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Wolfram|Alpha,菱形六十面体背后的细节

| 作者 Abel Avram 关注 8 他的粉丝 ,译者 郭晓刚 关注 0 他的粉丝 发布于 2009年5月26日. 估计阅读时间: 5 分钟 | 如何结合区块链技术,帮助企业降本增效?让我们深度了解几个成功的案例。

Wolfram|Alpha尝试用符号计算使世界上的系统知识变得可计算。它的输入不是一组方程,而是语言。该系统的主要部分包括一个数据整理(data curation)管道,一个算法计算系统、一个语言学处理系统,还有一个自动化的呈现系统。

Wolfram|Alpha并不是那种返回已有网页的链接的搜索引擎,也不是像Wikipedia那样提供“大众化”知识叙述的海洋。它的目标是通过对提供给它的事实进行实时计算,去回答用户提出的问题。

Wolfram|Alpha不靠搜索Web来找答案,它的源数据也并非来自Web。它内部所用的数据经过整理和审核,大部分来自系统化的第一手来源。即使是实时数据(天气、股票、地震)也经过整理,并与有效数据作比较,如果发现偏差,就会特别标示出来(比如用虚线)。

Wolfram|Alpha用了“超过10T的数据,超过5万种算法和模型,还具有超过1千个领域的语言学处理能力”。作为Wolfram|Alpha引擎基础的Mathematica引擎从1986年开始持续发展,现在已经有超过5百万行的符号代码,运行在世界排名第66位的超级计算机上,每天可处理1.75亿条请求。服务由R Systems提供,可以每秒执行39.6T条数学运算,细节如下:

据Top500网站和Dell一份关于此系统的案例研究(PDF)所说,系统名为R Smarr,有4,608个处理器核心,用了576台“Harpertown” Xeon机器,共65,536GB内存,采用高速的InfiniBand数据传输连接。该系统同时使用了Red Hat Enterprise Linux和Microsoft Windows HPC Server两种操作系统。

Wolfram Research说,处理Alpha请求的将是位于同一地点的5套设备。项目中实际上包括两台超级计算机,合起来将近10,000个处理器核心以及数百T的硬盘。

数据通过统一的Mathematica语言接口以及一种按需加载机制取得,取回的数据表示成Mathematica表达式,这是一种S-expressions(符号表达式)。它的大量数据涵盖了很多领域:“数学、物理、化学、天文、地理、语言学、金融等等。”据作者所说,Wolfram|Alpha和Mathematica两种技术的区别在于:

Wolfram|Alpha在Web界面上给出简短、快速、一次性的结果。Mathematica是一个更深更广的计算环境,用户可以处理任意类型的复杂问题。对Wolfram|Alpha和Mathematica的扩展会使两者联系得更紧密。

目前Wolfram|Alpha的输入语言是英语,但计划未来支持其他语言。用户输入的的歧义性是这样解决的:

它将各种可能的理解作高低排列,然后对它认为最有可能的理解给出答案,并给出其他理解的答案链接。它在排列的时候还会考虑你所在的地理位置——比如离你较近的城市排位会较高。

地理位置根据用户的IP地址得出,数据来自GeoIP,精度为5英里。

每位用户分得的处理时间有限制。如果过了时限而请求还没处理完,它会返回部分的结果。计划中的Wolfram|Alpha专业版将没有计算时限列为特性之一。专业版的其他特性还有:

  • 可下载多种格式(例如电子表格、XML、3D模型、TeX等等。)
  • 可上传要分析的数据(例如电子表格、文字、图片、网页等等。)
  • 多种可选的显示格式
  • 保存个人或企业的偏好设置
  • 可存储实体定义
  • 动态交互能力
  • 会话历史

Wolfram未来还有更多计划:“提供给开发者的APIs专业版和企业版针对内部数据的定制版连接其他形式的内容部署到移动平台等新兴平台。”

以下是使用Wolfram|Alpha的一个例子,查询“Hurricane Katrina”会得到以下结果:

wa

每个带标题的段落被称为“pod”,其下又可以有“sub-pod”。在查询结果的底部还有信息来源的连接,以及将结果保存为PDF格式的选项。

Wolfram|Alpha的标志是一个菱形六十面体(rhombic hexecontahedron)。

最后为您提供一些有用的链接:Wolfram|Alpha博客(提供最新消息)社区网站参与者网站(反馈、贡献、建议等)

查看英文原文:Wolfram|Alpha, the Details Behind the Rhombic Hexecontahedron

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