясь, сколько в таблицах допущено ошибок. А это плохо не только для астрономов, но и для морской навигации. 

Один из молодых людей — некий Джон Гершель,— не выдержав очередной ошибки, воскликнул: «Вот бы можно было исключить людей из процесса расчёта! Ведь тут простейшие ошибки в сложении и вычитании — это же можно как-то механизировать. Тем же паром, а?». В этот момент его коллега Чарльз Бэббидж замер и произнёс историческое: «Вполне возможно».

«Необнаруженная ошибка в логарифмической таблице подобна затонувшей скале в море», — говорил Джон Гершель 

С этого момента Бэббидж приступил к разработке, уникальной для того времени, разностной машины. В то время господствовала идея барона де Прони — огромные тригонометрические или логарифмические таблицы составлялись вручную, но при этом использовался принцип разделения труда на три уровня:

• первый уровень, самый верхний — несколько выдающихся математиков описывают функции и уравнения, по которым будут составляться таблицы;

• второй уровень, промежуточный — не менее выдающиеся технологи находят способ, как оптимально выстроить рутинный процесс вычислений;

• третий уровень, самый примитивный — вычислители считают и кропотливо записывают в таблицы соответствие функций разным аргументам с определенным шагом. 

Именно на третьем уровне и происходили все ошибки. Причём обычно исполнителям вообще не надо было разбираться в математике, а только уметь складывать и вычитать — это позволяло экономить на квалификации счетоводов. Бэббидж понял, что этот третий уровень, и может заменить машина, сократив число ошибок и ускорив процесс расчётов. 

В то время как раз шла промышленная революция, которую ещё называли «паровой» — машины Уатта и Ползунова внедрялись везде, где только можно. Почему бы не использовать пар и в качестве привода такого вычислительного устройства? Правда, забегая вперёд, нужно отметить, что дальше разговоров дело не пошло — машины Бэббиджа управлялись всё-таки вручную. 

Конечно, Бэббидж знал об опыте своих предшественников — попытки облегчить труд счетоводов предпринимались уже неоднократно. 

Например, примечательна работа Джона Непера — создателя логарифмов и человека, который первым понял, что более сложные операции умножения, деления или извлечения корня можно заменить на простое сложение и вычитание. Непер разработал так называемые «палочки Непера» — простой калькулятор 17 века, помогавший перемножать числа.

Через несколько лет Уильям Отред придумал первую логарифмическую линейку, а в 1642 году Паскаль изобрёл первый механический калькулятор — Pascaline. Машина управлялась ручным вращением дисков и могла складывать и вычитать два числа, а также выполнять умножение и деление путём многократного сложения или вычитания.

Но задача у Бэббиджа стояла более общая. Дело в том, что при расчётах астрономических таблиц использовались функции не только первого порядка. Как известно, практически любую функциональную зависимость (а это и есть таблица) можно описать в виде полинома n-го порядка с разными степенями аргумента и коэффициентами при нём. Например, уравнение y=5×4+2×3+6×2+10x+55 — полином 4-го порядка. 

Нужно было найти, как можно быстро и просто механически вычислять значение Y при разных целочисленных X. Для этого Бэббидж использовал метод разностей: он заключается в некотором свойстве полиномиальных уравнений. 

Например, есть простая функция y= x3, третьей степени. Для неё можно составить таблицу, в которую мы подставим несколько маленьких Х (скажем, от 1 до 3) и легко посчитаем значение Y. При этом рядом нарисуем ещё один столбец, в котором будем вычислять разницу соседних значений — 1D. Получится:

• для X=0 значение Y=0

• для X=1 значение Y=1 — разница между этим значение и предыдущим будет (1-0)=1

• для X=2 значение Y=8 — разница между этим значение и предыдущим будет (8-1)=7

• для X=3 значение Y=27 — разница между этим значение и предыдущим будет (27-8)=19

А теперь давайте вычислим разницу 2-го порядка и 3-го порядка между разностями, найденными нами сейчас. 

Полученная разность 3-го порядка для многочлена 3-й степени дальше будет постоянной — это и есть основное свойство. Проверим:

Всё сходится: для вычисления значения X=5 нам надо только: 

• знать предыдущие разности от Х=4

• знать разницу третьего порядка — в нашем случае 6. 

Давайте построим таблицу, проведя обратную операцию: последовательно будем складывать разницы в обратном порядке. Получим:

1. 6 + 18 = 24 (третий порядок)

2. 24 + 37  = 61 (второй порядок)

3. 61 + 64 = 125 (первый порядок — это и есть искомое число)

Это же работает с многочленами любой степени и сложности. Нам надо только знать значение n-й разности (константы), а также значение разностей на предыдущем шаге, которые мы можем посчитать без ошибок. 

Остаётся построить механизм, который будет итерационно складывать числа до того значения, какое вам надо. Мы выставляем положения циферблатов на начальной позиции (известные нам разности), а дальше просто вращаем ручку столько раз, сколько должно быть последовательных сложений — всю работу делают шестерни. Мы ограничены только в размерах установки: 

• чем большие числа мы хотим складывать, тем выше должны быть наборы циферблатов — иначе нам не хватит разрядов;

• чем больше степень многочлена, тем больше таких столбцов с числами должно быть.

Ещё Бэббидж решил, что надо исключить любую ошибку. Поэтому важной частью его концепции стала система печати — значения вычислений выдавливались на медной пластине. 

В общем, концепция разностной машины была готова в том же 1821 году, а на её проектирование и презентацию научному сообществу ушёл ещё год. Но вернёмся к этому позже. 

Ранние годы

Бэббидж был невероятно талантливым человеком для своего времени: его интересы не ограничивались одной только математикой. И во многом на судьбу гения повлияло его хрупкое здоровье. 

Родился Чарльз Бэббидж в 1791 году в семье банкира, в довольном фешенебельном районе Южного Лондона — Ньюингтоне. В нежном восьмилетнем возрасте малыш подхватил лихорадку, которая чуть не унесла его жизнь. Поэтому его отправили в приходскую школу, где он обучался у частных репетиторов — чтобы окончательно не подорвать здоровье. Он так и не пошёл в общеобразовательную школу, зато во время домашнего обучения познакомился с его любимой книгой Ward’s Guide for Young Mathematicians. 

В 1810 году Чарльз Бэббидж, 18 лет отроду, поступает в самый престижный в Англии Тринити-колледж, при Кембриджском университете. На секундочку, из этого колледжа в разное время выпускалось шесть премьер-министров, а также Исаак Ньютон, Джеймс Клерк Максвелл, Эрнест Резерфорд и Нильс Бор.  

Каково же было разочарование Бэббиджа, когда он познакомился с процессом обучения в столь «передовом» учебном заведении. Что уровень преподавания, что учебная программа никуда не годились. Причём он не один это понимал — Джон Гершель и Джон Пикок, ещё один талантливый математик, полностью разделяли взгляды Бэббиджа. 

Так, в в 1812 году родилось «Аналитическое общество», и оно поставило себе задачу ликвидировать разрыв в математическом подходе между Англией и континентальной Европой. Например, Бэббидж со товарищи хотели, чтобы английские математики перешли на нотацию Лейбница при работе с дифференциальными уравнениями вместо устаревшего подхода Исаака Ньютона. Для этого они даже перевели на английский знаменитый учебник «Научные основы интегрального и дифференциального исчисления» французского математика Сильвестра Лакруа. 

В том же 1812 году Бэббидж переводится в другой колледж при Кембридже — Питерхаус (во многом, из-за неприязни преподавателей), и в 1814 году успешно его заканчивает, являясь неофициальной звездой математики среди всего потока студентов. 

После выпуска он около года читал лекции в Королевском институте, а в 1816 году за заслуги был избран членом престижнейшего Королевского общества. 

Создание разностной машины

В 1820 году Бэббидж и Гершель, активно интересовавшиеся астрономией, создают Астрономическое общество Лондона (к слову, в 1831 году оно получило звание «Королевского» с соответствующими привилегиями). Именно здесь мы возвращаемся к точке, когда было принято решение о создании разностной машины. 

14 июня 1822 году на свет появляется одностраничная заметка «О применении машин для расчёта астрономических таблиц» — вот она. 

Если кратко, то автор утверждает, что он построил механизм, который успешно рассчитывает таблицы «квадратных и треугольных чисел», а также полином второго порядка x2 + x+ 41. Он заканчивает свою записку с большим оптимизмом: 

«Исходя из опытов, которые я уже провёл, я чувствую большую уверенность в полном успехе предложенных мною планов».

Первая версия разностной машины, конечно, была экспериментальной — работала только с числами до шестого разряда и полиномами второго порядка. А у Бэббиджа были намного более грандиозные планы — построить машину, которая бы работала с числами до 20 знаков и многочленами шестого порядка, причём не только в десятичной системе счисления. По проекту новая версия разностной машины должна была содержать 25 000 деталей и весить около 4 тонн — при этом она могла бы делать оттиски на носителях с результатами расчётов, что является прообразом современного принтера. 

В 1824 году Бэббидж получил почётную медаль «Астрономического общества» за работающий прототип разностной машины, и в том же году получил средства в размере 1700 фунтов стерлингов (около 230 000 долларов США сейчас) для начала работы над проектом. Правительство увидело мощнейший потенциал в разностной машине, причём не только для астрономов: например, для инженерных и баллистических расчётов, в банковских и страховых таблицах, и многого другого.

На тот момент задача была практически неподъёмной: в 19 веке изготовить настолько точно шестерни и валы с учётом допустимого люфта было крайне сложно. А точность была очень важна: в разностном методе суммирование происходит последовательно, в несколько этапов. Если хоть один диск не сместится на нужную величину, то все последующие стадии расчётов будут содержать ошибку. 

Для такой работы нужен был опытный мастер, и Бэббидж обратился к Джозефу Клементу — изготовителю сверхточных инструментов и ткацких станков. О подходе Клемента к работе говорит интересный факт: он производил резьбовые метчики и настаивал, что должен быть разработан общий стандарт резьбы. Его подмастерье Джозеф Уитворт использовал эти идеи и создал первый в мире стандарт BSW — British Standard Whitworth.

Дальше между Бэббиджем и Клементом установились довольно странные отношения. В течение почти 9 лет они плотно сотрудничали и создавали невероятно точные детали, которые невозможно было нигде купить. Но при этом они часто спорили: Бэббидж вносил непрерывные изменения в конструкцию и стремился к идеальному результату. А Клемент настаивал, что нужно придерживаться бюджета — каждая новая деталь стоила очень дорого. 

В 1832 седьмая часть всей машины, состоящая примерно из 3000 деталей, была готова. При этом бюджет вырос с 1700 до 17 000 фунтов, и Бэббидж выложил ещё около 6 000 фунтов из своего кармана. Для финансирования работающий образец регулярно демонстрировали публике. Одна из зрительниц вспоминала: 

В прошлый понедельник мы пошли смотреть на мыслящую — или как-то так она называлась. На наших глазах она возвела несколько чисел во 2-ю и 3-ю степени, а потом нашла корень квадратного уравнения».

Но в целом работа двигалась катастрофически медленно. Развязка наступила в 1833 году — разработка разностной машины переносится в новую просторную мастерскую. На время переезда рабочие не работали, и Клемент просит Бэббиджа компенсировать им простой в работе. Тот отказывается, и Клемент прекращает сотрудничество: забирает инструменты и распускает рабочих. На этом история создания разностной машины версии 1.0 заканчивается. 

Только в 1847 году Бэббидж вернулся к идее довести до ума разностную машину, создав её версию 2.0 — она могла бы уже работать с числами 31 порядка и полиномами седьмого порядка, при этом иметь всего 8000 деталей благодаря новому подходу. Однако финансировать очередной проект правительство не собиралось — тем более никто не отчитался за израсходованные 17 000 фунтов на постройку предыдущей версии устройства. Да и тогдашний премьер-министр Роберт Пил терпеть не мог взбалмошного изобретателя.

Шведский изобретатель Георг Шутц построил машину на основе идеи Бэббиджа в 1855 году. Но она была намного скромнее: работала с числами 15-значными числами и полиномами четвёртого порядка. Кстати, сам Бэббидж всячески поддерживал Шутца и популяризовал его машину. 

Но кажется, что на самом деле Бэббидж несильно расстроился из-за провала своей разностной машины. С 1833 года вплоть до своей смерти он грезил другим, более совершенным устройством. 

От разностной машины к компьютеру

Бэббиджу пришла в голову идея, что можно сделать машину общего назначения, которая сможет решать больше разных задач. Например:

• Производить не только операцию сложения, но и любые другие, которые оператор будет выбирать по желанию: квадратный корень, умножение, деление и прочее. Тем более все они так или иначе выполняется путем сложения и вычитания.  

• Данные будут не просто вводиться оператором, а ещё и сохраняться в некое хранилище — например, промежуточные результаты вычислений. 

• Чтобы машина понимала, какую операцию сделать и при каких условиях поместить результат в регистр хранения, можно использовать перфокарты с натурально написанными программами. Надо признать, что тут Бэббидж использовал идеи Жозефа Жаккарда, который еще в 1801 году придумал перфокарты для автоматизации плетения сложных ткацких станков. 

Если очень упрощённо, машина состояла из базовых элементов, которые можно встретить в любом современном компьютере: 

• Store (хранилище) — тут будут храниться данные с результатами вычислений. Память в современной терминологии — представляет собой шестерни с циферблатами, расположенные столбиками. Чем большее значение числа должно быть записано, тем больше будет высота столба.

• Mill (мельница) — то, что будет производить непосредственные арифметические операции и передавать данные либо на печать, либо в промежуточное хранилище. Выполняет функцию процессора — соединяет шестерни в разных комбинациях, в зависимости от исполняемой программы.

• Устройства ввода и вывода — это принтер (примерно тот же, что планировалось использовать в разностной машине), звонок (сообщение о том, что программа исполнилась) и набор разных перфокарт, которые позволяли пользователю буквально программировать машину!

Сами перфокарты использовались трёх видов:

• операций — указывали, что сейчас должно исполняться: умножение, сложение, вычитание или деление;

• переменных — сообщали, что должно происходить с результатами вычислений или откуда брать входящие данные: из хранилища или от пользователя;

• числового ввода — с их помощью пользователь вводил конкретные цифры, и на этих же перфокартах данные могли сохраняться, как на дискетах. 

Комбинируя перфокарты и расставляя на них отверстия в нужном порядке, можно было составлять ветвления и циклы — неотъемлемую часть современной разработки. Поэтому можно сказать, что все признаки программируемого компьютера у аналитической машины Бэббиджа были на лицо. На выполнение операций сложения/вычитания уходило бы примерно 1 секунда, а на умножение и деление — 40-50 секунд.

Подробное устройство аналитической машины Чарльза Бэббиджа описывается в книге «Невероятные приключения Лавлейс и Бэббиджа. (Почти) правдивая история первого компьютера».  А ещё есть замечательная статья на Хабре по мотивам книги с оригинальными иллюстрациями — рекомендуем к прочтению. 

В 1840 году Чарльз Бэббидж прочитал в Италии несколько лекций о своей аналитической машине. Это настолько шокировало слушателей, что итальянский математик Луиджи Федерико Менабреа написал в 1842 году статью «Понятия об аналитической машине». 

Опубликованную статью заметила Ада Лавлейс — урождённая Ада Байрон, единственная дочь великого английского поэта лорда Байрона. 

Надо сказать, что статья попалась Аде на глаза не случайно. Ещё будучи подростком, она увидела в действии разностную машину Бэббиджа и настолько заинтересовалась ей, что принялась постигать математику — хотелось разобраться в принципе её действия. Они даже подружились с изобретателем, и Чарльз помогал своей подопечной в учёбе — он отмечал, насколько у Ады развиты аналитические способности.

Поэтому Ада внимательно следила за работами Бэббиджа и не могла не заметить статью итальянского математика. Но она нашла в ней… Ошибки! Когда она поделилась с Бэббиджем своими замечаниям, тот восхитился и предложил ей написать комментарии. Ада написала — её «Заметки» 1843 года с переводом статьи по объему были в три раза больше оригинала. Примечательно, что в них она предложила довольно сложную методику расчёта чисел Бернулли. Вот текст самих заметок, а подробно методику разбирают в статье на Хабре. 

Бэббидж создал десятки чертежей своей аналитической машины, а также описания некоторых алгоритмов. Однако аналитической машине не суждено было быть построенной при жизни изобретателя во многом из-за того же, почему так и не была построена более примитивная разностная машина. Всему виной отсутствие финансирования и нужных технологий в 19 веке. 

«Я дошёл до момента, когда моих финансовых возможностей и моральных сил не хватает. Поэтому на этом вынужден отказаться от работы над аналитической машиной», — писал в 1851 году Бэббидж в своём дневнике. 

После смерти Чарльза Бэббиджа в 1871 году попытки создать аналитическую машину предпринимал его сын Генри. С 1880 по 1910 он создал несколько небольших узлов, без возможности программирования или хранения данных. Никаких значимых результатов он добиться не смог. 

Судьба разработок Бэббиджа

7 августа 1944 году в Гарвардском университете был официально запущен компьютер Mark I, разработанный на деньги Военно-морского флота США и компании IBM.

Это было настоящим чудом техники. Корпус из нержавеющей стали содержал почти 800 тысяч деталей вроде реле, тумблеров и прочего, имея длину под 20 метров, высоту 3 метра и вес 4,5 тонны. Длина проводов для коммутации составляла около 800 км, а для синхронизации модулей расчёта использовался вал длиной 15 метров, который вращался благодаря электродвигателю больше 4 кВт. Компьютер мог совершать математические операции с 72 числами по 23 разряда каждый, а выполнялись расчёты при помощи считывания данных с бумажной перфорированной ленты. 

Ничего не напоминает? Руководил проектом Говард Эйкен — капитан ВМФ США. И за основу он взял наработки и чертежи Чарльза Бэббиджа! 

Кстати, в основе создания компьютера Mark I лежит так называемая гарвардская архитектура ЭВМ — ровно тот же подход использовал Бэббидж при разработке своей аналитической машины.

«Боюсь, если бы Бэббидж родился на 75 лет позже, я остался бы без работы», — говорил Говард Эйкен

Компьютер Mark I проработал до 1959 года и использовался в основном для составления таблиц функций Бесселя. Особого практического применения он так и не нашёл. 

Но на этом история изобретения Бэббиджа не закончилась. В 1985 году, спустя более чем 100 лет с момента смерти изобретателя, Лондонский Музей науки решил всё-таки реализовать последнюю версию разностной (не аналитической) машины Бэббиджа. На это у них ушло 17 лет — это при современных-то технологиях! Поэтому шансов, что машину могли бы построить в 19 веке при жизни участников процесса, было немного. Вот как выглядит машина в работе. 

Остаётся только гадать, как выглядел бы мир, если бы Бэббиджу всё-таки удалось создать компьютер ещё в 19 веке. Причём его интересы не ограничивались только вычислительными машинами или составлением математических таблиц:

• Написал в 1832 году книгу об организации производственного процесса и важности разделения физического и умственного труда

• Написал в 1837 году теологический трактат, в котором рассуждал о роли Бога и трактовании Библии. 

• Взломал в 1854 году шифр Виженера во время Крымской войны, первым в истории.

• Опубликовал в 1825 году работу в области электродинамики, пытаясь описать причины вращения Араго — основополагающая работа Фарадея по электромагнитной индукции была опубликована только спустя 6 лет. 

Так что Чарльз Бэббидж по праву считается одним из людей, которые своими работами повлияли на историю человечества.  

Приветствую друзья, не все так однозначно у меня происходит с этой статьей. поскольку работая над своим супер-зарядным устройством, а оно нестандартно в плане типовых решений, приходится использовать и нестандартные подходы или решения в том же выпрямителе. Да и как иначе тут быть, сами статьи занимают очень много времени, это сложная рутина и приходится писать статью несколько дней подряд, а потом бывает выключился свет или компьютер, и все статья пропала, переписывать заново. Все статьи приходится писать попутно с работой над своим проектом, и кроме всех житейский сложностей, когда в очередной раз часть статьи прошло ушла в никуда, уже просто руки не поднимаются закончить начатое, а это очень обидно…

Но сегодня выдался выходной день, я решил уже приступать к ней с новой силой. За это хотелось бы выразить благодарность Максиму Горшенину из IMAXAI

Хотелось бы отметить, что Максим Горшенин топит за отечественную Российскую микроэлектронику и ни только. Поскольку в одном из роликов упомянул обо мне — этим он простимулировал заняться статьей. У него есть свой канал на Youtube RuTube VK Дзен Telegram. При желании вы можете легко найти его данные.

Что же касается меня, то на данный момент я занимаюсь разработкой устройств, в том числе зарядного устройства для аккумуляторов, которая отличается от философии современных зарядок, а вместе с ним и топологией. С одной стороны есть претензии претендующие на вызов основным законам термодинамики, с другой — эти законы термодинамики подобные устройства не отменяют. Причина состоит в том, что энергия. которая рассеивается в виде Джоулева тепла весьма ничтожна, собственное внутреннее сопротивление современных Литий-Ионных аккумуляторов крайне ничтожно. Но чтобы уйти в рассуждения и философию — это дело отдельных статей, а мне бы хотелось поговорить о некоторых частный случаях, с которыми я, как любитель, столкнулся и пытаюсь на данном этапе разрешить посредством симулятора LTSpice.

А теперь к существу вопроса.

Мне сейчас приходится использовать некоторый узел, содержащий реактивный элемент в виде катушки индуктивности. которая замыкаясь на источник ЭДС накапливает в себе энергию в виде магнитного поля. далее обмотка размыкается и сбрасывает энергию в конденсатор. Схема приведена ниже.

Но вот тут оказался нюанс. На резисторе R1 или обмотке L1 в момент сброса LTSpice показал выброс. Я долго пытался разобраться отчего он может происходить, поскольку сейчас у меня лишь кусок схемы, оказалось, что причина в диоде D1. и что-то мне подсказывает. что в модели диода заложено свойство кристалла диода иметь некий переводный процесс, связанный с восстановлением проводимости ведущее к закрытию самого диода.

Я обозначил такой выброс красным квадратиком. Поскольку у меня специфические требования, мне этот выброс кране нежелателен. и у меня встал вопрос о том, как от этого избавиться. да и по всей своей сути я перфекционист и очень медлительный человек. И кроме врожденной медлительности я еще пытаюсь залазить очень глубоко в какие-то процессы, которые к тому же отбирают дополнительное время, а еще найти решение, которое просто идеально подходило под мои идеальные требования.

Оказывается, что для модели в LTSpice задача решалась уже давно известным способом. На самом деле я применил ключ, который в момент срабатывания диода включался, поскольку сам Mosfet не имеет напряжения P-N перехода, а лишь сопротивление канала, что идеально подходит к моему случаю, как раз это сопротивление крайне ничтожно и теперь ток начинает протекать через это сопротивление открытого канала. А это дает в свою очередь возможность или время на восстановление диода и его закрытию. Это подтвердил LTSpice на своем графике.

Некоторые соображения относительно супер-выпрямителя или синхронного выпрямителя можно найти много интересных статей.

Однако меня заинтересовала вот такая статья

Что будет если MOSFET транзистор заменит выпрямительный диод в источнике питания?

Что будет если MOSFET транзистор заменит выпрямительный диод в источнике питания?

В самой статье была указана следующая схема:

Суть самой схемы состоит в том, что сам Mosfet является диодом, снимая потенциал на этом диоде сигнал поступает на компаратор, который сравнивает сигнал и включает или выключает ключ.

Однако (поправьте меня, если я что-то тут не понимаю), говорится о работе схемы с индуктивностью, как реактивным элементом. Но меня терзают ни только смутные интуитивные сомнения, так же LTSpice показывает, что тут вряд ли что-то будет толковое в условиях, когда к источнику переменного тока подключают диод и индуктивность, а сливать энергию ЭДС самоиндукции будет просто некуда.

для этих целей я поднакидал схемку. Диод взял первый попавшийся в библиотеке.

График зеленым мы видим напряжение на участке номер два, показанный стрелкой, а синим-первый участок цепи. Уж как-то непонятно. Но если сравнивать участок на резисторе зеленым цветом, наверное как-то с этим жить можно. Стоит ли? Не знаю. Это уже философия автора.

Далее мне удалось найти модели LM383 1N4007 элементов в библиотеке. Ссылки, если кому-то станет интересен этот вопрос я поделюсь чуть позже. А вот результатом того, что получилось — ниже.

А теперь, если же мы измерим напряжение на источнике ЭДС и ток через него, то мы увидим вот такую картину и хвосты, которые я обозначил красным. Тот хвост, который уж сильно меня насторожил.

Как мы видим, напряжение на затворе ключа совпадает с временем срабатывания ключа. И это собственно логично и очевидно.

Отсюда родилась немного иная схема

Первая часть представляет из себя усилитель

Вторая часть — это собственно сам компаратор с опто-драйвером HCPL3180

Шустрый ОУ AD8033 работающий до 80 МГц усиливает сигнал на шунте с 0,075 Вольт до 3 Вольт. далее сигнал поступает на компаратор и сравнивает значение. Здесь срабатывание установлено на 1.25 Вольт. В идеальном случае система должна была бы открывать и закрывать затвор в одно и то же время. Но увы, симулятор пытается. по всей видимости. указать на то. что LM383 срабатывает в течение 1-1.5 мкСек, далее подключается задержка в срабатывании опто-драйвера 200 наноСек и более. сейчас пока выдаю данные из даташита.

Но симулятор выстроил эту задержку. В принципе уже в этой схеме симулятор показывает, что проблема, которую я собирался устранить принципиально устранена. Но мне все же как перфекционисту это пока еще не нравится.

В поисках более интересного решения, я решил залезть вот сюда.

https://pdf1.alldatasheet.com/datasheet-pdf/view/166967/AD/AD8613.html

Суть идеи заключается в использовании двух ОУ в качестве компаратора. Один компаратор срабатывает на низкий уровень сигнала, при этом создавая условия для открытия ключа, второй срабатывает на высокий уровень. Однако есть мысль использовать RC цепочку, чтобы создать необходимую задержку после того. как сигнал достигнет своего пика по уровню напряжения. То есть чтобы ключ сработал от пика и до нуля по времени. Это может быть достигнуто подстройкой RC цепочки.

Искусственный интеллект, и в особенности генеративный ИИ на основе больших языковых моделей (large language model, LLM), может перевернуть жизни многих кодеров. Но некоторые специалисты говорят, что ИИ не заменит живых программистов… по крайней мере, сразу.

«Вам стоит беспокоиться о людях, которые используют заменяющий вас ИИ», — говорит докторант биомедицинской инженерии Калифорнийского университета и CEO центра исследований медицинского ИИ MedARC Танишк Мэтью Эйбрехем.

Как же разработчикам ПО стать более полезными и актуальными в надвигающуюся эпоху кодинга на основе LLM? Мы предложим советы и методики для выживания и процветания кодеров в мире генеративного ИИ.

Придерживайтесь основ и рекомендаций

Хотя множество ИИ-помощников в кодинге помогают с автозавершением и генерацией кода, основы программирования остаются неизменными: способность читать и думать о собственном и чужом коде, понимание того, как написанный вами код подходит к большой системе.

«Я считаю, что ИИ способен существенно повысить производительность разработчиков ПО, но разработка ПО — это гораздо больше, чем просто генерация кода, это ещё и выявление требований пользователей, отладка, тестирование и многое другое», — рассказывает аспирант Приян Вайтхилингам, работающий на пересечении человеко-компьютерного взаимодействия и языков программирования в John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences Гарвардского университета.

Один из наиболее неотъемлемых навыков программиста по-прежнему остаётся сферой живых кодеров — это решение задач. Анализ задачи и поиск изящного решения — это всё ещё высоко ценимый умение кодера.

«В этом есть аспект творчества, и многие эти навыки решения задач важнее, чем языки или инструменты», — говорит член Python Software Foundation, сооснователь и CEO Explosion Инес Монтани. Explosion — это компания, занимающаяся созданием инструментов разработчиков для ИИ и обработки естественного языка. «Не попадайте в ловушку, сравнивая себя с ИИ, который в большей или меньшей степени является статистическим результатом работы большой модели. Есть различия в том, что делает разработчики и выдаёт модель — разработчик не только пишет произвольные строки кода».

Кроме того, сегодня хорошие практики разработки ПО оказываются ещё более ценными, чем раньше. Такие практики включают в себя планирование структуры системы и архитектуры ПО, которые служат в качестве хорошего контекста для ИИ-инструментов с целью более эффективного прогнозирования того, какой код вам понадобится дальше.

«Именно живой кодер по-прежнему должен определять структуру кода, нужные абстракции вокруг него для упорядочивания, а также различные интерфейсы», — рассказывает заместитель директора и COO Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory MIT Армандо Солар-Лезама. «Всё это очень важно для практики разработки ПО, и эти аспекты останутся с нами ещё долго».

Найдите инструмент, отвечающий вашим потребностям

Выбор правильного инструмента на основе ИИ имеет решающее значение. У каждого инструмента есть свои способы взаимодействия, а также разные способы внедрения каждого инструмента в рабочий процесс разработки — будь то автоматизация создания модульных тестов, генерация тестовых данных или написание документации.

Например, GitHub Copilot и другие ИИ-помощники в кодинге могут дополнять программирование, предлагая подсказки во время написания кода. ChatGPT и Google Bard, с другой стороны, ведут себя больше как разговорные ИИ-программисты и могут использоваться для ответов на вопросы об API (интерфейсах прикладного программирования) или для генерации фрагментов кода. С другой стороны, ChatGPT и Bard компании Google могут действовать в качестве разговорных ИИ-программистов, которых можно использовать для ответов на вопросы об API для генерации фрагментов кода.

Сложность в том, что нужно экспериментировать. Играть с ИИ-инструментами, разбираться, как они работают, учитывать качество результатов их работы, но и не забывать о возможностях других инструментов. «ИИ — это стремительно развивающаяся сфера. Нельзя просто остановиться на одном инструменте и использовать его до конца жизни, необходимо быстро адаптироваться к новым», — говорит Эйбрехем.

Стоит также подумать над подходящими сценариями использования. Генеративные ИИ-инструменты могут помочь в быстром изучении новых языков программирования или фреймворков, а также ускорить создание небольших проектов и прототипов.

Самое главное — чёткие и конкретные разговоры

При использовании ИИ-помощников в кодинге подробно говорите, что вам нужно, и рассматривайте беседу как итеративный процесс. Эйбрехем предлагает написать комментарий, объясняющий нужный вам код, чтобы помощник смог сгенерировать соответствующие предложения по вашим требованиям.

При работе с ИИ-программистами вам нужно найти наилучший способ формирования промтов. Здесь нам на помощь приходит промт-инжиниринг.

Эйбрехем предлагает использовать промты в виде цепочки рассуждений. Эта методика заключается в стратегии «разделяй и властвуй», когда вы разбиваете задачу на несколько этапов и реализуете каждый для решения всей задачи. «Если попросить модель сделать слишком много за раз, это может привести к катастрофе. Вам нужно, чтобы она могла работать с посильными фрагментами информации и создавала посильные фрагменты кода».

Вместо того, чтобы просить ИИ-программиста написать с нуля целую программу, подумайте над различными задачами, которые программа должна выполнять. Разделите эти задачи на меньшие части и попросите модель написать конкретные функции для каждой. Возможно, вам понадобится поразмыслить с моделью об этапах, которые необходимы для выполнения задачи, что приведёт к двустороннему обсуждению.

«Обращайтесь с ней почти как с умным стажёром, много знающим о теме, но не особо опытным», — говорит Эйбрехем.

При промт-инжиниринге жизненно важны точность и понятность. «Вы должны очень чётко попросить модель то, что вам нужно, крайне точно излагать просьбу и убедиться, что она понимает».

Также может быть ценно освоить базовые концепции искусственного интеллекта и машинного обучения, а также получить представление о том, как работают большие языковые модели, понять их сильные и слабые стороны. Вам необязательно углубляться, однако общие знания могут дать вам важный контекст относительно результатов.

Эйбрехем рекомендует начать с OpenAI Cookbook, в которой есть разделы по библиотекам и инструментам промтинга, инструкции и видеокурсы по составлению промтов, а Вайтхилингам советует прочитать Illustrated Transformer, чтобы узнать больше о моделях и основах машинного обучения.

Будьте критичны и осознавайте риски

Разработчикам ПО следует критично относиться к результатам работы языковых моделей, поскольку они склонны к галлюцинациям и созданию неточного или некорректного кода. «При слепом использовании сгенерированного ИИ кода легко попасть в ловушку бесконечной отладки, а незаметные баги может быть сложно найти», — утверждает Вайтхилингам.

Поэтому проверять сгенерированный код необходимо, но это добавляет лишний этап, который может больше повредить, чем помочь производительности. Но Эйбрехем заявляет, что «в некоторых случаях проще проверить код, чем писать его с нуля, поэтому быстрее сгенерировать и проверить его, а затем встраивать код в свою кодовую базу».

Возможно, стоит взглянуть шире на эти модели и ответить на следующие вопросы: на каких данных обучалась эта модель? Что отфильтровано и не включено в эти данные? Насколько стары обучающие данные, на какой версии языка программирования, пакете ПО или библиотеке обучалась модель? Ответы на эти вопросы могут повлиять на результаты и предоставить больше контекста о них.

Разработчики также должны осознавать, что в эти модели внедряется проприетарный код. Некоторые компании, например, Tabnine, продают корпоративные версии своих ИИ-помощников программирования, обеспечивая конфиденциальность, в то же время обучаясь шаблонам и стилям кодинга организации.

Ещё один фактор, который нужно учитывать — это копирайт, но это менее проблемный вопрос, если вы используете интеллектуальные инструменты для завершения нескольких строк кода или выполнения распространённых или тривиальных задач, а не для создания больших фрагментов кода.

«Программисты должны понимать, насколько оригинальными они стремятся быть, и в какой степени это уникально для их контекста», — рассуждает Солар-Лезама. «Если модель создаёт достаточно оригинальный фрагмент кода, то важно быть подозрительным и скептичным, прежде чем помещать его в кодовую базу продакшена».

Ещё более важной проблемой является безопасность, потому что такие модели могут генерировать код с уязвимостями. По данным Вайтхилингама, защититься от этого риска позволят такие практики разработки ПО, как проверка кода и надёжные конвейеры тестирования.

«Одно из свойств опытных разработчиков ПО — осознание большинства распространённых уязвимостей в коде и вариантов того, как код может становиться уязвимым», — говорит Солар-Лезама. «У них развивается интуиция о том, на что стоит обращать внимание и что является „красными флагами“. В будущем эти методики станут более важной частью инструментария разработчиков ПО».

Чтобы программисты могли выживать в мире генеративного ИИ, им нужно освоить ИИ как инструмент и встроить его в свои рабочие процессы, при этом осознавая возможности и ограничения этих инструментов. А чтобы быть успешными, им необходимо полагаться на свои навыки кодинга.

Авторы книги, о которой мы сегодня поговорим — Сонг Джеён и Ли Кёнмук — профессоры в бизнес-школах при Сеульском национальном университете. 

Профиль Сонга — управление и стратегия. Профиль Ли — деловое администрирование и лидерство. Впрочем, исследовательские интересы обоих лежат в области международного менеджмента: там, где встречаются Запад и Восток. На примере опыта Samsung они анализируют уникальную историю становления компании, подчеркивая разного рода парадоксы: парадокс конкурентоспособности, парадокс управления, парадокс самой концепции «пути Samsung». Мы не шутим: это слово на букву «п» встречается 28 раз еще только до начала второй главы.

Историю и принципы южнокорейской корпорации авторы книги буквально рассмотрели под микроскопом. Учитывая, что долгое время система управления Samsung была достаточно закрытой, стоит присмотреться к этому чтению и воспринять рекомендацию всерьез.

Для управленческой эрудиции точно пригодится. А там, гляди, подсмотрите инструменты для внедрения в своей организации.

«Поменяйте все, кроме жены и детей»

Главный кульбит команды Samsung пришелся на 1993 год, когда Ли Гонхи — председатель совета директоров — предложил программу «Новая управленческая инициатива», согласно которой корпорация должна была довести все свои продукты до совершенства и стать лидером на международном рынке.

Сам Ли резюмировал мысль в своей директиве топ-менеджерам: «Поменяйте все, кроме жены и детей». Опять же, мы не шутим. Берите на заметку, если забуксовали, но не знаете с чего начать позитивные изменения в своей организации. Иногда проще начать с чистого листа, чем пытаться подставлять костыли. 

Триллионы корейских вон

Как система управления Samsung объединяет восточные и западные подходы, так и книга Сонга и Ли (уже имеем ввиду Кёнмука), объединяет философские размышления и старые-добрые выкладки с финансовыми отчетами за различные периоды. 

«Когда Ли [Прим. автора: который Гонхи] вступил в должность в 1987 году, общий доход Samsung Group составлял не более 10 трлн корейских вон, но к 2013 году он вырос в 41 раз — до 410 трлн корейских вон (376 млрд долл.). Рыночная капитализация Samsung показала 300-кратный рост, поднявшись с 1 трлн корейских вон до 318 трлн (301 млрд долл.) по состоянию на 3 апреля 2014 года. Спустя четверть века после начала карьеры Ли в качестве главы компании экспорт Samsung увеличился в 25 раз, а его доля в общем корейском экспорте выросла с 13 до 28 %», — констатируют исследователи в своей книге.

Еще авторы отмечают, что в 2012 году Samsung считалась лидером производства более чем по двадцати видам разнообразной продукции: компонентов DRAM (динамической оперативной памяти), флеш-памяти, мобильных процессоров и телефонов, цифровых телевизоров и мониторов, органических светоизлучающих диодов (OLED), аккумуляторов и… буровых судов! Вот так-то. Диверсификация производственной линейки — также часть философии корпорации. Допустим, одно направление бизнеса просело, значит, другое компенсирует этот провал. 

Патенты

Конечно же, при чтении книги автора нашего бюро особенно заинтересовали сведения по патентам. Здесь Samsung тоже отличились.

«В 2013 году корпорация зарегистрировала в Патентном ведомстве США 4676 патентов. По количеству регистрируемых в США патентов корпорация с 2006 года стабильно идет второй после IBM», — делятся аналитикой Сонг Джеён и Ли Кёнмук. 

К слову, теперь Samsung обогнала IBM по числу полученных в Штатах патентов. Ученики победили своих учителей. Наращивая технологическую мощь и повышая узнаваемость бренда на рынке, Samsung Electronics перешла из позиции подчиненного партнера в позицию как минимум равного — в альянсах с такими компаниями как Sony, Intel, Microsoft, Qualcomm, Hewlett-Packard, ну и IBM, о которой мы уже упомянули. 

У Samsung есть, чему поучиться. Ведь они инвестировали в свою интеллектуальную собственность на протяжении всей истории компании. Даже в период кризисов, падения спроса и политической неопределенности.   

С 1 августа в России вступили в силу изменения, касающиеся цифрового рубля. Как сообщают в Центробанке, в тестировании новой формы национальной валюты примет участие лишь ограниченный круг клиентов и сотрудников крупных кредитных организаций. Доктор экономических наук, профессор кафедры экономики и управления промышленным производством Пермского Политеха Жанна Мингалева объяснила, чем цифровой рубль отличается от безналичного и каковы преимущества и недостатки его использования.

Цифровой рубль — это электронная версия рубля. Она является дополнительной формой отображения уже существующих наличных и безналичных денег в виде цифрового кода. Цифровой рубль будет эмитироваться (выпускаться в обращение) Банком России в цифровом виде, и этот цифровой код будет храниться в ЦБ. Поскольку это цифровой вид уже существующих и принадлежащих клиенту (физическому лицу или организации) денежных средств, перевод безналичных и наличных рублей в цифровые будет производиться в отношении 1:1 без комиссии. Храниться новая форма валюты будет в электронном кошельке на платформе Банка России.

Основные отличия цифрового рубля от безналичного заключаются в следующем:

1) Цифровой рубль невозможно использовать как средство накопления. Проценты с вклада начисляются безналичными рублями на счет, размещенный в банке. На цифровой кошелек проценты не начисляются. 

2) Цифровой рубль нельзя использовать как средство для получения кредита и проведения платежей по нему. Опять же — из-за того, что такие операции производятся через банковский счет клиента.

3) Цифровой рубль можно использовать только как средство платежа. При этом для проведения платежных операций с разными категориями контрагентов (банками, юридическими лицами и физическими лицами) будет необходимо открыть счета разных типов. Кроме того, введено правило: один клиент — один счет.

— Местом хранения цифрового рубля является Центробанк. Безналичные средства хранятся на счетах в конкретных банках (Сбербанк, Тинькофф, Газпромбанк, Альфабанк, Почта банк и т.д.). И при проведении платежных операций передача безналичных денег происходит между разными банками. Цифровой рубль при совершении любой транзакции всегда будет храниться в ЦБ, — поясняет эксперт Пермского Политеха.

В отличие от криптовалюты, цифровой рубль имеет официальный характер и контролируется Центральным банком. Цифровой рубль может обмениваться на другие валюты, но по курсу обычного рубля и при их наличии у клиента в виде наличных или безналичных денег.

Цифровой рубль обеспечивается государством, в частности, золотовалютным фондом страны. По данным ЦБ РФ, золотовалютный фонд России по состоянию на июль 2023 года составил $595,9 млрд, что немного меньше его размера в середине февраля 2022 года ($643,2 млрд). Причем это реальный размер золотовалютных резервов, хранящихся в ЦБ РФ, а не в зарубежных банках. Структура золотовалютного фонда страны в июле 2023 года состояла из активов в иностранной валюте, преимущественно юаней (71,5%), монетарного золота (23,6%), специальных прав заимствования, резервной позиции в МВФ и других резервных активов (4,9%).

Негативное влияние на устойчивость национальной валюты  от «замороженных» в зарубежных банках золотовалютных резервов России пока не наблюдается. Размер международных активов страны, которые хранились в зарубежных банках в начале марта 2022 года, составлял, по данным зарубежных источников, около $300 млрд. Однако, в течение года подавляющая часть этих средств так и не была найдена зарубежными регуляторами. Согласно данным агентства Блумберг, к началу 2023 года власти Евросоюза располагали достоверными данными о замораживании российских активов только на $36,4 млрд, тогда как их общая сумма на счетах в ЕС в начале марта 2022 года оценивалась в $258 млрд.

При этом, согласно расчетам всех ведущих финансовых международных регуляторов (Всемирного Банка и Базилевского комитета), Россия продолжает занимать четвертое место в мире по объему золотовалютных резервов: на первом месте находится Китай ($3,31 трлн), на втором — Япония ($1,254 трлн), на третьем — Швейцария ($834.26 млрд). При этом международные активы сократились у всех стран-лидеров, а не только у России. Так, за 2022 год золотовалютные запасы у Швейцарии уменьшились на $186 млрд, у Японии — на $134 млрд, у Китая — на $120 млрд. В пятерку стран с наибольшим уменьшением золотовалютных резервов в 2022 году также вошли Сингапур — сокращение на $128 млрд, и Гонконг со снижением международных активов на $73 млрд. Всего в 2022 году золотовалютные резервы в мире сократились на $1 трлн.

— Таким образом, «заморозка» за рубежом части золотовалютных резервов страны и глобальные тенденции в данной сфере сильного влияния на устойчивость российского рубля, и цифрового в том числе, не окажут, — делится мнением эксперт Пермского Политеха.

Доктор экономических наук добавляет, что появление цифрового рубля не связано с девальвацией валюты. Цифровой рубль нужен, прежде всего, чтобы защитить денежные средства граждан и компаний от мошенничества, хищений, проведения неправомерных операций, а также для повышения общего контроля над крупными сделками. Все операции с цифровым рублем будут контролироваться Центробанком. Цифровые деньги из электронного кошелька защищены от краж. Даже если оплата цифровым рублем производится через обычный банк, то цифровой рубль все равно остается в электронном кошельке, под контролем ЦБ, что минимизирует опасность хищения средств. При этом владелец цифрового рубля может в любой момент использовать его в наличной или безналичной форме.

— На стабилизацию курса национальной денежной единицы влияет состояние экономики и валютная политика государства, а не наличие нескольких форм валюты, — отмечает Жанна Мингалева.

Чем отличается лицевой счет от цифрового кошелька? Лицевой счет в банке — это идентификатор физического лица-клиента банка, который используется для зачисления заработной платы и финансовых выплат, оплаты счетов, товаров и услуг, хранения денег и получения кредитов. Лицевой счет связан с расчетным (банковским) счетом клиента, на котором, собственно, и хранятся деньги.

Цифровой кошелек — это счёт, который открывается в одном из платёжных сервисов (не в банке) и предназначен для совершения приходных (зачисляем средства) и расходных (оплачиваем покупки) операций. Клиенты вносят деньги в кошелек напрямую или подключают к нему свой банковский счет для совершения одной или нескольких операций. Преимущества кошелька в том, что это удобный и быстрый инструмент совершения онлайн-платежей. Кроме того, доступ к кошельку может осуществляться через любой банк, в котором обслуживается клиент.

Жанна Мингалева объясняет, что принципиальная разница между этими финансовыми инструментами в том, что в цифровом кошельке деньги хранятся не в банке, а в специальной компьютерной программе. Кроме того, с помощью кошелька нельзя получать зарплату, нельзя взять кредит и т.д., то есть выполнять все операции, которые доступны для клиента банка и банковского счета. Цифровой кошелек в ЦБ РФ — это альтернатива тем платежным системам, в которых оборот средств происходит виртуально. Банки лишь «подключены» к таким системам.

В Банке России считают, что введение цифрового рубля поспособствует повышению конкуренции на финансовом рынке. Однако, отмечает эксперт Пермского Политеха,  говорить о существенных изменениях в динамике конкуренции нельзя. В данном случае речь может идти только о сегменте платежных операций в национальной валюте. В процессе развития системы платежей с помощью цифрового рубля произойдет создание новой платежной инфраструктуры, которая позволит осуществлять платежи в том числе без использования доступа к Интернету. Это определенным образом расширит возможности и упростит процедуру проведения трансграничных платежей.