stringtranslate.com

Вычислительная наука

Вычислительная наука , также известная как научные вычисления , технические вычисления или научные вычисления ( SC ), — это раздел науки, который использует передовые вычислительные возможности для понимания и решения сложных физических проблем. Это включает

На практике это обычно применение компьютерного моделирования и других форм вычислений из численного анализа и теоретической информатики для решения проблем в различных научных дисциплинах. Эта область отличается от теории и лабораторных экспериментов, которые являются традиционными формами науки и техники . Научно-вычислительный подход заключается в достижении 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 запятой ) и часто выполняются на суперкомпьютерах или платформах распределенных вычислений . [ нужна проверка ]

Ученый-вычислитель

Способы изучения системы

Термин «ученый-компьютерщик» используется для описания человека, обладающего навыками научных вычислений. Таким человеком обычно является ученый, инженер или прикладной математик, который различными способами применяет высокопроизводительные вычисления для продвижения новейших достижений в своих прикладных дисциплинах в физике, химии или технике.

Вычислительную науку теперь обычно считают третьим видом науки [ нужна ссылка ] , дополняющим и добавляющим эксперименты / наблюдения и теории (см. изображение). [2] Здесь определяется система 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 можно применить E , чтобы ответить на вопросы о S. [5] Ученый-вычислитель должен уметь:

Значительные усилия в области вычислительных наук были направлены на разработку алгоритмов, их эффективную реализацию на языках программирования и проверку результатов вычислений. Сборник проблем и решений в области вычислительной техники можно найти в Steeb, Hardy, Hardy and Stoop (2004). [6]

Философы науки задавались вопросом, в какой степени вычислительная наука может считаться наукой, в том числе Хамфрис [7] и Гелферт. [8] Они затрагивают общий вопрос эпистемологии: как можно получить представление о таких подходах в области вычислительной науки? Толк [9] использует эти идеи, чтобы показать эпистемологические ограничения исследований с помощью компьютерного моделирования. Поскольку вычислительная наука использует математические модели, представляющие основную теорию в исполняемой форме, по сути, они применяют моделирование (построение теории) и симуляцию (реализация и исполнение). Хотя моделирование и вычислительная техника являются нашим наиболее сложным способом выражения наших знаний и понимания, они также имеют все ограничения и ограничения, уже известные для вычислительных решений. [ нужна цитата ]

Приложения вычислительной науки

Проблемные области вычислительной науки/научных вычислений включают:

Прогнозная вычислительная наука

Прогнозные вычисления — это научная дисциплина, занимающаяся формулировкой, калибровкой, численным решением и проверкой математических моделей, предназначенных для прогнозирования конкретных аспектов физических событий с учетом начальных и граничных условий, а также набора характеризующих параметров и связанных с ними неопределенностей. [10] В типичных случаях прогнозное утверждение формулируется в терминах вероятностей. Например, при наличии механического компонента и условиях периодической нагрузки «вероятность (скажем) 90% того, что количество циклов при отказе (Nf) будет находиться в интервале N1<Nf<N2». [11]

Городские комплексные системы

В 2018 году [ требуется обновленная информация ] более половины населения мира проживает в городах. [12] По оценкам ООН , к 2050 году 68% населения мира будет проживать в городах . [12] [ актуально? ] Этот рост городов сосредоточен на городском населении развивающихся стран, где число городских жителей увеличится более чем вдвое, увеличившись с 2,5 миллиардов в 2009 году до почти 5,2 миллиардов в 2050 году. [ нужна цитата ] [ актуально? ] 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 и вычислительных моделей и симуляций, которые помогут смягчить проблемы и возможные катастрофы. Цель исследований сложных городских систем – посредством моделирования и симуляции добиться более глубокого понимания динамики города и помочь подготовиться к предстоящей урбанизации . [ нужна цитата ]

Вычислительные финансы

На финансовых рынках огромные объемы взаимозависимых активов торгуются большим количеством взаимодействующих участников рынка в разных местах и ​​часовых поясах. Их поведение беспрецедентно сложно, а характеристика и измерение риска, свойственного этому весьма разнообразному набору инструментов, обычно основано на сложных математических и вычислительных моделях . Решение этих моделей точно в закрытой форме, даже на уровне одного прибора, как правило, невозможно, и поэтому приходится искать эффективные численные алгоритмы . В последнее время эта проблема стала еще более актуальной и сложной, поскольку кредитный кризис [ который? ] явно [ по мнению кого? ] продемонстрировал роль каскадных эффектов [ каких? ] переход от отдельных инструментов через портфели отдельных учреждений к даже взаимосвязанной торговой сети. Понимание этого требует многомасштабного и целостного подхода, при котором взаимозависимые факторы риска, такие как рыночный, кредитный риск и риск ликвидности, моделируются одновременно и в разных взаимосвязанных масштабах. [ нужна цитата ]

Вычислительная биология

Захватывающие новые разработки в области биотехнологии в настоящее время производят революцию в биологии и биомедицинских исследованиях . Примерами этих методов являются высокопроизводительное секвенирование , высокопроизводительная количественная ПЦР , внутриклеточная визуализация, гибридизация экспрессии генов in-situ , методы трехмерной визуализации, такие как световая флуоресцентная микроскопия и оптическая проекционная (микро)компьютерная томография . Учитывая огромные объемы сложных данных, генерируемых этими методами, их осмысленная интерпретация и даже хранение создают серьезные проблемы, требующие новых подходов. Выйдя за рамки нынешних подходов биоинформатики, вычислительная биология должна разработать новые методы обнаружения значимых закономерностей в этих больших наборах данных. Реконструкция генных сетей на основе моделей может использоваться для систематической организации данных об экспрессии генов и для руководства сбором данных в будущем. Основная задача здесь состоит в том, чтобы понять, как регуляция генов контролирует фундаментальные биологические процессы, такие как биоминерализация и эмбриогенез . Подпроцессы, такие как регуляция генов , взаимодействие органических молекул с процессом отложения минералов, клеточные процессы , физиология и другие процессы на тканевом и экологическом уровнях, связаны между собой. Биоминерализация и эмбриогенез не управляются центральным механизмом контроля, а могут рассматриваться как возникающее поведение, возникающее в результате сложной системы, в которой происходит несколько подпроцессов в очень разных временных и пространственных масштабах (от нанометров и наносекунд до метров и лет). объединены в многоуровневую систему. Один из немногих доступных вариантов [ какой? ] понять такие системы можно путем разработки многомасштабной модели системы. [ нужна цитата ]

Теория сложных систем

Используя теорию информации , неравновесную динамику и явное моделирование, теория вычислительных систем пытается раскрыть истинную природу сложных адаптивных систем . [ нужна цитата ]

Вычислительная наука и инженерия

Вычислительная наука и инженерия (CSE) — относительно новая [ количественная ] дисциплина, которая занимается разработкой и применением вычислительных моделей и симуляций, часто в сочетании с высокопроизводительными вычислениями , для решения сложных физических задач, возникающих при инженерном анализе и проектировании (вычислительная инженерия). ), а также природные явления (вычислительная наука). CSE был описан [ кем? ] как «третий способ открытия» (рядом с теорией и экспериментированием). [13] Во многих областях [ в каких? ] , компьютерное моделирование является неотъемлемой и, следовательно, необходимой для бизнеса и исследований. Компьютерное моделирование дает возможность вводить поля [ какие? ] , которые либо недоступны для традиционных экспериментов, либо проведение традиционных эмпирических исследований непомерно дорого. CSE не следует путать ни с чистой информатикой , ни с компьютерной инженерией , хотя в CSE используется широкая область первой области (например, определенные алгоритмы, структуры данных, параллельное программирование, высокопроизводительные вычисления) и некоторые проблемы во второй. можно моделировать и решать с помощью методов CSE (как область применения). [ нужна цитата ]

Методы и алгоритмы

Алгоритмы и математические методы, используемые в вычислительной науке, разнообразны. Обычно применяемые методы включают в себя:

Исторически и сегодня Фортран остается популярным для большинства приложений научных вычислений. [33] [34] Другие языки программирования и системы компьютерной алгебры, обычно используемые для более математических аспектов научных вычислительных приложений, включают GNU Octave , Haskell , [33] Julia , [33] Maple , [34] Mathematica , [35] [36 ] ] [37] [38] [39] MATLAB , [40] [41] [42] Python (со сторонней библиотекой SciPy [43] [44] [45] ), Perl (со сторонней библиотекой PDL ), [ нужна ссылка ] R , [46] Scilab , [47] [48] и TK Solver . В более вычислительно интенсивных аспектах научных вычислений часто используются некоторые варианты C или Fortran и оптимизированные алгебраические библиотеки, такие как BLAS или LAPACK . Кроме того, параллельные вычисления широко используются в научных вычислениях для поиска решений больших проблем за разумное время. В этой структуре задача либо делится на множество ядер на одном узле ЦП (например, с помощью OpenMP ), распределяется на множество узлов ЦП, объединенных в сеть (например, с помощью MPI ), либо выполняется на одном или нескольких графических процессорах (обычно с использованием либо CUDA или OpenCL ).

Прикладные программы вычислительной науки часто моделируют изменяющиеся условия реального мира, такие как погода, воздушный поток вокруг самолета, искажения кузова автомобиля при аварии, движение звезд в галактике, взрывное устройство и т. д. Такие программы могут создавать «логическую сетку». ' в памяти компьютера, где каждый элемент соответствует области пространства и содержит информацию об этом пространстве, имеющую отношение к модели. Например, в моделях погоды каждый элемент может составлять квадратный километр; с высотой суши, текущим направлением ветра, влажностью, температурой, давлением и т. д. Программа будет рассчитывать вероятное следующее состояние на основе текущего состояния, с моделируемыми временными шагами, решая дифференциальные уравнения, которые описывают, как работает система, а затем повторяет процесс. для расчета следующего состояния. [ нужна цитата ]

Конференции и журналы

В 2001 году впервые была организована Международная конференция по вычислительной науке (ICCS) . С тех пор он проводится ежегодно. ICCS — конференция А-ранга в рейтинге CORE . [49]

Журнал вычислительной науки опубликовал свой первый выпуск в мае 2010 года. [50] [51] [52] Журнал открытого исследовательского программного обеспечения был запущен в 2012 году . [53] Инициатива ReScience C , посвященная тиражированию результатов вычислений, была запущена на GitHub в 2015 году . [54]

Образование

В некоторых учреждениях специализацию по научным вычислениям можно получить как «второстепенную» в рамках другой программы (которая может быть на разных уровнях). Однако в области вычислительных наук появляется все больше программ бакалавриата , магистратуры и докторантуры . Совместная магистерская программа по вычислительным наукам в Амстердамском университете и Свободном университете в области вычислительных наук была впервые предложена в 2004 году. В рамках этой программы студенты:

ETH Zurich предлагает степень бакалавра и магистра в области вычислительных наук и инженерии. Эта степень дает студентам возможность понимать научные проблемы и применять численные методы для решения таких проблем. Направления специализации включают физику, химию, биологию и другие научные и инженерные дисциплины.

Университет Джорджа Мейсона был одним из первых пионеров, впервые предложивших междисциплинарную докторскую степень доктора философии. программа по вычислительным наукам и информатике в 1992 году, которая была сосредоточена на ряде специальных областей, включая биоинформатику , вычислительную химию , земные системы и глобальные изменения, вычислительную математику , вычислительную физику , космические науки и вычислительную статистику . [ нужна цитата ]

Школа вычислительных и интегративных наук Университета Джавахарлала Неру (бывшая Школа информационных технологий [55] [ необходима проверка ] ) также предлагает [ необходима проверка ] яркую магистерскую программу по вычислительной науке с двумя специальностями: вычислительная биология и сложные системы . [56]

Подполя

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Нонвейлер Т.Р., 1986. Вычислительная математика: введение в числовую аппроксимацию, Джон Уайли и сыновья.
  2. ^ Высшее образование в области вычислительных наук и инженерии.Siam.org, веб-сайт Общества промышленной и прикладной математики (SIAM); по состоянию на февраль 2013 г.
  3. ^ Зиглер, Бернард (1976). Теория моделирования и моделирования .
  4. ^ Селье, Франсуа (1990). Непрерывное системное моделирование .
  5. ^ Мински, Марвин (1965). Модели, разум, машины .
  6. ^ Стиб В.-Х., Харди Ю., Харди А. и Ступ Р., 2004. Проблемы и решения в области научных вычислений с использованием моделирования на C++ и Java, World Scientific Publishing. ISBN 981-256-112-9 
  7. ^ Хамфрис, Пол. Расширяясь: вычислительная наука, эмпиризм и научный метод. Издательство Оксфордского университета, 2004.
  8. ^ Гельферт, Аксель. 2016. Как заниматься наукой с помощью моделей: философский учебник. Чам: Спрингер.
  9. ^ Толк, Андреас. «Как научиться чему-то правильному на основе неправильных моделей: эпистемология моделирования». В книге «Концепции и методологии моделирования и симуляции», под редакцией Л. Йилмаза, стр. 87–106, Cham: Springer International Publishing, 2015.
  10. ^ Оден, Дж.Т., Бабушка, И. и Фагихи, Д., 2017. Прогнозная вычислительная наука: компьютерные прогнозы в условиях неопределенности. Энциклопедия вычислительной механики. Второе издание, стр. 1–26.
  11. ^ Сабо Б., Актис Р. и Раск Д. Проверка факторов чувствительности к надрезам. Журнал проверки, валидации и количественной оценки неопределенности. 4 011004, 2019 г.
  12. ^ ab «68% населения мира, по прогнозам, к 2050 году будет жить в городских районах, - говорит ООН | ДЭСВ ООН | Департамент ООН по экономическим и социальным вопросам». www.un.org . Проверено 31 декабря 2021 г.
  13. ^ «Программа по вычислительной науке и инженерии: Справочник для аспирантов» (PDF) . cseprograms.gatech.edu . Сентябрь 2009 г. Архивировано из оригинала (PDF) 14 октября 2014 г. Проверено 26 августа 2017 г.
  14. ^ Фон Цур Гатен, Дж., и Герхард, Дж. (2013). Современная компьютерная алгебра. Издательство Кембриджского университета.
  15. ^ Геддес, К.О., Чапор, С.Р., и Лабан, Г. (1992). Алгоритмы компьютерной алгебры. Springer Science & Business Media.
  16. ^ Альбрехт, Р. (2012). Компьютерная алгебра: символические и алгебраические вычисления (Том 4). Springer Science & Business Media.
  17. ^ Миньотт, М. (2012). Математика для компьютерной алгебры. Springer Science & Business Media.
  18. ^ Стоер, Дж., и Булирш, Р. (2013). Введение в численный анализ. Springer Science & Business Media.
  19. ^ Конте, С.Д., и Де Бур, К. (2017). Элементарный численный анализ: алгоритмический подход. Общество промышленной и прикладной математики .
  20. ^ Гринспен, Д. (2018). Численный анализ. ЦРК Пресс.
  21. ^ Линц, П. (2019). Теоретический численный анализ. Публикации Courier Dover.
  22. ^ Бреннер С. и Скотт Р. (2007). Математическая теория методов конечных элементов (Том 15). Springer Science & Business Media.
  23. ^ Оден, Дж.Т., и Редди, Дж.Н. (2012). Введение в математическую теорию конечных элементов. Курьерская корпорация.
  24. ^ Дэвис, П.Дж., и Рабиновиц, П. (2007). Методы численного интегрирования. Курьерская корпорация.
  25. ^ Питер Дойфлхард, Методы Ньютона для решения нелинейных задач. Аффинная инвариантность и адаптивные алгоритмы, второе печатное издание. Серия «Вычислительная математика 35», Springer (2006).
  26. ^ Хаммерсли, Дж. (2013). Методы Монте-Карло. Springer Science & Business Media.
  27. ^ Калос, М.Х., и Уитлок, Пенсильвания (2009). Методы Монте-Карло. Джон Уайли и сыновья.
  28. ^ Деммель, JW (1997). Прикладная численная линейная алгебра. СИАМ .
  29. ^ Сиарлет, П.Г., Миара, Б., и Томас, Дж.М. (1989). Введение в численную линейную алгебру и оптимизацию. Издательство Кембриджского университета.
  30. ^ Трефетен, Ллойд; Бау III, Дэвид (1997). Численная линейная алгебра (1-е изд.). Филадельфия: СИАМ .
  31. ^ Вандербей, Р.Дж. (2015). Линейное программирование. Гейдельберг: Спрингер.
  32. ^ Гасс, С.И. (2003). Линейное программирование: методы и приложения. Курьерская корпорация.
  33. ^ abc Филлипс, Ли (07 мая 2014 г.). «Будущее научных вычислений: может ли какой-либо язык кодирования превзойти бегемота 1950-х годов?». Арс Техника . Проверено 8 марта 2016 г.
  34. ^ аб Ландау, Рубин (07 мая 2014 г.). «Первый курс научных вычислений» (PDF) . Университет Принстон . Проверено 8 марта 2016 г.
  35. ^ Mathematica 6. Архивировано 13 января 2011 г. в Wayback Machine Scientific Computing World, май 2007 г.
  36. ^ Мэдер, RE (1991). Программирование по математике. Аддисон-Уэсли Лонгман Паблишинг Ко., Инк.
  37. ^ Стивен Вольфрам. (1999). Книга MATHEMATICA®, версия 4. Издательство Кембриджского университета .
  38. ^ Шоу, WT, и Тигг, Дж. (1993). Прикладная математика: с чего начать, как сделать. Аддисон-Уэсли Лонгман Паблишинг Ко., Инк.
  39. ^ Мараско А. и Романо А. (2001). Научные вычисления с помощью Mathematica: математические проблемы для обыкновенных дифференциальных уравнений; с компакт-диском. Springer Science & Business Media .
  40. ^ Квартерони А., Салери Ф. и Джервазио П. (2006). Научные вычисления с MATLAB и Octave. Берлин: Шпрингер.
  41. ^ Гандер В. и Гребичек Дж. (ред.). (2011). Решение задач научных вычислений с использованием Maple и Matlab®. Springer Science & Business Media .
  42. ^ Барнс, Б., и Фулфорд, GR (2011). Математическое моделирование с использованием тематических исследований: подход дифференциальных уравнений с использованием Maple и MATLAB. Чепмен и Холл/CRC.
  43. ^ Джонс Э., Олифант Т. и Петерсон П. (2001). SciPy: научные инструменты с открытым исходным кодом для Python.
  44. ^ Брессерт, Э. (2012). SciPy и NumPy: обзор для разработчиков. «О'Рейли Медиа, Инк.».
  45. ^ Бланко-Сильва, FJ (2013). Изучение SciPy для численных и научных вычислений. ООО «Пакт Паблишинг»
  46. ^ Ихака Р. и Джентльмен Р. (1996). R: язык для анализа данных и графики. Журнал вычислительной и графической статистики, 5 (3), 299–314.
  47. ^ Банкс, К., Канселье, Дж. П., Делебек, Ф., Гурса, М., Никуха, Р., и Стир, С. (2012). Инженерные и научные вычисления с Scilab. Springer Science & Business Media .
  48. ^ Спасибо, РМ, и Котари, AM (2019). Цифровая обработка изображений с использованием SCILAB. Международное издательство Спрингер.
  49. ^ «ICCS — Международная конференция по вычислительной науке» . Проверено 21 января 2022 г.
  50. ^ Слот, Питер; Ковени, Питер; Донгарра, Джек (2010). «Перенаправление». Журнал вычислительной науки . 1 (1): 3–4. doi :10.1016/j.jocs.2010.04.003.
  51. ^ Зайдель, Эдвард; Винг, Жаннетт М. (2010). «Перенаправление». Журнал вычислительной науки . 1 (1): 1–2. дои : 10.1016/j.jocs.2010.04.004. S2CID  211478325.
  52. ^ Слот, Питер М.А. (2010). «Вычислительная наука: калейдоскопический взгляд на науку». Журнал вычислительной науки . 1 (4): 189. doi :10.1016/j.jocs.2010.11.001.
  53. ^ «Анонс журнала открытых исследований программного обеспечения - метажурнала программного обеспечения» . Software.ac.uk . Проверено 31 декабря 2021 г.
  54. ^ Ружье, Николя П.; Хинсен, Конрад; Александр, Фредерик; Арилдсен, Томас; Барба, Лорена А.; Бенюро, Фабьен С.И.; Браун, К. Титус; Буйль, Пьер де; Чаглаян, Озан; Дэвисон, Эндрю П.; Дельсюк, Марк-Андре; Деторакис, Георгиос; Дьем, Александра К.; Дрикс, Дэмиен; Энель, Пьер; Жирар, Бенуа; Гость, Оливия; Холл, Мэтт Г.; Энрикес, Рафаэль Н.; Хино, Ксавье; Джарон, Камил С.; Хамасси, Мехди; Кляйн, Альмар; Маннинен, Тиина; Маркези, Пьетро; МакГлинн, Дэниел; Мецнер, Кристоф; Петчи, Оуэн; Плессер, Ганс Эккехард; Пуасо, Тимоти; Рам, Картик; Рам, Йоав; Роеш, Этьен; Россант, Сирил; Ростами, Вахид; Шифман, Аарон; Стачелек, Джозеф; Стимберг, Марсель; Столлмайер, Франк; Вагги, Федерико; Вьехо, Гийом; Витай, Жюльен; Востинар, Аня Евгеньевна; Юрчак Роман; Зито, Тициано (декабрь 2017 г.). «Устойчивая вычислительная наука: инициатива ReScience». PeerJ Comput Sci . 3 . е142. arXiv : 1707.04393 . Бибкод : 2017arXiv170704393R. дои : 10.7717/peerj-cs.142 . ПМК 8530091 . PMID  34722870. S2CID  7392801. 
  55. ^ «SCIS | Добро пожаловать в Университет Джавахарлала Неру» . www.jnu.ac.in. _ Архивировано из оригинала 10 марта 2013 г.
  56. ^ «SCIS: Программа обучения | Добро пожаловать в Университет Джавахарлала Неру» . www.jnu.ac.in. _ Архивировано из оригинала 7 февраля 2020 года . Проверено 31 декабря 2021 г.

Дополнительные источники

Внешние ссылки