Новости что такое эврика

Он пришел от этого открытия в такой восторг, что голый с криком «Эврика!» побежал из купальни домой, чтобы проверить догадку. В лингвистическом контексте, «эврика» может быть определена как восклицание, символизирующее момент прозрения или нахождения решения задачи. "я нашел"), согласно преданию, восклицание Архимеда при открытии им одного из основных законов гидростатики (смотри Архимеда закон). Да, со временем программа ЭВРИКА измельчала, потеряла былую амбициозность, но ведь это именно то, что надо нашим малым и средним наукоемким фирмам для выхода со своей продукцией на европейский и мировой рынки.

Эврика! Великое открытие

В лингвистическом контексте, «эврика» может быть определена как восклицание, символизирующее момент прозрения или нахождения решения задачи. Эврика — так восклицают, когда находят правильное решение или выход из трудной ситуации. «Уже 30 лет программа «Эврика» обеспечивает развитие общеевропейского технологического уровня.

Что на самом деле означает слово «Эврика»: при чем тут Архимед, ванная и мошенники

Тогда он смотрит, нельзя ли уменьшить разрыв между условиями и требованиями. Найдя способ это сделать, снова сравнивает ситуацию, которая получилась в результате его действий, с конечной целью и ищет средства перевести новый вариант задачи в желаемое решение, и так много раз. Прием этот так и был назван — «Анализ средств и целей». Если же описывать его не сухо, строго по-научному, то вернее всего было бы сказать, что он напоминает детскую игру в «горячо-холодно». Ведь тогда мы тоже ищем цель постепенно, проверяя, ближе мы стали к ней, то есть «теплее» нам, или отдалились — и теперь нам «холоднее».

Но пытаться достичь основной цели, последовательно подменяя ее более близкими подцелями, можно не во всех случаях. Тогда человек поступает иначе. Он сознательно пренебрегает рядом деталей задачи, несколько упрощая ее. Такую упрощенную задачу решить легче.

А приемы, использованные для этого, могут подсказать стратегический план решения основной проблемы. Ньюэл, Шоу и Саймон наделили машину способностью использовать два эвристических приема, кстати сказать, наиболее часто употребляемых людьми. Это метод «горячо-холодно» и упрощение, огрубление задачи. Так появился на свет универсальный решатель проблем.

И он развил довольно успешную деятельность, даже что-то делал в промышленности. Однако «универсальным» он все же не оказался. И знаете, на чем машина споткнулась? На шахматах.

Она решала сложные, серьезные проблемы, а в игре пасовала. И не удивительно. Ведь в любой самой сложной задаче всегда известна исходная ситуация — начальная площадка лабиринта, и определена цель — центральная его площадка. А в шахматах область поиска не определена.

Здесь столько «коридоров», «площадок», «тупиков», что перебрать все варианты маршрутов не под силу даже быстродействующей вычислительной машине. А подходящих алгоритмов в ее распоряжении не было. Признать ограниченность своего детища американским психологам не очень хотелось. Кроме того, это означало, что какой-то важный механизм человеческого мышления им не удалось разгадать.

Вот тогда они и принялись за новые поиски. Правда, они изучали теперь не столько особенности нашего мышления, сколько правила игры в шахматы, надеясь хоть косвенно проникнуть в секреты мозга, думающего над шахматной ситуацией. Мы теперь знаем, что в какой-то мере им это удалось. Благодаря им машина научилась играть в шахматы «по-человечески» и стала достойным соперником чемпионов.

Но по сравнению с «Универсальным решателем проблем» это был скорее шаг назад. Как-никак та машина хоть и не умела играть в шахматы, зато воспроизводила особенности творческого процесса вообще, свойственного и ученым и поэтам. Иными словами, создавая ее, инженеры решили более общую проблему. А электронный шахматист, как ни был интересен сам по себе, помогал понять только одну сторону творчества.

Перед учеными встал вопрос: какой путь предпочесть? Вслед за шахматистом появился электронный игрок в шашки. Вначале он играл довольно средне — его обыгрывали даже неопытные игроки. Но новый игрок обладал способностью учиться.

И вскоре так наловчился, что стал обыгрывать даже чемпионов. Создали еще одну машину — математика. Она творчески решала задачи по геометрии, с которыми с трудом справлялись студенты-второкурсники. Американские психологи получили заказ от промышленников — им необходимо было с научной точностью узнать, куда вложить и как лучше истратить деньги.

Ученые пригласили к себе в лабораторию одного из самых опытных служащих банка и принялись изучать, как он думает. Это оказалось не таким легким делом. Ведь банковский служащий, чтобы решить, куда поместить деньги для наибольшей прибыли, должен выработать что-то вроде экономической гипотезы. После долгих доделок, переработок электронного финансиста все же удалось создать, и банкиры им как будто довольны.

Другие изучали совсем иную разновидность интеллектуальной деятельности — творчество композитора. И тоже небезуспешно. Мелодии, созданные его электронным собратом, гораздо больше напоминали настоящую музыку, нежели нотные упражнения первых композиторов от кибернетики. Цели, которые ставили перед собой инженеры и психологи, создавая эвристические программы для вычислительных машин, были нередко диаметрально противоположными.

Кто-то стремился научить машину составлять расписание движения поездов или просто уроков в школе. Не думайте, это довольно каверзная работа, требующая «хитрости» и смекалки. А кому-то хотелось иметь электронного ученого, например биохимика. И чтобы он не только разрабатывал планы опытов, оценивал их результаты, выдвигал на этой основе какие-то гипотезы, но и сам проводил опыты с помощью механических рук.

Дело дошло до того, что в лабораторию Московского университета, где занимаются разработкой эвристических программ, стали обращаться с самыми неожиданными просьбами. Не можете ли сделать такого диспетчера, чтобы он работал творчески? Нужен начальник планового отдела «с живинкой к делу». Пришлите электронного учителя, который мог бы быстро и толково устранять «дефекты» знаний.

Что делать? Неужели действительно каждый раз изучать образ мыслей диспетчера, плановика, учителя? И заново составлять программу для очередного случая? Вряд ли это целесообразно.

И московские психологи решили поступить иначе. Найти то общее, что есть в любой более или менее творческой работе. Установив, из каких форм складывается мыслительная деятельность и врача, и инженера, и музыканта, создать что-то вроде «крупных блоков». Скажем, блок «решения проблем», блок «самообучения», блок «распознавания сходных ситуаций» и тому подобные.

И из них по мере необходимости собирать программу или для электронного врача, или для диспетчера. Этот путь не только более экономичен, он, так сказать, ближе по структуре к творчеству человека. Недаром же психологи говорят, что в разных творческих процессах — будь то работа инженера или художника — больше сходства, чем различий. В главном, основном творчество актеров, поэтов и ученых едино.

Вспомните хотя бы, что вы прочли в начале книги о трех китах творчества. Стало быть, создание универсального решателя проблем — более верный путь. И теперь перед психологами стоит задача разгадать новые алгоритмы, новые эвристические приемы творческого мышления. Снова ученые обращаются к человеку, чтобы, во-первых, расшифровать многочисленные эвристические приемы, которыми он владеет, а во-вторых, попытаться воспроизвести их в думающей машине.

Разумеется, дело не сводится лишь к отгадке готовых приемов и способов мышления, как уже об этом говорилось раньше. Важно не просто выявить результат решения, а раскрыть процесс мышления в его динамике. Психологи Московского университета пытаются, например, воплотить в, виде программы ту особенность мышления, которую можно назвать «чувством близости решения». Машина, даже очень умная, часто проходит буквально в двух шагах от нужного решения и продолжает поиски совершенно в других концах лабиринта.

А человек, нередко еще не зная, как справиться с задачей, чувствует, что решение где-то совсем близко, и усиливает поиск именно в этом направлении. Разумеется, благодаря этому он докапывается до смысла гораздо быстрее. Или вот, скажем, умение человеческого мозга оценивать перерабатываемую информацию с точки зрения ее значимости для решения задачи. При поиске решения человек сосредоточивает внимание исключительно на важной информации.

Но как он определяет, какие именно сведения будут работать на пользу дела? Ясно, что здесь тоже не обходится без эвристических приемов, только каких? Наконец, бывает так. У человека уже выработана программа действий для определенных обстоятельств, но несколько изменились сами обстоятельства.

Как быть? Вырабатывать новую программу? Вряд ли целесообразно. Гораздо быстрее найти то звено, из-за которого оказалась неудачной вся система действий, и заменить его.

Однако самое трудное как раз отыскать требующее переделки звено. А наш мозг успешно справляется и с этой трудностью. И опять ему помогают специальные алгоритмы. Вот бы разгадать их.

Вооруженные всеми этими дополнительными приемами, машины будут быстрее находить наилучшие решения самых разных сложных проблем. Но этого, по мнению ученых, еще недостаточно. Человек не только владеет тысячью секретов находить пути к быстрейшему решению самых разных проблем, он еще накапливает опыт. И при решении любой следующей задачи оказывается вооруженным опытом разгадывания всех предыдущих, что очень помогает ему и делает его все сильнее в процессе самой творческой деятельности.

Недаром же мы говорим «зрелый мастер» или «квалифицированный исследователь» о писателе, художнике, ученом, достигшем большого совершенства в результате длительной и плодотворной работы в своей области. Так вот, зрелые исследователи задались такой фантастической целью, как создание машины, которая тоже могла бы накапливать опыт и благодаря этому совершенствовать свои навыки и умения. Московские психологи уже сделали попытку создать самообучающуюся машину. В основу ее программы они положили факты, неоднократно наблюдавшиеся в опытах с людьми и, как это ни парадоксально звучит, с некоторыми животными.

Оказалось, что алгоритмы, благодаря которым запоминает полезную информацию голубь, входят как составная часть в довольно сложную мыслительную работу человека, например, при изучении им высшей математики. Если вы хоть раз участвовали в каком-нибудь конкурсе, то хорошо помните, что его проводят всегда в несколько туров. Ни первый, ни второй туры еще не обеспечивают первенства победителям, они лишь отсеивают слабых участников. Наш мозг при обучении действует примерно так же.

Он не сразу и не всю информацию запоминает, а много раз отсеивает менее важную. И только после нескольких туров отборочного конкурса откладывает нужные сведения в памяти. Придирчивыми «экзаменаторами» служат промежуточные сигналы, промежуточные раздражители, возникающие в процессе анализа обстановки. Они сортируют информацию по значению.

Предварительные сведения посылают в кратковременную память, на временное хранение. И только тщательно проверив, насколько они важны, решают: забыть их или направить в долговременную память, на постоянное местожительство. Часть таких алгоритмов удалось разгадать и даже воплотить их в программе для машины. Но дело это довольно кропотливое, трудное и требует еще многих и многих исследований прежде всего того, как мы сами учимся.

Вот почему одновременно с работой над программированным обучением появилась мысль обойтись без программы. А что, если действовать так, как учили раньше мастера своих подмастерьев? По принципу: «Я тебе объяснять не буду, ты смотри и учись». Нельзя ли так же поступить и с машиной?

Это особенно важно в тех случаях, когда человек при всем желании не может объяснить, как именно он действует. Вот, скажем, мы отличаем буквы одну от другой или узнаем знакомых в толпе. Рассказать, как мы это делаем, человек не может, потому что совершает все опознавательные действия интуитивно. И тем более мы не можем написать машине подробную инструкцию, как отличить букву «А» от «Б».

Но учитель в школе тоже в этом случае ничего не объясняет первоклассникам. Он просто показывает им разные буквы и называет их. И они уже как-то сами учатся различать «А» от «Б». Одновременно в нескольких странах машины без всякой программы усвоили основы азбуки.

Успешный опыт натолкнул на еще более дерзкую мысль: заставить машину учиться вовсе без учителя, поставив ее на место не школьника, а этакого Маугли, который сам, абсолютно без всякой помощи со стороны, научился бы, разглядывая буквы, понимать, что они чем-то отличаются друг от друга. Он, может, и не сумел бы назвать буквы так, как называем их мы, но зато придумал бы им свои имена. Как, по каким признакам он классифицировал бы разные буквы? Наверное, что-нибудь вроде этого: «А» — уголок и горизонтальная палочка посредине, «Е» — три горизонтальные палочки и одна вертикальная, «О» — кружок, «Л» — уголок, обращенный острием вверх, и т.

Когда в одном из наших технических институтов инженеры взялись за эту невероятную затею, психологи только посмеивались: пробовать пробуйте, а что у вас выйдет? Вышло же вот что. Вычислительная машина оказалась весьма способным «Маугли». Она довольно быстро определила, из каких «деталей» состоят разные буквы и что между ними общего.

Машина сама установила разницу между «уголками», «кружочками» и «вертикальными черточками». Но тогда, выходит, у нее выработались простейшие понятия? Именно так и расценивают результаты своих опытов инженеры из Института автоматики и телемеханики.

Почти три часа в двух аудиториях нашей школы сражались умники и умницы. И всё это время царил азарт и соревновательный дух. Добавим, что в рамках муниципального этапа состоялся и брейн-ринг из пяти боев, в котором команды отвечали на вопросы на скорость. И здесь важна была быстрота мышления и сообразительность. И здесь, как и в первой игре, удача сопутствовала старшеклассникам из «Эврики».

Рабочий орган — секретариат г. Брюссель, Бельгия , подчиненный Конференции министров и не обладающий правом принятия решений, в задачи которого входит организация контактов между партнерами, сбор и распространение информации. Из руководящих чиновников стран-участниц создана специальная группа «высоких представителей» для подготовки правительственных конференций и отбора проектов кооперации.

Единственным ограничением является гражданское назначение проекта. Заявки на реализацию проекта могут подаваться в программу «Евростарз» в любое время. Однако рассматриваются поданные заявки только два раза в год. В период подготовки настоящего отчета проводился 9-ый конкурс программы «Евростарз» со сроком приема заявок до 20 сентября 2012 года. Заявки, подаваемые для участия в следующем 10-ом конкурсе программы «Евростарз», должны быть поданы до 4 апреля 2013 года. Поданные проектные заявки рассматриваются в течение 14 недель после указанных выше сроков приема заявок. В течение 19 недель после указанных сроков приема заявок Секретариат программы «Эврика» уведомляет всех участников проекта о выделенном для проекта финансировании или об отказе в финансировании. Следует отметить, что это руководство регулярно обновляется и корректируется, поэтому необходимо следить за тем, какая версия руководства действительна на период подготовки и подачи заявки на проект. В период подготовки настоящего отчета действовала версия 10. Для проектов, связанных с биотехнологиями и медициной клинические испытания продукта должны быть начаты в течение двух лет после завершения проекта; - все участники проекта должны быть юридическими лицами ; - должно быть подтверждено отсутствие очевидных причин, препятствующих реализации проекта согласно национальным законодательствам стран-участниц проекта. В случае соответствия проекта всем перечисленным выше критериям, заявка на проект принимается программой «Евростарз» для рассмотрения, оценки и классификации. Потенциальные заявители и их партнеры должны внимательно ознакомиться с действующей на период подачи заявки версией «Руководства для заявителей» и определиться, какая организация станет ведущим партнером leading participant в консорциуме. Это должно быть малое или среднее предприятие, ведущее НИОКР и зарегистрированное в одной из 33-х стран-членов программы «Евростарз». Тогда организация - ведущий партнер в образуемом консорциуме должна зарегистрироваться на веб-сайте программы «Евростарз». Зарегистрируйте блог на портале Pandia. Бесплатно для некоммерческих и платно для коммерческих проектов. Регистрация, тестовый период 14 дней. Условия и подробности в письме после регистрации.

Значение слова эврика: что это такое?

Фото financemagazineonline. Ученому было нужно решить, действительно ли корона, сделанная по приказу царя, состоит из чистого золота, или ювелир решил обмануть его и добавил в сплав серебра. При этом царский атрибут весил ровно столько, сколько весил слиток золота, выданный ювелиру. Древнегреческий ученый долго ломал голову, как это проверить. Озарение пришло в момент, когда он решил принять ванну. Погрузившись в емкость с водой, математик заметил, что часть воды из нее вылилось. Он сразу понял, что нашел ответ на вопрос и с радостным криком «Эврика! Поговаривают, что даже одеться забыл при этом.

На втором этапе решение проблемы сохраняется в памяти. Ведь оно может снова пригодиться в подобных ситуациях. Память играет важную роль в когнитивном обучении.

Когнитивные карты Эдварда Толмена Одним из первых сторонников когнитивного подхода в обучении был американский психолог-необихевиорист Эдвард Толмен Edward Chace Tolman. В 1930-х — 1940-х годах его интересовала проблема того, как крысы узнают путь через сложный лабиринт. Толман стал автором концепции когнитивных карт Tolman, E. Cognitive maps in rats and men. Идея Толмена: в процессе обучения в мозгу крысы создается что-то вроде полевой карты окружающей среды. Крысы составляют когнитивный план лабиринта, расположение которого они фиксируют в своем мозге. Различные исследования, похоже, подтверждают это предположение. В типичной экспериментальной установке крысы сталкиваются с пищей в конце каждой ветви лабиринта. Их задача — зайти в каждую из этих веток, не заходя ни в одну из них дважды. Крысы учатся быстро — и, вероятно, тоже с помощью ментальной карты.

Как показывают эксперименты, маленькие грызуны довольно быстро учатся — даже если запах еды в еще не посещенных ходах покрывается лосьоном после бритья. Между прочим, крысы не исследуют лабиринт систематически, а ищут ветви в случайном порядке. Очевидно, они не просто учатся жесткой последовательности реакций. Более вероятно, что они действительно разрабатывают некую мысленную карту, которая отмечает те ходы лабиринта, в которых они уже были. Роль гиппокампа в когнитивном обучении Тем временем исследователи также определили потенциальные нейронные корреляты когнитивных карт. Среди прочих это так называемые координатные или пространственные нейроны в гиппокампе. Они играют основную роль в долговременной памяти и пространственной ориентации. Отдельные ячейки представляют разные места в окружающей среде. Совокупность всех этих ячеек представляет собой карту всего окружения. Гиппокамп — место наших ментальных карт.

В 2009 году психолог из Университета Эмори Джозеф Маннс и нейробиолог из Бостонского университета Говард Эйхенбаум зафиксировали активность нескольких десятков пирамидальных нейронов в гиппокампе крысы. Они обнаружили, что паттерны активности многих пирамидных ячеек отражают местоположение и идентичность объекта. В исследовании одновременно регистрировали от 43 до 61 пирамидных клеток гиппокампа, когда крысы выполняли задачу запоминания распознавания объектов, в которой новые и повторяющиеся объекты встречались в разных местах на круговой дорожке J. Manns, H. A cognitive map for object memory in the hippocampus. Какую роль играют абстрактное мышление и предыдущие знания? Исследования приматов, проведенные американским психологом Дэвидом Премаком и его женой Энн Джеймс см. The Mind of an Ape. New York, 1983 , также говорят в пользу предположения о ментальных репрезентациях у людей и некоторых видов животных. Они показывают, что даже шимпанзе могут изучать абстрактные понятия.

Например, человекообразные обезьяны могут научиться использовать разные пластиковые фишки для отдельных слов. При этом они понимают не только конкретные понятия, такие как «яблоко», но и абстрактные термины, такие как «равные».

Но поскольку плотность воздуха обычно намного меньше, чем плотность окружённых им предметов, выталкивающая сила оказывается ничтожно мала.

Впрочем, есть исключения. Воздушный шарик, наполненный гелием, стремится вверх именно потому, что плотность гелия ниже, чем плотность воздуха. А если наполнить шар обычным воздухом — он упадёт на землю.

Плотность воздуха в нём будет такая же, как у воздуха снаружи, но более высокая плотность резины обеспечит падение шарика. Этот принцип используется в аэростатах — воздушные шары и дирижабли наполняют гелием или горячим воздухом чем горячее воздух, тем ниже его плотность , чтобы подняться, и снижают концентрацию гелия или температуру воздуха , чтобы спуститься. На них действует та же выталкивающая сила, что и на подводные лодки.

Именно поэтому перемещения на аэростатах называют воздухоплаванием. Когда сила Архимеда не работает Если тело плотно прилегает к поверхности. Если между телом и поверхностью нет жидкости или газа — нет и выталкивающей силы.

Именно поэтому подводным лодкам нельзя ложиться на илистое дно — мощности их двигателей не хватит, чтобы преодолеть давление толщи воды сверху. В невесомости. Наличие веса у жидкости или газа — обязательное условие для возникновения архимедовой силы.

В состоянии невесомости горячий воздух не поднимается, а холодный не опускается. Поэтому на МКС создают принудительную конвекцию воздуха с помощью вентиляторов. В растворах и смесях.

Сотрудничал в... Щербинка - город в Московской обл. Щербачев - генерал, в царское время был Начальником Академии... Щек - брат Кия.

Один из легендарных основателей Киева...

Архимедова сила: что это такое и как действует

Эврика — проект по развитию кейс-метода обучения. Участвуйте в чемпионатах Эврики и станьте одним из тех молодых специалистов, которые построят карьеру с нами. Дисконт-портал Эврика― это информационная интернет-площадка, а не интернет-магазин. я нашел) - согласно преданию, восклицание Архимедапри открытии им основного закона гидростатики. «Э́врика!» — легендарное восклицание Архимеда, ставшее общеупотребительным для выражения радости в случае разрешения трудной задачи.

Европейская научно-техническая программа «Эврика» (стр. 1 )

«Уже 30 лет программа «Эврика» обеспечивает развитие общеевропейского технологического уровня. Скачать презентацию на тему ЭВРИКА можно ниже. Правительство РФ объявило о выходе России из европейской научно-технической программы "Эврика". Что такое теория Эврика? В истории было немало моментов "Эврика!", включая Архимеда, Исаака Ньютона и Альберта Эйнштейна, которые испытали озарение в то время, когда думали совершенно об отвлеченных вещах. эврика. межд. с, выражающий удовлетворение, радость при найденном решении, при возникновении удачной мысли и т.п.

Что такое «Эврика»

Российская Федерация вошла в состав «Эврика» в 1993. По данным на май 2009 года Российскую Федерацию в «Эврика» представляют 98 организаций. Российская Федерация объявила о выходе из состава проекта «Эврика» 15 марта 2023 [1]. Направления деятельности «Эврика» не принимает участия в военных исследованиях.

Считается, что префронтальная кора управляет познавательной деятельностью и является своеобразным фильтром, который не позволяет посторонним мыслям, восприятию и воспоминаниям мешать выполнению текущей задачи. В ходе экспериментов ученые замедляли работу этого природного фильтра и обнаружили, что это повышает производительность труда, требующего творческого мышления. Участникам эксперимента показывали изображения привычных бытовых предметов и просили быстро придумать необычные способы их использования, например, бейсбольную биту в роли скалки. Подопытным демонстрировалась последовательность из 60 объектов, по одному каждые 9 секунд, и ученые засекали время, которое требовалось, чтобы придумать ответ. Исследователи предположили, что высокий уровень когнитивного контроля со стороны «фильтра» мешает выполнению творческой задачи.

В повседневной жизни фильтр помогает нам сосредоточиться на основных свойствах объекта и «обрезает» то, что несущественно. В то же время при решении творческих задач, в частности по нетривиальному применению обычных предметов, требуется учитывать весь спектр его свойств. Выяснилось, что так оно и есть: при транскраниальной стимуляции зон когнитивного контроля постоянным током когда слабый электроток проникает в мозг прямо сквозь череп , творческие способности выросли. Судя по всему, стимуляция вызывает изменения в электрическом потенциале мембран нейронов. Другими словами, ученые ограничили возможность нейронов в определенном участке мозга генерировать сигналы, что снизило активность данного участка. Подопытные со «штатным» режимом работы префронтальной коры в среднем не могли придумать необычные применения для 15 из 60 объектов, в то время как подопытные с ингибированной деятельностью этого участка мозга пропустили всего 8 объектов. При этом последние выдавали правильные ответы в среднем на секунду быстрее. Для работы мозга секунда — это огромный промежуток времени, обычно исследователи работают с миллисекундами.

Исследование ученых из Университета Пенсильвании не только дает возможность разработки технологий стимуляции творческих способностей, но и объясняет некоторые аспекты развития человека, сообщает «CNews. Так, поскольку префронтальная кора развивается медленно, детям трудно сосредоточиться на выполнении определенной задачи, зато они преуспевают в творчестве. Заметили ошибку?

Это привело его к решению проблемы и определению, что корона была из чистого золота, и его радость вывела его из ванны голым и кричала «Эврика!

Под названием «Принцип Архимеда» стало известно об открытии, сделанном ранее греческим Архимедом. С другой стороны, выражение eureka - это название американского телесериала, созданного Эндрю Косби и Хайме Палья, которое происходит в городе под названием эврика, где живут ученые и гении.

Ожегова Эврика, междом. Восклицание, выражающее радость, удовлетворение по поводу пришедшей в голову удачной мысли, какого-н. По преданию, так воскликнул древнегреческий геометр Архимед, когда открыл названный впоследствии его именем закон гидростатики.

Похожие новости:

Оцените статью
Добавить комментарий