Краткая биография Ивана Андреевича Крылова (1769-1844)
admin Биографии, Крылов
Дата рождения писателя 2 февраля (в эпохе нового возрождения 14 февраля) в городе Москва в небогатой семье. Его отец по имени Андрей Прохорович Крылов добился повышения до должности капитана по своим заслугам, что очень похвально с его стороны, и за счет этого они как-то себя обеспечивали. Когда сыну исполнилось 10 лет, он остался без отца, и семья оказалась без денег к существованию – это было для них горе в те времена.
Мать хотела получать пенсию и в сложившейся трудной ситуации им пришлось отправиться в 1782 году в Санкт-Петербург с целью добиться ее получения самыми различными способами, которые ссылались и на службу мужа в значимой должности и в понимании ее безысходности, и, в итоге, попытки оказались удачными, но этого не хватало, приходилось работать в богатых семьях за копейки.
В эти времена мальчик работал писарем в Тверском суде, помогая матери.
С 1791 – 1801 года он решил отдохнуть от профессии «писателя» и отправился в путешествие, где побывал в таких городах, как Томбов, Саратов, Нижний Новгород и в Украине, но при этом все равно сочинял повести и рассказы, только выпускаться стали они гораздо реже. В дальнейшем случилось так, что Екатерина II умерла и Крылову предоставилась возможность служить князю С. Голицину, которому он помогал в учении его детишек и выполнял роль секретаря в его работе.
С 1801 по 1806 год он написал комедию «Пирог», «Модная лавка», «Урок дочкам», и конечно всеми известные и любимые басни, которых насчитывалось более 200, написанных в 9 частях, о чем говорит его повышенный интерес к данному направлению.
Он любил собирать книги, что привело к образование своей собственной библиотеки. В молодом возрасте все его знали как писателя-сатирика, а также создателя такого журнала, как «Почта духов».
Его отношение ко всем было равнодушным, он ни на кого не злился, не испытывал жалости. По официальным данным не было узаконено браком все отношения с женским полом, только в ту пору ходили слухи, что его кухарка родила ему дочь, которую после смерти ее матери он воспитывал сам. Можно отметить повышенный интерес писателя к азартным играм, в которых он как выигрывал, так и проигрывал достаточно хорошие суммы денег, любил подолгу лежать на своем любимом диване и, наверное, самое главное это то, что он отличался повышенным аппетитом к еде, то есть его славили, как обжора.
Умер Крылов 9 ноября 1844 года, когда ему было 75 лет. Ходят слухи, что причиной является переедание, но на самом деле от воспаления легких.
Похороны были организованы в Петербурге.
Поиск для:
«Басни» отзывы и рецензии читателей на книгу📖автора Ивана Крылова, рейтинг книги — MyBook.
Что выбрать
Библиотека
Подписка
📖Книги
🎧Аудиокниги
👌Бесплатные книги
🔥Новинки
❤️Топ книг
🎙Топ аудиокниг
🎙Загрузи свой подкаст
📖Книги
🎧Аудиокниги
👌Бесплатные книги
🔥Новинки
❤️Топ книг
🎙Топ аудиокниг
🎙Загрузи свой подкаст
- Главная
- Cтихи и поэзия
- ⭐️Иван Крылов
- Отзывы на книгу
org/ListItem»>📚Басниотзывов и рецензий на книгу
lesidon
Оценил книгу
Басни Крылова знакомы нам с детства. Все мы знаем, что это поучительные истории в стихах, высмеивающие людские пороки. Некоторые басни, образы вошли в нашу речь и уже неотделимы от нее. Это и «как зелен нынче виноград», и «кто прав, кто виноват решать не нам…», и «кукушка хвалит петуха за то, что хвалит он кукушку», и многие другие. Эти басни мы изучаем в школе, читаем детям. Место Крылову, наверное, есть в сердце каждого русского человека. И от того обидно, что наше знакомство с автором ограничивается парочкой басен. Вместе с тем мы упускаем целый пласт басен, не менее поучительных и гениальных в своей простоте. Призываю всех ознакомиться с ними, они будут полезны в любом возрасте. Возможно вы найдете в них то, что не замечали ранее.
27 июля 2019
LiveLib
Поделиться
Bookvoezhka
Оценил книгу
Это отличная книга для семейного чтения! Я читала её папе вслух по вечерам,представляя себя артисткой Большого театра и срывая бурные аплодисменты!
Когда я читала эту книгу, то очень живо видела перед собой всех героев басен.
От души посмеялась над глупой вороной,которую перехитрила лисица,восхищалась храбростью Моськи,которая не испугалась поднять голос на Слона! Это ей повезло,что добродушный слон не обратил внимания на маленький тявкающий комочек!
Я понимаю,конечно,что мораль этой басни : «У сильного всегда бессильный виноват…»,но всё равно ,это как-то слишком жестоко и обидно.
Сюжеты басен Крылова можно применить к любым жизненным ситуациям.
Вот,например,решаешь задачу по математике,ищешь сложный путь решения,а потом оказывается,что ответ буквально лежал у тебя на ладони…Какая басня приходит вам на ум? Правильно –«А ларчик просто открывался»!
Или ,например,все ученики в классе занимаются,готовятся к контрольным,а кому-то и дела нет!Допустим,какая-то не очень прилежная ученица,забыв про учёбу,только гуляет и веселится. Я думаю,её можно сравнить со стрекозой из басни «Стрекоза и Муравей»…
Таких примеров можно привести множество.
Перед тем как читать саму книгу,я познакомилась с предисловием И.Ильинского,так как мне хотелось побольше узнать об авторе. Оказалось,что не все басни Крылова допускали до печати в то время,когда он жил и творил,так как власть имущие узнавали в героях басен себя и свои поступки и боялись выставить себя на всеобщее посмешище!
15 апреля 2011
LiveLib
Поделиться
TibetanFox
Оценил книгу
Я с детства люблю басни Крылова, хотя назидательность всегда резала меня без ножа. Но Крылов поступал честно, совсем как блогеры, которые ставят значок «Реклама» на рекламных сообщениях, — почти всегда выносил скучную и очевидную (для маленькой меня) мораль в отдельную часть, которую можно было со спокойной душой пропустить и наслаждаться дальше описаниями антропоморфных (далеко не всегда) животных и странных чудаков. Приятно было представлять, что тебя окружают животные типажи.
Во взрослом возрасте Крылов как-то отошёл из литературного поля зрения, хотя в университете он был значимой фигурой. Во-первых, все изучали его журнал «Почта духов», прозванный кем-то «Почка мухов», зазубривая имя философа Маликульмулька (даже сейчас не полезу проверять написание в википедию, потому что уверена в правильности имени, навеки выжженного в мозге первокурсника).
», игривого «Супа-щи» и апокалиптической «Котлеты мяс.».Последний раз я столкнулась с ним (Крыловым, не супом-щи) в мою практику преподавания литературы в школе пару лет назад. Пятиклассники с удовольствием учили басни после занудных древних исторических текстов и фольклора, а потом с большим воодушевлением писали по моему заданию псевдобасни на своих одноклассников. Выходило не так красиво, как у Крылова, зато очень злободневно: не тырь мои ручки, Богомазов Антон, иначе придумаю рифму к твоему имени и будет род твой опозорен, совсем как в исландской саге. Ладно, про род и сагу я привираю, но в целом посылы у басен были такие вот конкретные и почти все с угрозами. Зато повеселились от души.
Перечитать свежим взглядом задолго после собственных школьных лет — довольно интересно, особенно если брать малоизвестные вещи. Дарю идею: заменяйте старинные реалии на современные и издавайте хоть сейчас, потому что ядро человеческого несовершенства остаётся неизменным, и в наших силах только лишь слегка замедлить энтропию, бросившись всем телом с размаху под колёса этического прогресса.
Начав с себя, само собой.
Богомазов Антон, кстати, в итоге всё-таки был опозорен одноклассницей, но это совершенно неприличная история, не имеющая никакого отношения к литературе.
1 августа 2017
LiveLib
Поделиться
Rita_Kiara
Оценил книгу
Прочитав книгу басен Ивана Крылова в сознательном возрасте вам откроются невероятные истины, о которых вы, быть может и догадывались, но которыми не пользовались и не осознавали. Каких басен только нет в книге! Тут и о тщеславии и гордости, о праздности и обжорстве, о глупости и мудрости, о смерти и красоте жизни, о зависти и о многом другом. В общем, Иван Крылов дал нам советы буквально на каждый случай жизни — только пользуйся!
Недаром же некоторые басни Крылова проходят в школе — я, например, помню «Ворону и Лисицу», «Квартет», «Мартышку и очки», » Слона и моську», «Стрекозу и Муравья», и бессмертный опус «Лебедь, Щука и Рак»
— очень позитивные по своей сути произведения.
Но я скажу так: не все басни из сборника подойдут для детей, несмотря на их поучительность и назидательность. Есть среди них очень грустные, или трагические — к таким сочинениям можно отнести басни «Старик и трое молодых», «Орёл и крот», «Ручей», «Госпожа и две служанки» и многие другие. Так что, если и читать басни детям, то только выборочно, ну, а для взрослых интерес вызовет, я думаю, многое. Просто всё зависит от вашего вкуса и чувства юмора, что-то может и приглянуться, а что-то нет. Мне, например, больше всего понравились басни «Крестьянин и Смерть», «Щука и кот», «Комар и Пастух», «Тень и Человек»и так далее. Думаю, что обязательно перечитаю эту книгу ещё раз, и уже помечу карандашом понравившиеся басни.
Также в конце сборника издательством Азбука были добавлены две пьесы «Модная лавка» и «Урок дочкам». Скажу, что пьесы это не такая и сильная сторона Крылова, на мой взгляд. «Модная лавка» мне не понравилась, — бесил ломаный русский персонажа француза Трише, а вот последняя пьеса в принципе читаема.
Но в целом это впечатление не испортило, так что ставлю этому сборнику твёрдую пятёрку.
29 ноября 2018
LiveLib
Поделиться
BLacK_HeaRt99
Оценил книгу
Для меня произведения Крылова. Это как стихи Пушкина. Присутствует рифма, значит легко учатся и интересны. Но самое главное, что они поучительные. Каждый до сих пор помнит историю » о лебеде, раке и щуке» как они тащили воз. Или о «вороне и сыре» который учил каждый школьник. Это произведения на все времена для всех возрастов. Каждая история чему-то учит. Например: щука и кот., что каждый более быть там где ему следует, т.е. не надо повару лесть на работу к врачу.
Свинья и дуб, о том что есть и другие люди, которые помогают тебе выжить. И т.д.
22 июля 2016
LiveLib
Поделиться
Анонимный читатель
Оценил книгу
Раньше моя бабушка читала эти басни мне, а теперь я читаю их своей дочке.
31 декабря 2015
Поделиться
podpi…@gmail.com
Оценил книгу
Мне понравились все басни, они все поучительные!!
1 июля 2022
Поделиться
Анонимный читатель
Оценил книгу
очень интересная и развлекательная
31 октября 2017
Поделиться
Габидин Сапарбек
Оценил книгу
Очень круто моя оценка 5
27 февраля 2018
Поделиться
Анонимный читатель
Оценил книгу
басни очень хорошие
31 мая 2022
Поделиться
Бесплатно
(330 оценок)
Читать книгу: «Басни»
Иван Крылов
Установите приложение, чтобы читать эту книгу бесплатно
О проекте
Что такое MyBook
Правовая информация
Правообладателям
Документация
Помощь
О подписке
Купить подписку
Бесплатные книги
Подарить подписку
Как оплатить
Ввести подарочный код
Библиотека для компаний
Настройки
Другие проекты
Издать свою книгу
MyBook: Истории
Крылов Эволюция времени (Глобальный Крылов)
| О Делать вклад Источник | |
| main/mps/algorithms/timeevo/global-krylov |
$ \newcommand{\braket}[1]{ \langle #1 \rangle } $
9 Содержание0 Алгоритм0
- Оценка математических ожиданий $\braket{\hat O(t+\delta)}$ 9{-\mathrm{i} \delta \hat H}$ в стандарте
физическая основа.
Самый простой подход — игнорировать
специальная структура представления MPS/MPO и непосредственная реализация
итеративную процедуру, как подробно описано ниже. Это то, что мы называем
\textit{глобальный метод Крылова}. Напротив, вариант, использующий
структура анзаца МПС называется
локальный метод Крылова и
идентичен методу таргетинга по времени в системе-среде DMRG.Здесь мы впервые вводим метод Крылова, не зависящий от конкретного представление (плотные векторы, как в точной диагонализации, MPS, дерево тензорные сети и др.). Этот алгоритм также используется в качестве локального интегратор для локальный метод Крылова и ТДВП. В дальнейшем мы обсудим особые предостережения при глобальном применении метода к матрице-произведению состояния. 9{N-1} \ket{\psi} \}$. Это пространство натянуто на векторы Крылова $\ket{v_0}$, $\ket{v_1}$, $\ldots$, $\ket{v_{N-1}}$ такие, что первый вектор Крылова $|v_0\rangle$ устанавливается равным $\ket{\psi}$, нормализованным до нормы $1$, и последующие векторы Крылова $\ket{v_i}$ строятся с применением $\hat H$ в $\ket{v_{i-1}}$ и ортонормирование относительно всех предыдущих Векторы Крылова эквивалентны алгоритму Ланцоша.
Точно
арифметике с эрмитовым $\hat H$, таким образом построить кривую
подпространство сводится к ортогонализации по отношению к двум предыдущим векторам
$\ket{v_{i-1}}$ и $\ket{v_{i-2}}$, что эквивалентно
Алгоритм Ланцоша [8].Однако из-за ошибок округления, присущих числовому реализации ортогональность векторов Крылова обычно потерянный. Если точность, требуемая для каждого решения, низкая, можно воздержитесь от того, чтобы избежать этой проблемы, и просто работайте в очень подпространство. Однако из-за накопления ошибок в течение времени эволюция и вычисление спектральных или зависящих от времени свойств, необходимо вылечить эту проблему. Следовательно, обычно один необходимо явно ортогонализовать каждый новый вектор Крылова против 9{N-1} \ket{v_{i}}\langle v_i | \\ & = \begin{pmatrix} \Big|\begin{matrix} \vdots \\ v_0 \\ \vdots \end{matrix}\Big\rangle & \Big|\begin{matrix} \vdots \\ v_{1} \\ \vdots \end{matrix}\Big\rangle & \cdots & \Big|\begin{matrix} \vdots \\ v_{N-1} \\ \vdots \end{matrix}\Big\rangle \end {pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} \bra{\cdots v_{0\hspace{0,5cm}\hbox{}} \cdots} \\ \bra{\cdots v_{1\hspace{0,5cm}\hbox {}} \cdots} \\ \vdots\\ \bra{\cdots v_{N-1} \cdots} \end{pmatrix} \equiv V_N^\dagger V_N \end{выравнивание} 9Т$.
Для типичных проблем, представленных в примере
разделе число использованных нами векторов Крылова составляло от $3$ до
$10$.Алгоритм
Основным входом метода Крылова являются гамильтониан $\hat H$, начальное состояние $\ket{\psi(0)}$ и (возможно, комплексное) время шаг. Кроме того, необходима процедура
APPLY-ORTHONORMALIZE, что, в свою очередь, требует продукта состояния оператора и ортогонализация состояний. Подробнее о вариативном подходе к это см. Ref. 9N$, если $N > 2 W \delta$ [10]. Это неизвестно, как это переводится в случай неточной арифметики.Таким образом, существует два подхода к измерению сходимости Пространство Крылова: (i) крайний правый нижний элемент эффективной матрицы $T_n$ измеряет рассеянный за пространством Крылова вес по формуле применение гамильтониана и обычно затухает экспоненциально; (ii) расстояние полной 2-нормы гильбертова пространства между двумя последовательными итераций дешево доступно через коэффициенты Крылова векторы, полученные в двух итерациях.
По нашему опыту, эта секунда
мера является отличным критерием сходимости. 9{-10})$ или меньше), метод Крылова
курс также страдает от стандартной ошибки усечения MPS – это
ошибка тоже может быть точно измерена (через отбрасываемый вес) и
сделать очень маленьким. Таким образом, обе ошибки глобального метода Крылова
можно сделать чрезвычайно малым при конечном размере временного шага , хотя и при
относительно большие численные затраты. Следовательно, метод, в частности
превосходен, если используется для очень точной оценки состояний, например, для измерения
погрешности других методов на коротких временных масштабах.\subsection{Применение к состояниям матричного произведения} До этого момента не было необходимости сужать описание до конкретное представление, служащее доказательством универсальности Метод Крылова. Однако в наших практических расчетах мы желаем использовать MPS для представления эволюционировавших во времени квантовых состояний и промежуточные векторы Крылова и MPO для представления гамильтониана $\hat H$, что требует нескольких незначительных доработок для повышения эффективности и точность.
Обратите внимание, что в отличие от TEBD и MPO \wiii
метод, только MPO-представление $\hat H$ и нет аналитического
или требуется другое разложение.Прежде всего, наиболее очевидным улучшением является расчет последнего элемента эффективной матрицы Крылова $T_N$. Точно или плотная арифметика, оценка $\bra{v_{N-1}} \hat H \ket{v_{N-1}}$ требует вычисления матрично-векторное произведение $\hat H \ket{v_{N-1}}$. Это не так подход MPS: Действительно, оценка ожидаемой ценности $\bra{v_{N-1}} \hat H \ket{v_{N-1}}$ намного дешевле, чем вычислять МПС, представляющая $\hat H \ket{v_{N-1}}$. Таким образом, для создания $N \times N$-мерная эффективная матрица Крылова $T_N$, нужно только для оценки $N-1$ продуктов MPO-MPS и избегает продукта MPO-MPS для самое затратное приложение по последнему крылавскому вектору. В нашем опыте размерность связи каждого дополнительного вектора Крылова растет сверхлинейно, что делает эту оптимизацию очень полезной. 93)$. Один можно было бы продолжить эту процедуру с некоторыми развертками вариационного оптимизация или альтернативно напрямую вариационная оптимизация, но это не кажется необходимым для нашего приложения.
Потеря ортогональности
Типичной проблемой методов подпространств Крылова является возможная потеря ортогональность базисных векторов из-за конечной точности арифметика операций с плавающей запятой. Это дело становится существенно более актуально в алгебре матричного произведения, поскольку усечение имеет решающее значение чтобы вычисления были возможными. Если требуется много векторов Крылова, ошибки усечения, влияющие на ортогональность базисных векторов, не просто добавить к общей ошибке (см. выше), но может быстро ухудшают общее качество Крыловского пространства, приводя к ухудшению результат. В этом случае необходимо проверить ортогональность в базис и, в конечном итоге, повторно ортогонализовать базисные векторы последовательно. Однако, если использовать простую процедуру Грама-Шмидта для ортогонализовать векторы путем последовательного добавления MPS, нового усечения во время этой процедуры вносятся ошибки, которые довольно часто влечет за собой ту же проблему.
\prime
\leq i}$, мы фактически минимизируем 92}$). уход
следует принять меры для обеспечения локальной ортогональности с помощью
псевдообратная матрица Грама, как объяснено в
Ссылка 6. Использование двухсайтового подхода влечет за собой
дополнительный шаг усечения после каждого шага локальной оптимизации и
снова означает потерю ортогональности. Тем не менее, двухсайтовый подход
сходится намного лучше, чем односайтовый подход к глобальному
оптимум. На практике мы, следовательно, сначала делаем несколько разверток, используя
двухсайтовая оптимизация (или, аналогично, односайтовая оптимизация с
расширение подпространства[11]), а затем несколько
зачистки полной оптимизации одного сайта без расширения и, следовательно,
также без усечения. Результирующее состояние тогда точно
ортогонален всем предыдущим состояниям. Обратите внимание, что при первом запуске
оптимизация $\eqref{eq:krylov:ortho}$, доступное векторное пространство на
первые несколько сайтов, скорее всего, будут очень маленькими (например, $\sigma^2\cdot
(m_2 = \sigma^2)$) и, следовательно, ортогонализация чрезмерно ограничена. К
чтобы избежать этой проблемы, следует добавлять ограничения одно за другим во время
последующие зачистки.Эта вариационная ортогонализация может использоваться как отдельная шаг ортогонализации после применения MPO-MPS (с использованием любого из известные алгоритмы) или его можно комбинировать с вариационным оператором применение. Не лучше ли сначала сделать приложение MPO-MPS используя метод zip-up, а затем вариативно ортогонализовать результат или выполнение обоих шагов одновременно зависит от имеющейся системы: в особенно при дальнодействующих взаимодействиях, вариационный подход может требуется больше разверток для сходимости, в то время как короткодействующие взаимодействия там справились очень эффективно.
Динамический размер шага
Динамический размер шага — один из самых интересных и мощных особенности этого метода и могут быть использованы несколькими способами. Идея в том, что подпространство Крылова, вычисленное за некоторый временной шаг $\delta$, может быть переработан для другой длины шага.
Это возможно
различать два случая: интерполяцию и экстраполяцию.Интерполяция
В некоторых приложениях необходимо выполняется на очень мелкой сетке во времени. Методы временного шага будет включать один шаг для каждой точки сетки, что может быстро превратиться громоздкой или даже невозможной. С другой стороны, если у нас есть Крылов подпространство, которое мы использовали для выполнения большого шага по времени, его можно использовать повторно для вычисления любого промежуточного меньшего временного шага на том же или более высоком уровне точность. Это сразу следует из построения пространство Крылова и сделанные выше критерии/допущения сходимости. В качестве диагонализация эффективного гамильтониана уже известна, все нам нужно возвести в степень диагональ, умноженную на новый временной шаг, сопоставьте обратно в базис Крылова, чтобы получить вектор коэффициентов, и вычислить новый MPS как суперпозицию векторов Крылова. Если один интересует только ожидаемое значение наблюдаемого $\hat{O}$, это выгодно вычислить его проекцию в пространство Крылова через $\left(O_{N}\right)_{i,i^\prime}=\braket{\phi_i|\hat{O}|\phi_{i^\prime}}$ со сложностью $\sim\mathcal{O}(n^2)$.
\dagger O_N c_N$, полностью пропуская
дорогая суперпозиция состояний Крылова.Экстраполяция
Хотя экстраполяция сложнее в реализации, она может значительно улучшить производительность при использовании в качестве своего рода автоматического адаптивного размера шага схема. Идея состоит в следующем: для пространства Крылова также часто можно переработать его для больших размеров шага, просто добавив малое количество дополнительных векторов Крылова (или их вообще нет). Это следует, что оптимальная размерность подпространства Крылова минимизирует отношение времени, необходимого для вычисления его основы, и количества шагов, которые его можно использовать для. В качестве грубых приближений этих величин мы предположим, что стоимость любого нового вектора Крылова растет экспоненциально, т. е. отношение стоимости последовательных векторов равно исправлено. Кроме того, мы также предполагаем, что любой новый вектор Крылова допускает нам столько же дополнительных шагов по времени, сколько и предыдущий вектор Крылова.
Мы
затем непрерывно контролировать время, необходимое для строительства нового Крылова
вектор и количество шагов, которые мы можем сделать с ним. Когда
необходимо принять решение о расширении Крыловского пространства или перестройке
это с нуля, мы используем эти значения в качестве оценок для нашего решения. В
На практике эта эвристика оказалась весьма надежной.Содержание этой страницы основано на методах эволюции во времени для состояний матричного произведения С. Пэкеля, Т. Кёлера, А. Свободы, С. Р. Манмана, У. Шольвок и К. Хубиг и распространяется по лицензии CC- ПО 4.0 лицензия.
Ссылки
- Эволюция унитарного квантового времени с помощью итеративной редукции Ланцоша , Park, Tae Jun, Light, J. C., The Journal of Chemical Physics 85 , 5870-5876 (1986)
- Нестационарные квантово-механические методы молекулярной динамики , Ронни Кослофф, Журнал физической химии 92 , 2087-2100 (1988)
- Итерационные методы для разреженных линейных систем , Юсеф Саад (2003)
- Эволюция состояний матричного продукта во времени , JJ Ripoll, New J. Phys. 8 , 305 (2006)
- Алгоритм Ланцоша с состояниями матричного произведения для динамических корреляционных функций0161 Физ. B 85 , 205119 (2012)
- Неравновесная динамика с состояниями матричного произведения , ML Wall, Lincoln D Carr, New J. Phys. 14 , 125015 (2012)
- Итерационный метод решения проблемы собственных значений линейных дифференциальных и интегральных операторов , Корнелиус Ланцош (1950)
- Шаблоны для решения линейных систем: строительные блоки для итерационных методов , Р. Барретт, М. Берри, Т. Чан, Дж. Деммель, Дж. Донато, Дж. Донгарра, В. Эйкхаут, Р. Позо, К. Ромин, Х. Ворст (1994)
- Методы эволюции во времени для состояний матричного произведения , Себастьян Пэкель, Томас Келер, Андреас Свобода, Сальваторе Р. Манмана, Ульрих Шолльвек, Клаудиус Хубиг, Анналы физики 411 , 167998 (2019)
- Об аппроксимациях подпространства Крылова для матричного экспоненциального оператора , Марлис Хохбрук, Кристиан Любич, SIAM
- Строго односайтовый алгоритм DMRG с расширением подпространства , C. Hubig, I. P. McCulloch, U. Schollwoeck, F. A. Wolf, Физ. B 91 , 155115 (2015)
Редактировать эту страницу
Сергей Крылов музыкальный руководитель Литовского камерного оркестра
Искрометная музыкальность, интенсивный лиризм и завораживающая тональная красота принадлежат качествам, которые обеспечили Сергею Крылову место среди самых известных исполнителей современности. Родившийся в России скрипач с захватывающей дух виртуозностью раскрывает глубокое выразительное понимание произведений из своего поразительно широкого репертуара.
«Сергей Крылов завораживал дом, играя с тем непринужденным лиризмом, плавным течением и переменчивыми тонами, которые отличают лучших скрипачей», — заметили The Times после прошлогоднего исполнения Концерта для скрипки с оркестром Чайковского с Лондонским филармоническим оркестром и Василием Петренко.
Постоянный гость ряда крупных учреждений и ведущих мировых оркестров, Сергей Крылов выступал, в частности, с оркестрами Санкт-Петербургской филармонии, Лондонской филармонии и Королевской филармонии, Российским национальным оркестром, Мариинским оркестром, Филармонией делла Скала, Академией Санта-Чечилия.
, Филармонический оркестр Радио Франции, DSO Berlin, Берлинский оркестр Концертхауса, Будапештский фестивальный оркестр, Симфонический оркестр NHK в Токио, Дрезденская государственная капелла.Среди выдающихся личностей, с которыми он работал, дружба Крылова с Мстиславом Ростроповичем является одним из самых важных влияний на его творческую жизнь. За последнее десятилетие он сотрудничал со многими ведущими дирижерами, от Михаила Плетнева, Дмитрия Китаенко, Василия Петренко, Карела Шишона, Валерия Гергиева, Андрея Борейко и Владимира Юровского до Фабио Луизи, Роберто Аббадо, Юрия Темирканова, Марин Олсоп, Шарля Дютуа, Владимира Ашкенази, Дмитрий Лисс и Юрий Башмет.
Недавние и предстоящие события сезона Сергея Крылова включают исполнение Концерта для скрипки с оркестром Чайковского с Российским национальным оркестром/М. Плетнев и Королевский филармонический оркестр/М. Олсоп, Первый скрипичный концерт Прокофьева с Бирмингемским симфоническим оркестром/С. Кочановский и Катарский филармонический оркестр/Д.
Китаенко, Концерт Паганини Н. 1 с Санкт-Петербургской филармонией/C. Дютуа и Шарлотта Симфони/Р. Аббадо рядом с концертами с Оркестром Гюльбенкяна, Загребско-Белградской филармонией, Филармонией Би-би-си, Симфоническим оркестром «Новая Россия»/Дж. Башмет и многие другие.Предстоящие выступления Сергея Крылова в сезоне 2019/20 включают выступления с Лондонским филармоническим оркестром, Королевским филармоническим оркестром, Дрезденским филармоническим оркестром, Московской и Санкт-Петербургской филармониями, Orchestra del Maggio Musicale Fiorentino, Филармоническим оркестром Страсбурга и Королевским филармоническим оркестром Ливерпуля.
С 2008 года Сергей Крылов является художественным руководителем Литовского камерного оркестра. Он часто берет на себя двойную роль – солиста и дирижера – в широком репертуаре от барокко до современной музыки. Как дирижер сотрудничал со многими оркестрами мира, в том числе с Английским камерным оркестром, Виртуозы Москвы , Оркестр Новая Россия, Musica Viva , I Pommeriggi Musicali и Национальный оркестр Татарстана.
Сергей Крылов много времени уделяет проектам камерной музыки, играя в партнерстве с пианистами Денисом Мацуевым, Николаем Луганским, Бруно Канино, Борисом Березовским, Итамаром Голаном, Михаилом Лифиц и другими.
Родившийся в Москве в семье музыкантов, Сергей Крылов начал учиться игре на скрипке в возрасте пяти лет и закончил обучение в Московской центральной музыкальной школе у Сергея Кравченко и Абрама Штерна, продолжив обучение в Италии у Сальваторе Аккардо в Академии Штауффера в Кремона. Его международный прорыв был связан с успехом, завоевавшим первую премию на Международном конкурсе скрипачей им. Родольфо Липицера, Международном конкурсе скрипачей Страдивари и Конкурсе Фрица Крейслера.
Помимо ранних записей для Мелодии и EMI, в дискографии Крылова два недавних релиза на Deutsche Grammophon: первый — запись оперы Вивальди «Времена года» в роли солиста и дирижера с Литовским камерным оркестром, второй — альбом посвященный «24 каприччи» Паганини. Оба альбома вызвали одобрение критиков.
Самый простой подход — игнорировать
специальная структура представления MPS/MPO и непосредственная реализация
итеративную процедуру, как подробно описано ниже. Это то, что мы называем
\textit{глобальный метод Крылова}. Напротив, вариант, использующий
структура анзаца МПС называется
локальный метод Крылова и
идентичен методу таргетинга по времени в системе-среде DMRG.
Точно
арифметике с эрмитовым $\hat H$, таким образом построить кривую
подпространство сводится к ортогонализации по отношению к двум предыдущим векторам
$\ket{v_{i-1}}$ и $\ket{v_{i-2}}$, что эквивалентно
Алгоритм Ланцоша [8].
Для типичных проблем, представленных в примере
разделе число использованных нами векторов Крылова составляло от $3$ до
$10$.
По нашему опыту, эта секунда
мера является отличным критерием сходимости. 9{-10})$ или меньше), метод Крылова
курс также страдает от стандартной ошибки усечения MPS – это
ошибка тоже может быть точно измерена (через отбрасываемый вес) и
сделать очень маленьким. Таким образом, обе ошибки глобального метода Крылова
можно сделать чрезвычайно малым при конечном размере временного шага , хотя и при
относительно большие численные затраты. Следовательно, метод, в частности
превосходен, если используется для очень точной оценки состояний, например, для измерения
погрешности других методов на коротких временных масштабах.
Обратите внимание, что в отличие от TEBD и MPO \wiii
метод, только MPO-представление $\hat H$ и нет аналитического
или требуется другое разложение.
\prime
\leq i}$, мы фактически минимизируем 92}$). уход
следует принять меры для обеспечения локальной ортогональности с помощью
псевдообратная матрица Грама, как объяснено в
Ссылка 6. Использование двухсайтового подхода влечет за собой
дополнительный шаг усечения после каждого шага локальной оптимизации и
снова означает потерю ортогональности. Тем не менее, двухсайтовый подход
сходится намного лучше, чем односайтовый подход к глобальному
оптимум. На практике мы, следовательно, сначала делаем несколько разверток, используя
двухсайтовая оптимизация (или, аналогично, односайтовая оптимизация с
расширение подпространства[11]), а затем несколько
зачистки полной оптимизации одного сайта без расширения и, следовательно,
также без усечения. Результирующее состояние тогда точно
ортогонален всем предыдущим состояниям. Обратите внимание, что при первом запуске
оптимизация $\eqref{eq:krylov:ortho}$, доступное векторное пространство на
первые несколько сайтов, скорее всего, будут очень маленькими (например, $\sigma^2\cdot
(m_2 = \sigma^2)$) и, следовательно, ортогонализация чрезмерно ограничена.
К
чтобы избежать этой проблемы, следует добавлять ограничения одно за другим во время
последующие зачистки.
Это возможно
различать два случая: интерполяцию и экстраполяцию.
\dagger O_N c_N$, полностью пропуская
дорогая суперпозиция состояний Крылова.
Мы
затем непрерывно контролировать время, необходимое для строительства нового Крылова
вектор и количество шагов, которые мы можем сделать с ним. Когда
необходимо принять решение о расширении Крыловского пространства или перестройке
это с нуля, мы используем эти значения в качестве оценок для нашего решения. В
На практике эта эвристика оказалась весьма надежной.
Phys. 8 , 305 (2006)
Hubig, I. P. McCulloch, U. Schollwoeck, F. A. Wolf, Физ. B 91 , 155115 (2015)
, Филармонический оркестр Радио Франции, DSO Berlin, Берлинский оркестр Концертхауса, Будапештский фестивальный оркестр, Симфонический оркестр NHK в Токио, Дрезденская государственная капелла.
Китаенко, Концерт Паганини Н. 1 с Санкт-Петербургской филармонией/C. Дютуа и Шарлотта Симфони/Р. Аббадо рядом с концертами с Оркестром Гюльбенкяна, Загребско-Белградской филармонией, Филармонией Би-би-си, Симфоническим оркестром «Новая Россия»/Дж. Башмет и многие другие.
