Обработка и анализ результатов вычислительного эксперимента с помощью информационных технологий

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ

ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

«МОРДОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ

ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ М. Е. ЕВСЕВЬЕВА»

Факультет физико-математический

Кафедра информатики и вычислительной техники

РЕФЕРАТ

ОБРАБОТКА И АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА С ПОМОЩЬЮ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Автор работы __________________________________________ В. В. Тюрина

Направления подготовки 44.03.05 Педагогическое образование

Профиль Математика. Информатика

Руководитель работы

канд. физико-матем. наук, доцент ____________________ Т. В. Кормилицына

Саранск 2021

Введение

Ни одно техническое достижение не повлияло так на интеллектуальную деятельность человека, как электронно-вычислительные машины. Увеличив в десятки и сотни миллионов раз скорость выполнения арифметических и логических операций, колоссально повысив тем самым производительность интеллектуального труда человека, ЭВМ вызвали коренные изменения в области обработки информации. По существу, мы являемся свидетелями своего рода “информационной революции”, подобной той промышленной революции, которую породило в 18 веке изобретение паровой машины и связанное с ним резкое повышение производительности физического труда. В настоящее время вычислительные машины проникают во все сферы интеллектуальной деятельности человека, становятся одним из решающих факторов ускорения темпов научно-технического прогресса.

К концу 20 века компьютеры стали настолько совершенными, что появилась реальная возможность использовать их в научных исследованиях, не только как большой арифмометр, но обратиться с его помощью к изучению таких разделов математики, которые ранее были практически не доступны для исследований. Это было осознано при решении ещё на несовершенных ЭВМ сложных математических задач ядерной физики, баллистики, прикладной небесной механики.

Классическая математика, как известно, в основном нацелена на изучение явлений, имеющих линейный характер, то есть способна изучать ситуации где причина приблизительно пропорциональна следствию. Изменение причины приводит к пропорциональному изменению следствия, то есть классические уравнения рассматривают: не градиентные среды (они изучают малые отклонения маятника, мелкие волны и дифференциал и т.д. )

После Второй Мировой Войны наука вплотную приблизилась к изучению явлений, являющихся не линейными, где причина и следствие не соизмеримы, именно благодаря таким явле­ниям возникли: электронные лампы, транзисторы, компьютеры, лазеры, появились высокоточные приборы способные избирать нужный сигнал, в большинстве случаев такие явления очень плохо поддаются традиционным методам анализа. Описывающие такие ситуации уравнения во многих случаях являются обыкновенными дифференциальными уравнениями, которые, однако не имеют решения формами записи. Такие уравнения можно изучать и исследовать с помощью компьютера.

В дальнейшем, развиваясь и совершенствуясь при решении разнообразных задач, этот стиль теоретического анализа трансформировался в новую современную технологию и методоло­гию проведения теоретических исследований, которая получила название вычислительного экс­перимента. Основой вычислительного эксперимента является математическое моделирование, теоретической базой - прикладная математика, а технической – мощные электронно-вычислительные машины

К началу 70-х годов были обнаружены новые явления, а точнее на них обратили внимание, новые явления, которые ранее не предполагались. Оказалось, например, что возникающая в усло­виях землетрясения или резкого взрыва уединённая волна, получившая название «Саметон», об­ладает удивительной устойчивостью. Это было смоделировано в численном эксперименте и на­блюдалось на практике. Математическая теория этого не линейного явления не была известна. Численные исследования позволили уяснить условия возникновения, распространения и свойства этого явления, этой волны. Другое важное открытие, сделанное численным (или вычислительным) экспериментом это хаос в детерминированных (описанных чёткой формулой) системах, и хотя первые наблюдения таких явлений были выполнены ещё в начале 50-х годов, долгое время они рассматривались как несовершенство компьютеров, неспособных правильно вычислять.

1. Вычислительный эксперимент

Научное исследование реального процесса можно проводить теоретически или экспериментально, которые проводятся независимо друг от друга. Такой путь познания истины носит од­носторонний характер. В современных условиях развития науки и техники стараются проводить комплексное исследование объекта. Этого можно добиться на основе новой, удовлетворяющей требованиям времени, методологии и технологии научных исследований.

Широкое применение ЭВМ в математическом моделировании, достаточно мощная теоретическая и экспериментальная база позволяют говорить о вычислительном эксперименте как о новой технологии и методологии в научных и прикладных исследованиях.

Вычислительный эксперимент - это эксперимент над математической моделью объекта на ЭВМ, который состоит в том, что по одним параметрам модели вычисляются другие её парамет­ры и на этой основе делаются выводы о свойствах явления, описываемого математической моде­лью.

В проведении вычислительного эксперимента участвует коллектив исследователей - спе­циалисты с конкретной предметной области, математики теоретики, вычислители, прикладники, программисты. Это связано с тем, что моделирование реальных объектов на ЭВМ включает в себя большой объём работ по исследованию их физической и математической моделей, вычисли­тельных алгоритмов, программированию и обработке результатов. Здесь можно заметить анало­гию с работами по проведению натурных экспериментов: составление программы экспериментов, создание экспериментальной установки, выполнение контрольных экспериментов, проведение серийных опытов, обработки экспериментальных данных, и их интерпретация и т.д. Таким обра­зом, проведение крупных комплексных расчётов следует рассматривать как эксперимент, прово­димый на ЭВМ или вычислительный эксперимент.

Вычислительный эксперимент играет ту же роль, что и обыкновенный эксперимент при исследованиях новых гипотез. Современная гипотеза почти всегда имеет математическое описание, над которым можно выполнять эксперименты.

При введении этого понятия следует особо выделить способность компьютера выполнять большой объем вычислений, реализующих математические исследования. Иначе говоря, компьютер позволяет произвести замену физического, химического и т. д. эксперимента экспериментом вычислительным.

При проведении вычислительного эксперимента можно убедиться в необходимости и полезности последнего, особенно в случаях, когда провести натуральный эксперимент затрудни­тельно или невозможно. Вычислительный эксперимент, по сравнению с натурным, значительно дешевле и доступнее, его подготовка и проведение требует меньшего времени, его легко переде­лывать, он даёт более подробную информацию. Кроме того, в ходе вычислительного эксперимента выявляются границы применимости математической модели, которые позволяют прогнозировать эксперимент в естественных условиях. Поэтому использование вычислительного эксперимента ограничивается теми математическими моделями, которые участвуют в проведении иссле­дования. По этой причине вычислительный эксперимент не может заменить полностью эксперимент натурный и выход из этого положения состоит в их разумном сочетании. В это случае в проведении сложного эксперимента используется широкий спектр математических моделей: прямые задачи, обратные задачи, оптимизированные задачи, задачи идентификации.

Использование вычислительного эксперимента как средства решения сложных прикладных проблем имеет в случае каждой конкретной задачи и каждого конкретного научного коллек­тива свои специфические особенности. И тем не менее всегда чётко просматриваются общие ха­рактерные основные черты, позволяющие говорить о единой структуре этого процесса. В на­стоящее время технологический цикл вычислительного эксперимента принято подразделять на ряд технологических этапов. И хотя такое деление в значительной степени условно, тем не менее оно позволяет лучше понять существо этого метода проведения теоретических исследований. Те­перь давайте рассмотрим основные этапы вычислительного эксперимента.

2. Основные этапы вычислительного эксперимента

В общем случае, основные этапы решения задачи с применением ЭВМ можно рассматри­вать как один технологический цикл вычислительного эксперимента. А вообще, вычислительный эксперимент как новая методика исследования «состоялся» после того, как удалось на каждом из этапов традиционной цепочки эффективно использовать вычислительную машину.

Все этапы технологического цикла вычислительного эксперимента тесно связаны между собой и служат единой цели - получению с заданной точностью за короткое время адекватного количественного описания поведения изучаемого реального объекта в тех или иных условиях. Поэтому все этапы технологического цикла должны быть одинаково прочными. Слабость в од­ном звене влечёт за собой слабость в остальных звеньях технологии.

Теперь основные этапы вычислительного эксперимента:

• Проведение натурного эксперимента

• Построение математической модели

• Выбор и применение численного метода для нахождения решения

• Обработка результатов вычислений

• Сравнение с результатами натурного эксперимента

• Принятие решения о продолжении натурных экспериментов

• Продолжение натурного эксперимента для получения данных, необходимых для уточнения модели

• Накопление экспериментальных данных

• Построение математической модели

• Автоматическое построение программной реализации математической модели

• Автоматизированное нахождение численного решения

• Автоматизированное преобразования результатов вычислительных в форму, удобную для анализа

• Принятие решения о продолжении натурных экспериментов

Видоизмененная цепочка, реализованная в виде единого программного комплекса и со­ставляет "технологию" вычислительного эксперимента.

В наиболее общем виде этапы вычислительного эксперимента можно представить в виде последовальности технологических операций (они реализованы в соответствующих блоках про­граммного комплекса):

• Построение математической модели.

• Преобразование математической модели.

• Планирование вычислительного эксперимента.

• Построение программной реализации математической модели

• Отладка и тестирование программной реализации.

• Проведение вычислительного эксперимента.

• Документирование эксперимента.

Для проведения крупномасштабных научных исследований используется модульная техно­логия, основанная на модульном представлении: математических моделей; вычислительных алго­ритмов; программ для ЭВМ; технических средств. Сборка программ из модулей проводится авто­матически, с помощью специальной программы. Создаются программные комплексы и проблем­но-ориентированные пакеты прикладных программ многоцелевого назначения. Характерная осо­бенность пакетов состоит в возможности постоянного развития, расширения благодаря включе­нию новых модулей, реализующих новые возможности. Следует отметить, что один и тот же па­кет прикладных программ может быть использован в вычислительных экспериментах для иссле­дований различных реальных объектов.

3. Ошибки измерений

Эксперимент – метод изучения объекта, когда исследователь активно и целенаправленно воздействует на него путем создания искусственных условий или использует естественные условия, необходимые для выявления соответствующих свойств.

Результат эксперимента или измерения всегда содержит некоторую погрешность. Если погрешность мала, то ею можно пренебречь. Однако при этом неизбежно возникают два вопроса: во-первых, что понимать под малой погрешностью, и, во-вторых, как оценить величину погрешности. То есть, и результаты эксперимента нуждаются в определенном теоретическом осмыслении.

3.1. Цели математической обработки результатов эксперимента

Целью любого эксперимента является определение качественной и количественной связи между исследуемыми параметрами, либо оценка численного значения какого-либо параметра.

В некоторых случаях вид зависимости между переменными величинами известен по результатам теоретических исследований. Как правило, формулы, выражающие эти зависимости, содержат некоторые постоянные, значения которых и необходимо определить из опыта.

Другим типом задачи является определение неизвестной функциональной связи между переменными величинами на основе данных эксперимента. Такие зависимости называют эмпирическими.

Однозначно определить неизвестную функциональную зависимость между переменными невозможно даже в том случае, если бы результаты эксперимента не имели ошибок. Тем более не следует этого ожидать, имея результаты эксперимента, содержащие различные ошибки измерения.

Поэтому следует четко понимать, что целью математической обработки результатов эксперимента является не нахождение истинного характера зависимости между переменными или абсолютной величины какой-либо константы, а представление результатов наблюдений в виде наиболее простой формулы с оценкой возможной погрешности ее использования.

3.2. Виды измерений и причины ошибок

Под измерением понимают сравнение измеряемой величины с другой величиной, принятой за единицу измерения.

Различают два типа измерений: прямые и косвенные. При прямом измерении измеряемая величина сравнивается непосредственно со своей единицей меры. Например, измерение микрометром линейного размера, промежутка времени при помощи часовых механизмов, температуры –термометром, силы тока – амперметром и т.п. Значение измеряемой величины отсчитывается при этом по соответствующей шкале прибора.

При косвенном измерении измеряемая величина определяется (вычисляется) по результатам измерений других величин, которые связаны с измеряемой величиной определенной функциональной зависимостью. Например, измерение скорости по пройденному пути и затраченному времени, измерение плотности тела по измерению массы и объема, температуры при резании по электродвижущей силе, величины силы – по упругим деформациям и т.п.

При измерении любой физической величины производят проверку и установку соответствующего прибора, наблюдение их показаний и отсчет. При этом никогда истинного значения измеряемой величины не получить. Это объясняется тем, что измерительные средства основаны на определенном методе измерения, точность которого конечна. При изготовлении прибора задается класс точности. Его погрешность определяется точностью делений шкалы прибора. Если шкала линейки нанесена через 1 мм, то точность отсчета   0,5 мм не изменить если применим лупу для рассматривания шкалы. Аналогично происходит измерение и при использовании других измерительных средств.

Кроме приборной погрешности на результат измерения влияет еще ряд объективных и субъективных причин, обуславливающих появление ошибки измерения – разности между результатом измерения и истинным значением измеряемой величины. Ошибка измерения обычно неизвестна, как неизвестно и истинное значение измеряемой величины. Исключение составляют измерения известных величин при определении точности измерительных приборов или их тарировке. Поэтому одной из важнейших задач математической обработки результатов эксперимента и является оценка истинного значения измеряемой величины по данным эксперимента с возможно меньшей ошибкой.

5. Пакеты прикладных программ

Остановимся несколько подробнее на этом [3] важном направлении современного программирования. Чтобы лучше ощутить существующие здесь проблемы и понять пути их решения, обратимся к истории вопроса, благо история эта ещё весьма коротка.

Первые программисты писали «вручную», в командах. Однако уже тогда, зарождавшийся вычислительный эксперимент характеризовался многомодельностью. Это означало, что в процессе расчётов математическая модель, или вычислительный алгоритм, постоянно модифицирова­лась, видоизменялась. Всё это в первую очередь сказывалось на программе, в которую необходимо было вносить соответствующие изменения. Программист – автор программы, конечно же, не переписывал её каждый раз заново, просто в соответствующее место делалась нужная вставка, в программе появлялась очередная «заплата». Помимо основного задания на программирование, заводилась специальная “тетрадь изменений”, куда, чтобы не запутаться, заносились все исправ­ления и переделки.

Если математическая модель претерпевала заметные изменения (например, в уравнениях магнитной гидродинамики требовалось учесть не одну, а две компоненты вектора напряжённости магнитного поля или дополнительно учесть излучение), то также естественно было не создавать новую программу, а «надстраивать» старую, уже хорошо зарекомендовавшую себя в расчётах.

Программа разрасталась, разветвлялась, её возможности повышались. С помощью такого комбайна можно было решать и прежние простые задачи. Чем сложнее становился программный комбайн, чем большими возможностями он обладал, тем обширнее становилась таблица ключе­вых параметров.

Постепенно программа превращалась в эдакого монстра, нашпигованного ключевыми па­раметрами. Новые “заплаты” ставились на старые, и в этих дебрях начинал путаться сам автор программы. В конце концов принималось решение переписать программу заново, а это означало, что придётся повторно тратить немалое время и силы на большую трудоёмкую работу.

Одним из средств борьбы с такими непроизводительными потерями являются пакеты при­кладных программ.

Пакет прикладных программ (ППП) состоит из функционального наполнения и систем­ной части. Функциональное наполнение представляет собой, грубо говоря, набор отдельных про­грамм, решающих конкретные задачи. Эти задачи объединены одной направленностью, или, как говорят, предметной областью. Дело в том, что ППП не является универсальным, он проблемно-ориентирован, т.е. предназначен для решения определённого класса задач.

Если это задачи механики сплошной среды, то в функциональное наполнение могут вхо­дить, например, программы для расчёта уравнений газовой динамики, уравнения теплопроводно­сти, уравнений для электромагнитного поля, уравнений для излучения, фазовых переходов и т.д.

Содержание каждой такой индивидуальной программы, или «модуля», специфично, однако требования к оформлению входной и выходной информации унифицированы. Эти модули представляют собой своеобразные «чёрные ящики», которые можно соединять в цепочки, ветви, так, чтобы в конце концов получить заданную программу.

Системная часть выполняет функции сервисного характера. Основные задачи здесь состоят в следующем. Прежде всего необходимо организовать хранение функционального наполнения. Но хранить в данном случае не значит ограничиться записью информации на каких-либо носите­лях. В этом архиве должен быть порядок: по первому требованию указанный модуль должен быть направлен «в работу».

Главное назначение системной части ППП - обеспечивать возможность сборки из отдельных модулей полной программы, способной решать заданную задачу. Для этого вычислитель, создающий программу, должен общаться с пакетом – давать приказы, воспринимать ответную информацию.

Конечно же это очень упрощённая схема работы с пакетом, но она отражает характерные этапы такой деятельности.

Кроме того, для того чтобы пользоваться пакетом и, значит, грамотно вести расчёты, совсем не обязательно самому обладать высокой квалификацией программиста или математика-вычислителя (ведь именно они должны создавать эти пакеты). Поэтому пакеты программ должны быть такими, чтобы к их помощи могли прибегнуть не только математики, но и специалисты дру­гих сфер научной деятельности, прошедшие сравнительно небольшой курс математического обучения.

ППП – это активное концентрированное выражение опыта, приобретённого в вычисли­тельном эксперименте.

Заключение

Вычислительный эксперимент начинается тогда, когда в результате натурного эксперимен­та получено достаточно данных для построения математической модели исследуемого объекта. Обычно построенная математическая модель оказывается настолько сложной, что требуется соз­давать не только уникальное программное обеспечение для воспроизведения ее на вычислитель­ной машине, но и новые численные методы, чтобы найти решение в приемлемые сроки и с необ­ходимой точностью. Сложность первоначальных моделей обусловлена прежде всего тем, что на ранних этапах исследования нет данных, позволяющих провести ее упрощение. На практике все­гда исследуется иерархия моделей различной сложности, определяются границы их применимо­сти и допустимость тех или иных упрощений. Построенная программная реализация математиче­ской модели используется для изучения законов поведения объектов, испытаний различных ре­жимов работы, построения управляющих воздействий, поиска оптимальных характеристик. На основании изучения поведения модели либо делается вывод о возможности ее применения для практических нужд, либо принимается решение о проведении дополнительной серии натурных экспериментов и корректировки модели, и тогда весь цикл исследований приходится повторять с начала.

Список использованных источников

1. Н.М. Охлопков, Г.Н. Охлопков. «Введение в специальность «Прикладная Математика»». Часть первая. Якутск 2017.

2. Авт. Пред. - А.А. Самарский. «Компьютеры, модели, вычислительный эксперимент». Москва «Наука» 2018.

3. Ю. Сениченков. «Три урока по теме «Математическое моделирование и вычислительный эксперимент» с помощью Model Vision».

4. Н.А. Пахомова. «Методика формирования понятия «Вычислительный эксперимент»».

5. Под общей редакцией Д.А. Поспелова. «Информатика - энциклопедический словарь для начинающих». Москва 2015.