Computational science , также известная как scientific computing , technical computing или scientific computing ( SC ), является разделом науки, а точнее Computer Sciences , который использует передовые вычислительные возможности для понимания и решения сложных физических проблем. Хотя это обсуждение обычно сводится к Visual Computation , эта область исследований обычно будет включать следующие исследовательские классификации.
На практике это обычно применение компьютерного моделирования и других форм вычислений из численного анализа и теоретической информатики для решения проблем в различных научных дисциплинах. Область отличается от теории и лабораторных экспериментов, которые являются традиционными формами науки и техники . Научный вычислительный подход заключается в получении понимания посредством анализа математических моделей, реализованных на компьютерах . Ученые и инженеры разрабатывают компьютерные программы и прикладное программное обеспечение , которые моделируют изучаемые системы, и запускают эти программы с различными наборами входных параметров. Суть вычислительной науки заключается в применении численных алгоритмов [1] и вычислительной математики . В некоторых случаях эти модели требуют огромных объемов вычислений (обычно с плавающей точкой ) и часто выполняются на суперкомпьютерах или распределенных вычислительных платформах. [ требуется проверка ]
Термин «вычислительный ученый» используется для описания человека, владеющего навыками научных вычислений. Такой человек обычно является ученым, инженером или прикладным математиком, который применяет высокопроизводительные вычисления различными способами для продвижения передовых технологий в своих прикладных дисциплинах в физике, химии или инженерии.
Вычислительная наука в настоящее время обычно рассматривается как третий режим науки [ необходима ссылка ] , дополняющий и дополняющий экспериментирование / наблюдение и теорию ( см. изображение). [2] Здесь система определяется как потенциальный источник данных, [3] эксперимент как процесс извлечения данных из системы путем воздействия на нее через ее входы [4] и модель ( M ) для системы ( S ) и эксперимент ( E ) как все , к чему E может быть применено для ответа на вопросы о S. [5] Ученый-вычислитель должен быть способен:
Значительные усилия в вычислительной науке были направлены на разработку алгоритмов, эффективную реализацию в языках программирования и проверку вычислительных результатов. Сборник проблем и решений в вычислительной науке можно найти в Steeb, Hardy, Hardy, and Stoop (2004). [6]
Философы науки рассматривали вопрос о том, в какой степени вычислительная наука может считаться наукой, среди них Хамфрис [7] и Гельферт. [8] Они рассматривают общий вопрос эпистемологии: как можно получить понимание из таких подходов вычислительной науки? Толк [9] использует эти идеи, чтобы показать эпистемологические ограничения компьютерного имитационного исследования. Поскольку вычислительная наука использует математические модели, представляющие базовую теорию в исполняемой форме, по сути, они применяют моделирование (построение теории) и симуляцию (реализацию и выполнение). Хотя симуляция и вычислительная наука являются нашим самым сложным способом выражения наших знаний и понимания, они также сопровождаются всеми ограничениями и пределами, уже известными для вычислительных решений. [ необходима ссылка ]
Проблемные области вычислительной науки/научных вычислений включают в себя:
Предиктивная вычислительная наука — это научная дисциплина, занимающаяся формулировкой, калибровкой, численным решением и проверкой математических моделей, предназначенных для прогнозирования конкретных аспектов физических событий, заданных начальных и граничных условий, а также набора характеризующих параметров и связанных с ними неопределенностей. [10] В типичных случаях предиктивное утверждение формулируется в терминах вероятностей. Например, при наличии механического компонента и периодического нагружения «вероятность составляет (скажем) 90% того, что число циклов при отказе (Nf) будет находиться в интервале N1<Nf<N2». [11]
Города — это чрезвычайно сложные системы, созданные людьми, состоящие из людей и управляемые людьми. Попытка предсказать, понять и каким-то образом сформировать развитие городов в будущем требует сложного мышления, вычислительных моделей и симуляций, чтобы помочь смягчить проблемы и возможные катастрофы. Основное внимание в исследованиях городских сложных систем уделяется, посредством моделирования и имитации, построению более глубокого понимания динамики города и подготовке к предстоящей урбанизации . [ требуется цитата ]
На финансовых рынках огромные объемы взаимозависимых активов торгуются большим количеством взаимодействующих участников рынка в разных местах и часовых поясах. Их поведение имеет беспрецедентную сложность, а характеристика и измерение риска, присущего этому весьма разнообразному набору инструментов, обычно основаны на сложных математических и вычислительных моделях . Решение этих моделей точно в закрытой форме, даже на уровне одного инструмента, обычно невозможно, и поэтому нам приходится искать эффективные численные алгоритмы . Это стало еще более неотложным и сложным в последнее время, поскольку кредитный кризис [ который? ] ясно [ по мнению кого? ] продемонстрировал роль каскадных эффектов [ которые? ], идущих от отдельных инструментов через портфели отдельных учреждений даже к взаимосвязанной торговой сети. Понимание этого требует многомасштабного и целостного подхода, при котором взаимозависимые факторы риска, такие как рыночный, кредитный и ликвидный риск, моделируются одновременно и в разных взаимосвязанных масштабах. [ требуется ссылка ]
Захватывающие новые разработки в области биотехнологии в настоящее время революционизируют биологию и биомедицинские исследования . Примерами этих методов являются высокопроизводительное секвенирование , высокопроизводительная количественная ПЦР , внутриклеточная визуализация, гибридизация экспрессии генов in situ , трехмерные методы визуализации, такие как флуоресцентная микроскопия Light Sheet и оптическая проекционная (микро)компьютерная томография . Учитывая огромные объемы сложных данных, которые генерируются этими методами, их осмысленная интерпретация и даже их хранение формируют серьезные проблемы, требующие новых подходов. Выходя за рамки текущих подходов биоинформатики, вычислительная биология должна разработать новые методы для обнаружения осмысленных закономерностей в этих больших наборах данных. Реконструкция генных сетей на основе моделей может использоваться для систематической организации данных об экспрессии генов и для руководства будущим сбором данных. Основной проблемой здесь является понимание того, как регуляция генов контролирует фундаментальные биологические процессы, такие как биоминерализация и эмбриогенез . Подпроцессы, такие как регуляция генов , органические молекулы, взаимодействующие с процессом отложения минералов, клеточные процессы , физиология и другие процессы на уровнях тканей и окружающей среды, связаны между собой. Биоминерализация и эмбриогенез не направляются центральным механизмом управления, а могут рассматриваться как возникающее поведение, возникающее в результате сложной системы, в которой несколько подпроцессов в очень разных временных и пространственных масштабах (от нанометров и наносекунд до метров и лет) связаны в многомасштабную систему. Один из немногих доступных вариантов [ which? ] для понимания таких систем — это разработка многомасштабной модели системы. [ необходима цитата ]
Используя теорию информации , неравновесную динамику и явное моделирование, теория вычислительных систем пытается раскрыть истинную природу сложных адаптивных систем . [ необходима ссылка ]
Вычислительная наука и инженерия (CSE) — это относительно новая [ квантификация ] дисциплина, которая занимается разработкой и применением вычислительных моделей и симуляций, часто в сочетании с высокопроизводительными вычислениями , для решения сложных физических проблем, возникающих в инженерном анализе и проектировании (вычислительная инженерия), а также природных явлений (вычислительная наука). CSE стала принята среди ученых, инженеров и академиков как «третий способ открытия» (следующий за теорией и экспериментированием). [12] Во многих областях компьютерное моделирование является неотъемлемой частью и, следовательно, необходимо для бизнеса и исследований. Компьютерное моделирование дает возможность войти в области, которые либо недоступны для традиционного экспериментирования, либо где проведение традиционных эмпирических исследований является непомерно дорогим. CSE не следует путать ни с чистой компьютерной наукой , ни с компьютерной инженерией , хотя широкая область в первой используется в CSE (например, определенные алгоритмы, структуры данных, параллельное программирование, высокопроизводительные вычисления), а некоторые проблемы во второй можно моделировать и решать с помощью методов CSE (как область применения). [ необходима цитата ]
Алгоритмы и математические методы, используемые в вычислительной науке, разнообразны. Наиболее часто применяемые методы включают:
Исторически и сегодня Fortran остается популярным для большинства приложений научных вычислений. [32] [33] Другие языки программирования и системы компьютерной алгебры, обычно используемые для более математических аспектов приложений научных вычислений, включают GNU Octave , Haskell , [32] Julia , [32] Maple , [33] Mathematica , [34] [35] [36] [37] [38] MATLAB , [39] [40] [41] Python (со сторонней библиотекой SciPy [42] [43] [44] ), Perl (со сторонней библиотекой PDL ), [ требуется ссылка ] R , [45] Scilab , [46] [47] и TK Solver . Более вычислительно интенсивные аспекты научных вычислений часто будут использовать некоторые вариации C или Fortran и оптимизированные алгебраические библиотеки, такие как BLAS или LAPACK . Кроме того, параллельные вычисления активно используются в научных вычислениях для поиска решений больших задач за разумное время. В этой структуре задача либо делится на множество ядер на одном узле ЦП (например, с помощью OpenMP ), либо делится на множество узлов ЦП, объединенных в сеть (например, с помощью MPI ), либо выполняется на одном или нескольких графических процессорах (обычно с использованием CUDA или OpenCL ).
Программы вычислительной науки часто моделируют изменяющиеся условия реального мира, такие как погода, поток воздуха вокруг самолета, деформации кузова автомобиля при столкновении, движение звезд в галактике, взрывное устройство и т. д. Такие программы могут создавать «логическую сетку» в памяти компьютера, где каждый элемент соответствует области в пространстве и содержит информацию об этом пространстве, относящуюся к модели. Например, в моделях погоды каждый элемент может быть квадратным километром; с высотой земли, текущим направлением ветра, влажностью, температурой, давлением и т. д. Программа будет вычислять вероятное следующее состояние на основе текущего состояния в моделируемых временных шагах, решая дифференциальные уравнения, которые описывают, как работает система, а затем повторять процесс для вычисления следующего состояния. [ необходима цитата ]
В 2001 году была впервые организована Международная конференция по вычислительной науке (ICCS) . С тех пор она проводится ежегодно. ICCS — конференция A-rank в рейтинге CORE . [48]
Журнал Computational Science опубликовал свой первый выпуск в мае 2010 года. [49] [50] [51] Журнал Open Research Software был запущен в 2012 году . [52] Инициатива ReScience C , посвященная воспроизведению результатов вычислений, была запущена на GitHub в 2015 году. [53]
В некоторых учреждениях специализация в области научных вычислений может быть получена как «вторая степень» в рамках другой программы (которая может быть на разных уровнях). Однако все больше появляется бакалаврских , магистерских и докторских программ в области вычислительной науки. Совместная магистерская программа по вычислительной науке в Амстердамском университете и Свободном университете по вычислительной науке была впервые предложена в 2004 году. В рамках этой программы студенты:
ETH Zurich предлагает степень бакалавра и магистра в области вычислительной науки и техники. Степень дает студентам возможность понимать научные проблемы и применять численные методы для решения таких проблем. Направления специализаций включают физику, химию, биологию и другие научные и инженерные дисциплины.
Университет Джорджа Мейсона предлагает многопрофильную докторскую программу Ph.D. по вычислительным наукам и информатике, начиная с 1992 года. [54]
Факультет вычислительных и интегративных наук Университета имени Джавахарлала Неру (бывший Факультет информационных технологий [55] [ требуется подтверждение ] ) также предлагает [ требуется подтверждение ] яркую магистерскую программу по вычислительным наукам с двумя специальностями: вычислительная биология и сложные системы . [56]
