✖


Jump to content

Вычислительная наука

(Перенаправлено с Технические вычисления )
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 в себя

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-вычислитель

[ редактировать ]
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 ссылка ] , 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 можно применить E чтобы ответить на вопросы о S. , [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 ссылка ]

Приложения вычислительной науки

[ редактировать ]

Проблемные области вычислительной науки/научных вычислений включают:

Прогнозная вычислительная наука

[ редактировать ]

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

[ редактировать ]

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 ссылка ]

Вычислительные финансы

[ редактировать ]
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 имеет беспрецедентную сложность, а характеристика и измерение риска, свойственного этому весьма разнообразному набору инструментов, обычно основаны 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? ] продемонстрировали 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 ссылка ]

Вычислительная биология

[ редактировать ]
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 Реконструкцию генных сетей можно использовать 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 уровне тканей и окружающей среды, 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 ссылка ]

Теория сложных систем

[ редактировать ]
Основная статья: Сложные системы

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

Вычислительная наука и инженерия

[ редактировать ]
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 компьютерное моделирование является неотъемлемой частью бизнеса и исследований. Компьютерное моделирование дает возможность проникнуть в области, которые либо недоступны для традиционных экспериментов, либо где проведение традиционных эмпирических исследований непомерно дорого. CSE не следует путать ни с чистой информатикой , ни с компьютерной инженерией , хотя в CSE используется широкая область 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 ссылка ]

Методы и алгоритмы

[ редактировать ]

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 ссылка ] Р , [45] Скилаб , [46] [47] и ТК Солвер . В более ресурсоемких 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 ссылка ]

Конференции и журналы

[ редактировать ]

В 2001 году Международная конференция по вычислительной науке (ICCS) впервые была организована . 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

[ редактировать ]

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:

  • 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

[ редактировать ]

См. также

[ редактировать ]

Ссылки

[ редактировать ]
  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 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. « 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: символьные 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 корпорация.
  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: СИАМ .
  30. ^ Вандербей, Р.Дж. (2015). Линейное программирование. Гейдельберг: Спрингер.
  31. ^ Гасс, С.И. (2003). Линейное программирование: методы и приложения. Курьерская корпорация.
  32. ^ Jump up to: а б с Филлипс, Ли (7 мая 2014 г.). «Будущее научных вычислений: может ли какой-либо язык программирования превзойти бегемота 1950-х годов?» . Арс Техника . Проверено 8 марта 2016 г.
  33. ^ Jump up to: а б Ландау, Рубин (07 мая 2014 г.). «Первый курс научных вычислений» (PDF) . Принстонский университет . 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. ООО «Пакт Паблишинг»
  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, Николя П.; Хинсен, Конрад; Александр, Фредерик; Арилдсен, Томас; Борода, Лорена А.; Бенюро, Фабьен С.И.; Браун, К. Титус; Бюйль, Пьер де; Чаглаян, Озан; Дэвисон, Эндрю П.; Дельсюк, Марк-Андре; Деторакис, Георгиос; Дим, Александра К.; Дрикс, Дэмиен; Энель, Пьер; Жирар, Бенедикт; Гость, Оливия; Холл, Мэтт Г.; Энрикес, Рафаэль Н.; Хино, Ксавье; Джарон, Камил С.; Хамасси, Мехди; Кляйн, Альмар; Маннинен, Тина; Маркези, Пьетро; МакГлинн, Дэниел; Мецнер, Кристоф; Петчи, Оуэн; Плессер, Ганс Эккехард; Пуасо, Тимоти; Рам, Картик; Рам, Иоав; Роеш, Этьен; Россант, Сирил; Ростами, Вахид; Шиффман, Аарон; Стачелек, Джозеф; Стимберг, Марсель; Столлмайер, Франк; Вагги, Фредерик; 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 . 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

[ редактировать ]
[ редактировать ]
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=1234719925"
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: accc22f26d4b1679232dd50dc1c611fe__1721063220
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/ac/fe/accc22f26d4b1679232dd50dc1c611fe.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Computational science - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)