Вычислительная наука

Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Не путать с информатикой .

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. Сущность вычислительной науки заключается в применении численных алгоритмов. [1] и вычислительная математика . 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-компьютерщик [ править ]

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 сейчас обычно считают третьим видом науки. [ нужна цитата ] , дополняя и добавляя эксперименты / наблюдения и теории (см. изображение). [2] Здесь система определяется как потенциальный источник данных. [3] эксперимент входы как процесс извлечения данных из системы путем воздействия на них через ее [4] и модель ( M ) для системы ( S ) и эксперимента ( E ) как всего, к чему применить E , чтобы ответить на вопросы о S. можно [5] Ученый-компьютерщик должен уметь:

  • осознание сложных проблем
  • адекватно концептуализируя систему, содержащую эти проблемы
  • разработка структуры алгоритмов, подходящих для изучения этой системы: моделирование
  • выбор подходящей вычислительной инфраструктуры ( параллельные вычисления / грид-вычисления / суперкомпьютеры )
  • тем самым максимизируя вычислительную мощность моделирования
  • оценка того, насколько результаты моделирования напоминают системы: модель проверяется
  • соответствующая корректировка концептуализации системы
  • повторяйте цикл до тех пор, пока не будет получен подходящий уровень проверки: ученый-вычислитель уверен, что моделирование генерирует достаточно реалистичные результаты для системы в изучаемых условиях.

Значительные усилия в области вычислительных наук были посвящены разработке алгоритмов, их эффективной реализации на языках программирования и проверке 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 квалифицируется как наука, в том числе Хамфрис. [7] и Гельферт. [8] Они затрагивают общий вопрос эпистемологии: как можно получить представление о таких подходах компьютерной 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 [ править ]

Проблемные области вычислительной науки/научных вычислений включают:

вычислительная наука Прогнозная ​

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 [ править ]

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. Целью исследований сложных городских систем является с помощью моделирования и имитации более глубокое понимание динамики города и помощь в подготовке к предстоящей урбанизации . [ нужна цитата ]

Вычислительные финансы ​ ​

Основная статья: 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? ] имеет явно [ по мнению кого? ] продемонстрировал роль каскадных эффектов [ который? ] 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 ​ ​

Основная статья: 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. на основе моделей Реконструкция генных сетей 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 эмерджентное 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 [ который? ] понять такие системы можно путем разработки многомасштабной модели системы. [ нужна цитата ]

Теория сложных систем [ править ]

Основная статья: Сложные системы

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

наука инженерия Вычислительная и

Основная статья: Вычислительная инженерия

Вычислительная наука и инженерия (CSE) является относительно новым направлением. [ количественно ] 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 получил признание среди ученых, инженеров и академиков как «третий способ открытия» (после теории и экспериментирования). [12] Во многих областях [ который? ] Компьютерное моделирование является неотъемлемой и, следовательно, важной частью бизнеса и исследований. Компьютерное моделирование обеспечивает возможность ввода полей [ который? ] 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 применения первого (например, определенные алгоритмы, структуры данных, параллельное программирование, высокопроизводительные вычисления) и некоторые проблемы во втором. можно моделировать и решать с помощью методов CSE (как область применения). [ нужна цитата ]

Методы и алгоритмы [ править ]

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. [32] [33] Другие языки программирования и системы компьютерной алгебры , обычно используемые для более математических аспектов научных вычислительных приложений, включают GNU Octave , Haskell , [32] Юлия , [32] Клен , [33] Математика , [34] [35] [36] [37] [38] МАТЛАБ , [39] [40] [41] Python (со сторонней SciPy библиотекой [42] [43] [44] ), Perl (со сторонней библиотекой PDL ), [ нужна цитата ] Р , [45] Скилаб , [46] [47] и ТК Солвер . 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 [ править ]

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 . [48]

Журнал вычислительной науки опубликовал свой первый номер в мае 2010 года. [49] [50] [51] Журнал открытого исследовательского программного обеспечения был запущен в 2012 году . [52] Инициатива ReScience C , посвященная тиражированию результатов вычислений, была запущена на GitHub в 2015 году. [53]

Образование [ править ]

В некоторых учреждениях специализацию по научным вычислениям можно получить как «второстепенную» в рамках другой программы (которая может быть на разных уровнях). появляется все больше программ бакалавриата , магистратуры и докторантуры Однако в области вычислительных наук . 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:

  • научиться строить вычислительные модели на основе реальных наблюдений;
  • развивать навыки превращения этих моделей в вычислительные структуры и выполнения крупномасштабного моделирования;
  • изучать теории [ который? ] это даст прочную основу для анализа сложных систем;
  • научитесь анализировать результаты моделирования в виртуальной лаборатории с использованием передовых численных алгоритмов. [ соответствующий? ]

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 предложил междисциплинарную докторскую степень доктора философии. программа в области вычислительных наук и информатики, начиная с 1992 года. [54]

Школа вычислительных и интегративных наук Университета Джавахарлала Неру (бывшая Школа информационных технологий) [55] [ нужна проверка ] ) также предлагает [ нужна проверка ] яркая магистерская программа по вычислительной технике с двумя специальностями: вычислительная биология и сложные системы . [56]

Подполя [ править ]

См. также [ править ]

Ссылки [ править ]

  1. ^ Нонвейлер Т.Р., 1986. Вычислительная математика: введение в числовую аппроксимацию, Джон Уайли и сыновья.
  2. ^ Высшее образование в области вычислительной науки и техники .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 научных вычислениях 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. « Изучение чего-то правильного 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. ^ «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.
  13. ^ Зур Гатен, Дж., и Герхард, Дж. (2013). Современная компьютерная алгебра. Издательство Кембриджского университета.
  14. ^ Геддес, К.О., Чапор, С.Р., и Лабан, Г. (1992). Алгоритмы компьютерной алгебры. Springer Science & Business Media.
  15. ^ Альбрехт, Р. (2012). Компьютерная алгебра: символические и алгебраические вычисления (Том 4). Springer Science & Business Media.
  16. ^ Миньотт, М. (2012). Математика для компьютерной алгебры. Springer Science & Business Media.
  17. ^ Стоер, Дж., и Булирш, Р. (2013). Введение в численный анализ. Springer Science & Business Media.
  18. ^ Конте, С.Д., и Де Бур, К. (2017). Элементарный численный анализ: алгоритмический подход. Общество промышленной и прикладной математики .
  19. ^ Гринспен, Д. (2018). Численный анализ. ЦРК Пресс.
  20. ^ Линц, П. (2019). Теоретический численный анализ. Публикации Курьера Дувра.
  21. ^ Бреннер С. и Скотт Р. (2007). Математическая теория методов конечных элементов (Том 15). Springer Science & Business Media.
  22. ^ Оден, Дж.Т., и Редди, Дж.Н. (2012). Введение в математическую теорию конечных элементов. Курьерская компания.
  23. ^ Дэвис, П.Дж., и Рабиновиц, П. (2007). Методы численного интегрирования. Курьерская компания.
  24. ^ Питер Дойфлхард, Методы Ньютона для решения нелинейных задач. Аффинная инвариантность и адаптивные алгоритмы, второе печатное издание. Серия «Вычислительная математика 35», Springer (2006).
  25. ^ Хаммерсли, Дж. (2013). Методы Монте-Карло. Springer Science & Business Media.
  26. ^ Калос, М.Х., и Уитлок, Пенсильвания (2009). Методы Монте-Карло. Джон Уайли и сыновья.
  27. ^ Деммель, JW (1997). Прикладная численная линейная алгебра. СИАМ .
  28. ^ Сиарлет, П.Г., Миара, Б., и Томас, Дж.М. (1989). Введение в численную линейную алгебру и оптимизацию. Издательство Кембриджского университета.
  29. ^ Трефетен, Ллойд; Бау III, Дэвид (1997). Численная линейная алгебра (1-е изд.). Филадельфия: СОЗДАНИЕ .
  30. ^ Вандербей, Р.Дж. (2015). Линейное программирование. Гейдельберг: Спрингер.
  31. ^ Гасс, С.И. (2003). Линейное программирование: методы и приложения. Курьерская компания.
  32. ^ Перейти обратно: а б с Филлипс, Ли (7 мая 2014 г.). «Будущее научных вычислений: может ли какой-либо язык кодирования превзойти бегемота 1950-х годов?» . Арс Техника . Проверено 8 марта 2016 г.
  33. ^ Перейти обратно: а б Ландау, Рубин (07 мая 2014 г.). «Первый курс научных вычислений» (PDF) . Университет Принстон . Проверено 8 марта 2016 г.
  34. ^ Mathematica 6. Архивировано 13 января 2011 г. в Wayback Machine Scientific Computing World, май 2007 г.
  35. ^ Мэдер, RE (1991). Программирование по математике. Аддисон-Уэсли Лонгман Паблишинг Ко., Инк.
  36. ^ Стивен Вольфрам. (1999). Книга MATHEMATICA®, версия 4. Издательство Кембриджского университета .
  37. ^ Шоу, WT, и Тигг, Дж. (1993). Прикладная математика: с чего начать, как сделать. Аддисон-Уэсли Лонгман Паблишинг Ко., Инк.
  38. ^ Мараско А. и Романо А. (2001). Научные вычисления с помощью Mathematica: математические проблемы для обыкновенных дифференциальных уравнений; с компакт-диском. Springer Science & Business Media .
  39. ^ Квартерони А., Салери Ф. и Джервазио П. (2006). Научные вычисления с MATLAB и Octave. Берлин: Шпрингер.
  40. ^ Гандер В. и Гребичек Дж. (ред.). (2011). Решение задач научных вычислений с использованием Maple и Matlab®. Springer Science & Business Media .
  41. ^ Барнс, Б., и Фулфорд, GR (2011). Математическое моделирование с использованием тематических исследований: подход дифференциальных уравнений с использованием Maple и MATLAB. Чепмен и Холл/CRC.
  42. ^ Джонс Э., Олифант Т. и Петерсон П. (2001). SciPy: научные инструменты с открытым исходным кодом для Python.
  43. ^ Брессерт, Э. (2012). SciPy и NumPy: обзор для разработчиков. «О'Рейли Медиа, Инк.».
  44. ^ Бланко-Сильва, FJ (2013). Изучение SciPy для численных и научных вычислений. Пакт Паблишинг, ООО.
  45. ^ Ихака Р. и Джентльмен Р. (1996). R: язык для анализа данных и графики. Журнал вычислительной и графической статистики, 5 (3), 299–314.
  46. ^ 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 .
  47. ^ Спасибо, РМ, и Котари, AM (2019). Цифровая обработка изображений с использованием SCILAB. Международное издательство Спрингер.
  48. ^ «ICCS — Международная конференция по вычислительной науке» . Проверено 21 января 2022 г.
  49. ^ Слот, Питер; Ковени, Питер; Донгарра, Джек (2010). «Перенаправление». Журнал вычислительной науки . 1 (1): 3–4. дои : 10.1016/j.jocs.2010.04.003 .
  50. ^ Зейдель, Эдвард; Винг, Жаннетт М. (2010). «Перенаправление». Журнал вычислительной науки . 1 (1): 1–2. дои : 10.1016/j.jocs.2010.04.004 . S2CID   211478325 .
  51. ^ Слот, Питер Массачусетс (2010). «Вычислительная наука: калейдоскопический взгляд на науку». Журнал вычислительной науки . 1 (4): 189. doi : 10.1016/j.jocs.2010.11.001 .
  52. ^ «Анонсируем журнал открытых исследований программного обеспечения — метажурнал по программному обеспечению» . программное обеспечение.ac.uk . Проверено 31 декабря 2021 г.
  53. ^ Ружье, Николас П.; Хинсен, Конрад; Александр, Фредерик; Арилдсен, Томас; Борода, Лорена А.; Бенюро, Фабьен С.И.; Браун, К. Титус; Буйль, Пьер; Чаглаян, Озан; Дэвисон, Эндрю П.; Дельсук, Марк-Эндрю; Деторакис, Джордж; Дим, Александра К.; Дрикс, Дэмиен; Энель, Питер; Жирар, Бенедикт; Гость, Оливия; Холл, Мэтт Г.; Энрикес, Рафаэль Н.; Хино, Ксавье; Джарон, Камилла С.; Хамасси, Мехди; Кляйн, Альмар; Маннинен, Тиина; Маркези, Питер; МакГлинн, Дэниел; Мецнер, Кристофер; Петчи, Оуэн; Плессер, Ганс Эккехард; Пуасо, Тимоти; Страна, Картик; Рам, Йоав; Роеш, Стивен; Россант, Кирилл; Ростами, Вахид; Шифман, Аарон; Стачелек, Джозеф; Стимберг, Марсель; Столлмайер, Франк; Вагги, Фредерик; Старик, Уильям; Жизнь, 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 doi : 10.7717/peerj-cs.142 . ПМЦ   8530091 . ПМИД   34722870 . S2CID   7392801 .
  54. ^ «Вычислительные науки и информатика, доктор философии | Научный колледж GMU» . science.gmu.edu . Проверено 24 апреля 2024 г.
  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 [ править ]

Внешние ссылки [ править ]

В Викиверситете есть учебные ресурсы по научным вычислениям.
Викискладе есть медиафайлы, связанные с вычислительной наукой .
Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Computational_science&oldid=1221401339"