<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>Новости математики | New-Science.ru</title>
	<atom:link href="https://new-science.ru/category/mathematics/feed/" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>https://new-science.ru</link>
	<description>Актуальные новости научных открытий, высоких технологий, электроники и космоса.</description>
	<lastBuildDate>Mon, 04 May 2026 16:58:09 +0000</lastBuildDate>
	<language>ru-RU</language>
	<sy:updatePeriod>
	hourly	</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>
	1	</sy:updateFrequency>
	<generator>https://wordpress.org/?v=6.9.4</generator>

<image>
	<url>https://new-science.ru/wp-content/uploads/2019/08/favicon.png</url>
	<title>Новости математики | New-Science.ru</title>
	<link>https://new-science.ru</link>
	<width>32</width>
	<height>32</height>
</image> 
	<item>
		<title>Ученые впервые решили задачу оптимального планирования маршрута астероидов с математической точностью</title>
		<link>https://new-science.ru/uchenye-vpervye-reshili-zadachu-optimalnogo-planirovanija-marshruta-asteroidov-s-matematicheskoj-tochnostju/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[New-Science.ru]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 04 May 2026 16:58:09 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Астрономия]]></category>
		<category><![CDATA[Математика]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://new-science.ru/?p=62743</guid>

					<description><![CDATA[<img width="800" height="530" src="https://new-science.ru/wp-content/uploads/2026/05/2525586-3.jpg" class="webfeedsFeaturedVisual wp-post-image" alt="" style="display: block; margin: auto; margin-bottom: 5px;max-width: 100%;" link_thumbnail="" decoding="async" fetchpriority="high" srcset="https://new-science.ru/wp-content/uploads/2026/05/2525586-3.jpg 800w, https://new-science.ru/wp-content/uploads/2026/05/2525586-3-768x509.jpg 768w" sizes="(max-width: 800px) 100vw, 800px" />Исследователи из Билефельдского университета совместно с международной командой впервые разработали математическую основу, которая позволяет точно решать сложнейшую задачу космической логистики — оптимальное планирование маршрута для посещения нескольких астероидов в условиях, максимально приближенных к реальности. В центре этого исследования, опубликованного в журнале INFORMS Journal on Computing, находится так называемая проблема маршрутизации астероидов, которая звучит следующим образом: &#8230;]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Искусственный интеллект научился решать одни из самых сложных математических задач в виде обратных уравнений с частными производными</title>
		<link>https://new-science.ru/iskusstvennyj-intellekt-nauchilsja-reshat-odni-iz-samyh-slozhnyh-matematicheskih-zadach-v-vide-obratnyh-uravnenij-s-chastnymi-proizvodnymi/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[New-Science.ru]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 04 May 2026 16:16:11 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Искусственный интеллект]]></category>
		<category><![CDATA[Математика]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://new-science.ru/?p=62739</guid>

					<description><![CDATA[<img width="1024" height="683" src="https://new-science.ru/wp-content/uploads/2026/05/2525586-2.jpg" class="webfeedsFeaturedVisual wp-post-image" alt="" style="display: block; margin: auto; margin-bottom: 5px;max-width: 100%;" link_thumbnail="" decoding="async" srcset="https://new-science.ru/wp-content/uploads/2026/05/2525586-2.jpg 1024w, https://new-science.ru/wp-content/uploads/2026/05/2525586-2-768x512.jpg 768w" sizes="(max-width: 1024px) 100vw, 1024px" />Исследователи совершили прорыв в области искусственного интеллекта, разработав новую технику для решения обратных уравнений с частными производными, которые представляют собой один из самых сложных типов математических проблем, используемых для описания множества природных процессов. Этот новый метод, созданный на основе ИИ, опирается не только на увеличение вычислительной мощности модели, но и на математический подход, гораздо лучше &#8230;]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Ученые MIT объяснили квантовое поведение частиц с помощью классической физики</title>
		<link>https://new-science.ru/uchenye-mit-objasnili-kvantovoe-povedenie-chastic-s-pomoshhju-klassicheskoj-fiziki/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[New-Science.ru]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 23 Apr 2026 05:22:41 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Математика]]></category>
		<category><![CDATA[Физика]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://new-science.ru/?p=62339</guid>

					<description><![CDATA[<img width="1400" height="788" src="https://new-science.ru/wp-content/uploads/2023/08/489-5-scaled.jpg" class="webfeedsFeaturedVisual wp-post-image" alt="" style="display: block; margin: auto; margin-bottom: 5px;max-width: 100%;" link_thumbnail="" decoding="async" srcset="https://new-science.ru/wp-content/uploads/2023/08/489-5-scaled.jpg 1400w, https://new-science.ru/wp-content/uploads/2023/08/489-5-768x432.jpg 768w, https://new-science.ru/wp-content/uploads/2023/08/489-5-1536x864.jpg 1536w, https://new-science.ru/wp-content/uploads/2023/08/489-5-390x220.jpg 390w" sizes="(max-width: 1400px) 100vw, 1400px" />Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) совершили прорыв, который позволяет сократить разрыв между квантовой и классической физикой. В новой работе они продемонстрировали, что математические идеи, взятые из классической физики, можно использовать для описания «странного» и даже «жуткого» поведения, которое обычно приписывают квантовым частицам. Несмотря на развитие таких прикладных областей, как квантовые вычисления и сенсорика, многое &#8230;]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Новое исследование ставит под сомнение безграничный потенциал квантовых компьютеров</title>
		<link>https://new-science.ru/novoe-issledovanie-stavit-pod-somnenie-bezgranichnyj-potencial-kvantovyh-kompjuterov/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[New-Science.ru]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 23 Mar 2026 16:19:04 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Математика]]></category>
		<category><![CDATA[Физика]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://new-science.ru/?p=61460</guid>

					<description><![CDATA[<img width="800" height="385" src="https://new-science.ru/wp-content/uploads/2026/03/362622662-1.jpg" class="webfeedsFeaturedVisual wp-post-image" alt="" style="display: block; margin: auto; margin-bottom: 5px;max-width: 100%;" link_thumbnail="" decoding="async" loading="lazy" srcset="https://new-science.ru/wp-content/uploads/2026/03/362622662-1.jpg 800w, https://new-science.ru/wp-content/uploads/2026/03/362622662-1-768x370.jpg 768w" sizes="auto, (max-width: 800px) 100vw, 800px" />Согласно новому анализу, опубликованному в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences, производительность квантовых компьютеров может достичь своего предела уже после отметки примерно в 1000 кубитов. Тим Палмер из Оксфордского университета провел переоценку математических основ, лежащих в основе квантовых принципов, на которых строится эта технология. В результате своих расчетов он пришел к выводу, что &#8230;]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Новый рекорд в бесконечной гонке за числом пи составил 314 триллионов знаков</title>
		<link>https://new-science.ru/novyj-rekord-v-beskonechnoj-gonke-za-chislom-pi-sostavil-314-trillionov-znakov/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[New-Science.ru]]></dc:creator>
		<pubDate>Sun, 15 Mar 2026 15:15:00 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Математика]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://new-science.ru/?p=61197</guid>

					<description><![CDATA[<img width="1280" height="853" src="https://new-science.ru/wp-content/uploads/2019/11/8858-1.jpg" class="webfeedsFeaturedVisual wp-post-image" alt="" style="display: block; margin: auto; margin-bottom: 5px;max-width: 100%;" link_thumbnail="" decoding="async" loading="lazy" srcset="https://new-science.ru/wp-content/uploads/2019/11/8858-1.jpg 1280w, https://new-science.ru/wp-content/uploads/2019/11/8858-1-768x512.jpg 768w" sizes="auto, (max-width: 1280px) 100vw, 1280px" />Команда специалистов из технологической компании StorageReview установила новый мировой рекорд в вычислении математической константы пи (π), рассчитав 314 триллионов знаков после запятой. Этот впечатляющий результат был приурочен к празднованию Дня пи, который отмечается 14 марта. В отличие от многих предыдущих попыток, которые опирались на мощность облачных сетей или распределенных кластеров, инженеры StorageReview провели все вычисления &#8230;]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Учёные опровергли 150-летний геометрический постулат с помощью двух поверхностей в форме пончиков</title>
		<link>https://new-science.ru/uchjonye-oprovergli-150-letnij-geometricheskij-postulat-s-pomoshhju-dvuh-poverhnostej-v-forme-ponchikov/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[New-Science.ru]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 13 Mar 2026 14:54:15 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Математика]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://new-science.ru/?p=61131</guid>

					<description><![CDATA[<img width="1400" height="788" src="https://new-science.ru/wp-content/uploads/2026/03/78585282-scaled.jpeg" class="webfeedsFeaturedVisual wp-post-image" alt="" style="display: block; margin: auto; margin-bottom: 5px;max-width: 100%;" link_thumbnail="" decoding="async" loading="lazy" srcset="https://new-science.ru/wp-content/uploads/2026/03/78585282-scaled.jpeg 1400w, https://new-science.ru/wp-content/uploads/2026/03/78585282-768x432.jpeg 768w, https://new-science.ru/wp-content/uploads/2026/03/78585282-1536x864.jpeg 1536w, https://new-science.ru/wp-content/uploads/2026/03/78585282-390x220.jpeg 390w" sizes="auto, (max-width: 1400px) 100vw, 1400px" />Группа исследователей из США и Германии совершила настоящий прорыв в области математики, сумев решить задачу, которая не давала покоя учёным на протяжении более чем ста лет. Им удалось найти первый конкретный пример редчайшей пары искривлённых поверхностей, известных как поверхности Бонне, и тем самым опровергнуть общепринятый принцип классической геометрии. Трое учёных из Технического университета Мюнхена (TUM), &#8230;]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Ученые впервые смоделировали теоретическое идеальное стекло</title>
		<link>https://new-science.ru/uchenye-vpervye-smodelirovali-teoreticheskoe-idealnoe-steklo/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[New-Science.ru]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 06 Mar 2026 07:03:11 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Математика]]></category>
		<category><![CDATA[Новости]]></category>
		<category><![CDATA[Химия]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://new-science.ru/?p=60904</guid>

					<description><![CDATA[<img width="1920" height="1080" src="https://new-science.ru/wp-content/uploads/2026/03/52828288281.jpeg" class="webfeedsFeaturedVisual wp-post-image" alt="" style="display: block; margin: auto; margin-bottom: 5px;max-width: 100%;" link_thumbnail="" decoding="async" loading="lazy" srcset="https://new-science.ru/wp-content/uploads/2026/03/52828288281.jpeg 1920w, https://new-science.ru/wp-content/uploads/2026/03/52828288281-768x432.jpeg 768w, https://new-science.ru/wp-content/uploads/2026/03/52828288281-1536x864.jpeg 1536w, https://new-science.ru/wp-content/uploads/2026/03/52828288281-390x220.jpeg 390w" sizes="auto, (max-width: 1920px) 100vw, 1920px" />Американские физики из Орегонского университета под руководством Эрика Корвина создали компьютерную модель так называемого «идеального стекла» — гипотетического материала, который ученые безуспешно искали с середины XX века. Используя передовые методы компьютерного моделирования, исследователям удалось сконструировать структуру, в которой молекулы упакованы максимально плотно и стабильно, но при этом сохраняют аморфное, то есть неупорядоченное, состояние, в отличие &#8230;]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Ученые обнаружили новые формы «памяти» в сложных системах с помощью искусственного интеллекта</title>
		<link>https://new-science.ru/uchenye-obnaruzhili-novye-formy-pamjati-v-slozhnyh-sistemah-s-pomoshhju-iskusstvennogo-intellekta/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[New-Science.ru]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 10 Feb 2026 15:16:55 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Математика]]></category>
		<category><![CDATA[Физика]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://new-science.ru/?p=60188</guid>

					<description><![CDATA[<img width="1400" height="788" src="https://new-science.ru/wp-content/uploads/2026/02/5285285-1-scaled.jpg" class="webfeedsFeaturedVisual wp-post-image" alt="" style="display: block; margin: auto; margin-bottom: 5px;max-width: 100%;" link_thumbnail="" decoding="async" loading="lazy" srcset="https://new-science.ru/wp-content/uploads/2026/02/5285285-1-scaled.jpg 1400w, https://new-science.ru/wp-content/uploads/2026/02/5285285-1-768x432.jpg 768w, https://new-science.ru/wp-content/uploads/2026/02/5285285-1-1536x864.jpg 1536w, https://new-science.ru/wp-content/uploads/2026/02/5285285-1-390x220.jpg 390w" sizes="auto, (max-width: 1400px) 100vw, 1400px" />Исследователи из Швейцарской высшей технической школы Лозанны (EPFL), Калифорнийского технологического института и Калифорнийского университета в Беркли открыли множество ранее неизвестных способов, которыми физические системы могут надёжно хранить информацию даже в условиях хаоса и шума. Работа, опубликованная на сервере препринтов arXiv, пересматривает устоявшиеся представления о нерановесных многочастичных «памятях». До сих пор наиболее изученным примером такой памяти &#8230;]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Первый в мире нейроморфный суперкомпьютер приближается к реальности благодаря математическим вычислениям, вдохновленным работой мозга</title>
		<link>https://new-science.ru/pervyj-v-mire-nejromorfnyj-superkompjuter-priblizhaetsya-k-realnosti-blagodarya-matematicheskim-vychisleniyam-vdohnovlennym-rabotoj-mozga/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[New-Science.ru]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 08 Jan 2026 13:57:14 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Математика]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://new-science.ru/?p=59124</guid>

					<description><![CDATA[<img width="1400" height="734" src="https://new-science.ru/wp-content/uploads/2026/01/523252745785-scaled.jpg" class="webfeedsFeaturedVisual wp-post-image" alt="" style="display: block; margin: auto; margin-bottom: 5px;max-width: 100%;" link_thumbnail="" decoding="async" loading="lazy" srcset="https://new-science.ru/wp-content/uploads/2026/01/523252745785-scaled.jpg 1400w, https://new-science.ru/wp-content/uploads/2026/01/523252745785-768x403.jpg 768w, https://new-science.ru/wp-content/uploads/2026/01/523252745785-1536x805.jpg 1536w" sizes="auto, (max-width: 1400px) 100vw, 1400px" />Исследователи из Национальных лабораторий Сандия (США) сделали важный шаг к созданию первого в мире нейроморфного суперкомпьютера. Они представили новый алгоритм, позволяющий нейроморфному оборудованию решать уравнения в частных производных. Это открытие не только расширяет сферу применения нейроморфных систем, традиционно считавшихся эффективными лишь для распознавания образов, но и сулит революцию в энергоэффективности крупномасштабного моделирования. Нейроморфные компьютеры, вдохновленные &#8230;]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Физики объяснили формы нейронов и ветвей деревьев с помощью математики теории струн</title>
		<link>https://new-science.ru/fiziki-obyasnili-formy-nejronov-i-vetvej-derevev-s-pomoshhju-matematiki-teorii-strun/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[New-Science.ru]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 07 Jan 2026 18:14:22 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Математика]]></category>
		<category><![CDATA[Физика]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://new-science.ru/?p=59063</guid>

					<description><![CDATA[<img width="1280" height="720" src="https://new-science.ru/wp-content/uploads/2026/01/265526-2.jpg" class="webfeedsFeaturedVisual wp-post-image" alt="" style="display: block; margin: auto; margin-bottom: 5px;max-width: 100%;" link_thumbnail="" decoding="async" loading="lazy" srcset="https://new-science.ru/wp-content/uploads/2026/01/265526-2.jpg 1280w, https://new-science.ru/wp-content/uploads/2026/01/265526-2-768x432.jpg 768w, https://new-science.ru/wp-content/uploads/2026/01/265526-2-390x220.jpg 390w" sizes="auto, (max-width: 1280px) 100vw, 1280px" />Ученые применили математический аппарат теории струн, одной из самых абстрактных областей теоретической физики, для расшифровки принципов, по которым природа строит сложные сети — от нейронов мозга до ветвей деревьев и кровеносных сосудов. Исследователи из Политехнического института Ренсселера обнаружили, что биологические сети следуют универсальному геометрическому правилу, направленному на минимизацию поверхности, а не просто длины, как считалось &#8230;]]></description>
		
		
		
			</item>
	</channel>
</rss>
