Бесплатная техническая библиотека

День недели. Секрет фокуса

Справочник / Эффектные фокусы и их разгадки

 Комментарии к статье

Описание фокуса:

Покажите пяти-семи зрителям семь табличек, на которых написаны и пронумерованы дни недели, и предложите каждому выбрать любой один день. Затем отвернитесь от зрителей, а те, выбрав по таблице, положат их на стол надписями вниз.

Далее по вашей команде каждый увеличивает порядковый номер выбранного дня в два раза, к этому произведению прибавляет 5, затем полученную сумму умножает на 5, а то, что получается, умножает на 10. По объявленному каждым зрителем результату называйте выбранный день. Подтверждая правильность ответов, зрители поочередно демонстрируют всем свою таблицу.

Секрет фокуса:

Из первой (левой) цифры каждого объявленного результата вычитается 2. Остаток указывает номер выбранного дня недели.

 Рекомендуем интересные статьи раздела Эффектные фокусы и их разгадки:

▪ Волшебный огурец

▪ Прохождение сигареты сквозь монету

▪ Загипнотизированные ножницы

Смотрите другие статьи раздела Эффектные фокусы и их разгадки.

Читайте и пишите полезные комментарии к этой статье.

<< Назад

Последние новости науки и техники, новинки электроники:

Микропластик в атмосфере - скрытый ускоритель глобального потепления 31.05.2026

Микропластик уже давно признан одним из самых масштабных загрязнителей планеты. Он проникает в океаны, почву, организмы животных и даже в тело человека. Однако до недавнего времени мало кто задумывался о его влиянии на климатические процессы. Новое исследование показало, что микро- и нанопластик в атмосфере способен поглощать тепло, тем самым внося дополнительный вклад в глобальное потепление. Ученые обнаружили, что воздействие пластиковых частиц на климат зависит от их цвета. Светлые частицы отражают солнечный свет и способствуют некоторому охлаждению, в то время как более темные - активно поглощают тепло и излучение. Со временем пластик в атмосфере темнеет под воздействием ультрафиолета, что усиливает его согревающий эффект. Этот процесс напоминает пожелтение пластиковых парковочных талонов, оставленных на солнце. Соавтор исследования, заслуженный профессор наук о Земле в Университете Дьюка Дрю Шинделл отметил, что влияние микропластика на изменение климата пока относительно не ...>>

Универсальный бытовой робот-гуманоид GigaAI SeeLight S1 31.05.2026

Развитие робототехники постепенно переносит сложные машины из промышленных цехов прямо в повседневную жизнь людей. Китайская компания GigaAI сделала важный шаг в этом направлении, представив SeeLight S1 - первую в стране модель универсального бытового робота-гуманоида. Эта разработка призвана взять на себя рутинные домашние дела и стать настоящим помощником в повседневной жизни. Уже в конце текущего месяца сотня роботов SeeLight S1 начнет проходить испытания в специализированном жилом комплексе, предназначенном для работников высокотехнологичных отраслей. По словам генерального директора GigaAI Чжу Чжэна, в первой половине 2027 года роботы будут переданы для бесплатного тестирования обычным семьям в Ухане - столице провинции Хубэй. Такой подход позволит собрать реальные данные о работе устройства в домашних условиях. В демонстрационном видео робот, передвигающийся на колесах, уверенно справляется с множеством бытовых задач. Он нарезает овощи, жарит яйца, загружает стиральную маши ...>>

Вкусовые пристрастия формируются еще в утробе 30.05.2026

Предпочтения человека к еде закладываются задолго до первого прикорма. Современная наука подтверждает, что ребенок начинает знакомиться с ароматами и вкусами пищи еще до рождения, через околоплодные воды. Новое международное исследование показало, что регулярное потребление определенных продуктов беременной женщиной может формировать долгосрочные пищевые предпочтения у ребенка, сохраняющиеся даже спустя годы после появления на свет. Ученые из университетов Великобритании, Франции и Нидерландов провели эксперимент с участием беременных женщин. Одной группе будущих мам давали капсулы с порошком капусты кейл, другой - с порошком моркови. Реакцию детей на эти запахи проверяли в три этапа: сначала в утробе матери с помощью 4D-УЗИ на поздних сроках беременности, затем в возрасте трех месяцев и, наконец, когда детям исполнилось три года. Результаты оказались весьма убедительными. Дети женщин, принимавших порошок кейла, положительно реагировали на запах этой капусты, но негативно - на ар ...>>

Случайная новость из Архива Самообучаемая электрическая сеть 30.03.2022 Ученые из Университета Пенсильвании открыли новый подход к машинному обучению. Обычная электрическая цепь самостоятельно научилась распознавать цветы по размеру лепестков. Группа ученых под руководством физика Сэмюэла Диллаву собрала небольшую электрическую сеть, соединив случайным образом 16 резисторов. Исследователи устанавливают напряжение для определенных входных узлов и считывают показатели выходных узлов. Самостоятельно регулируя резисторы, сеть научилась производить желаемые данные для заданного набора исходных значений. "Сеть была настроена для выполнения множества простых задач ИИ, - говорит Диллаву. - Например, она может различать три вида цветков ириса с точностью более 95% на основе четырех параметров: длины и ширины лепестков и чашелистиков". Для машинного обучения ИИ, как правило, используют искусственные нейронные сети. Такие сети обычно существуют только в памяти компьютера. Нейронная сеть состоит из точек или узлов, каждый из которых может принимать значение от 0 до 1, соединенных ребрами. Каждое ребро имеет свой вес в зависимости от значений в узлах. При обучении такой системы требуется проводить регулировку веса ребер, чтобы получить нужный результат. "Это сложная проблема оптимизации, которая значительно возрастает с увеличением размера сети и требует большого количества вычислительных ресурсов", - отмечает Диллаву. - Ситуация усложняется тем, что все ребра должны настраиваться одновременно". Чтобы обойти эту проблему, физики искали системы, которые могли бы настраивать себя без внешних вычислений. Ученые построили две идентичные сети друг над другом. В замкнутой сети они подавали напряжение и фиксировали на выходных элементах нужные значения. В открытой сети устанавливалось только напряжение на входном резисторе. Система регулировала сопротивление на резисторах в двух сетях в зависимости от разницы напряжений между идентичными узлами в каждой из них. За нескольких итераций эти корректировки привели все напряжения во всех резисторах в двух сетях в соответствие. Система научилась выдавать правильные выходные данные для заданных исходных значений. "Эта настройка требует незначительных вычислений, - говорит Диллаву. -Системе нужно только сравнить падение напряжения на соответствующих резисторах в замкнутой и свободной сетях с помощью компаратора. Наша работа доказывает принципиальную возможность нового способа машинного обучения, который не требует больших вычислений".

Другие интересные новости:

▪ Создан аккумулятор, способный работать до 400 лет

▪ Драгоценные недра Луны

▪ Осветительный светодиод Samsung LM301B

▪ WD My Book AV-TV

▪ Чип вывода видеоизображений для портативных устройств

Лента новостей науки и техники, новинок электроники

Интересные материалы Бесплатной технической библиотеки:

▪ раздел сайта Детекторы напряженности поля. Подборка статей

▪ статья Булгаков Михаил Афанасьевич. Знаменитые афоризмы

▪ статья Ядовиты ли тарантулы? Подробный ответ

▪ статья Пропаганда передового опыта в охране труда

▪ статья Цемент для соединения разбитых углей для дуговых ламп. Простые рецепты и советы

▪ статья Разноцветные шляпы. Секрет фокуса

[an error occurred while processing this directive] Оставьте свой комментарий к этой статье:

www.diagram.com.ua
2000-2026