Глава 5. Автоматизация научных исследований на основе информационных технологий

Для повышения эффективности методов познания существенную роль играет автоматизация научных исследований, позволяющая не только автоматизировать эксперимент, но и проводить моделирование иссле­дуемых объектов, явлений, процессов. Так называемые автоматизиро­ванные системы научных исследований (АСНИ), в сферу которых внед­рена ЭВМ, позволяют изучать сложные явления и изменяют направле­ние и цели многих областей науки, влияют на способ мышления.

АСНИ отличаются от других типов автоматизированных систем характером информации, полученной на выходе системы. Главное – получить на основе обобщения экспериментальных данных математические модели исследуемых объектов. Адекватность и точность та­ких моделей обеспечиваются всем комплексом методических, програм­мных и других средств системы. Важнейшую роль в АСНИ играют ме­тодическое, программное и информационное обеспечение научного эксперимента.

Автоматизация научных исследований относится к процессам, где основной перерабатываемой продукцией является информация и, таким образом, относится к информационным технологиям.

В настоящее время новой методологией и технологией научных исследований является вычислительный эксперимент, который детально разработан.

В сущности, этап проведения вычислительно­го эксперимента - это конкретное отражение объективного процесса познания - от момента абстрагирования до получения и внедрения конкретных знаний в практику.

На первом этапе формируется математическая модель ("ма­тематический образ") изучаемого объекта. Прообраз освобождается от случайного, из всех характеризующих его связей, выделяются наиболее существенные. Эти связи, как правило, записываются в виде уравнений, которые отражают фундаментальные законы, приме­нительно к данному объекту.

Идеализация, упрощение исходного явления - начало всякого научного исследования. Важно то, что вычислительный эксперимент позволяет эффективно изучать сложные математические модели, все­сторонне описывающие объект.

Создание математической модели - лишь первый шаг. Чтобы изучить ее поведение, необходимо решить уравнения модели при раз­личных значениях параметров, управляющих процессом.

Основной аппарат вычислительной математики - численные ме­тоды, а именно, вычислительные алгоритмы. Они позволяют получить приближенные решения весьма сложных задач за конечное число дей­ствий. Совершенствование системных методов снимает ограничения на сложность математических моделей.

Второй этап математического эксперимента - вы­бор вычислительного алгоритма, а затем составляется программа для ЭВМ, реализующая выбранный алгоритм.

Важно, что у математики появился не только инструмент, но и собственная технология, важным элементом которой являются пробле­мно-ориентированные пакеты прикладных программ (ППП),

ППП представляют возможность хранить относительно простые готовые программы (модули) и автоматически собирать из них слож­ные программы, подобно тому как из унифицированных деталей строя­тся разнообразные архитектурные сооружения. Они снабжены совер­шенными средствами общения с человеком, открывающими оперативный доступ к ним широкому кругу потребителей, которые могут не тра­тить время на знакомство с их структурой.

С развитием пакетов прикладных программ - деятельность математиков приобретает черты индустриального производства, в конечном продукте которого сконцентрированы результаты и опыт одной из наиболее эффективных форм человеческого труда.

Проведение собственно вычислений на ЭВМ по составленным программам во многом похоже на обычный эксперимент.

На завершающем этапе проводится анализ результатов, сопоста­вление их с теоретическими прогнозами, данными натурного экспери­мента. Становится ясно, удачно ли выбраны математическая модель и вычислительный алгоритм. При необходимости они уточняются и цикл вычислительного эксперимента повторяется на более совершен­ной основе.

Итогом вычислительного эксперимента являются выраженные в точной количественной форме детальные и конкретные практические рекомендации, достигающие заданной цели.

В связи с проведением вычислительного эксперимента возникает ряд важных вопросов.

Какова сфера его приложения? Прежде всего, для изучения, прогнозирования, оптимизации сложных многопараметрических нели­нейных процессов, теоретическое или экспериментальное исследова­ние которых традиционными методами невозможно или затруднено.

Во многих случаях натурный эксперимент опасен, требует много време­ни или невозможен.

Во всех этих ситуациях проведение вычислительного эксперимен­та - насущная необходимость, так как во много раз сокращаются сроки и стоимость исследований, число занятых в них людей, повышается обоснованность принимаемых решений.

Говоря об экономности вычислительного эксперимента, нельзя не упомянуть о таком свойстве математических моделей как универ­сальность.

Следовательно, вычислительные средства (ЭВМ, алгоритмы, ко­мплексы программ), созданные для одной проблемы имеют многоцеле­вой характер и могут быть легко переориентированы для решения других задач.

Надо отметить, что формирование модели для эксперимента не совершается на пустом месте чисто "умозрительно", а основано на всех имеющихся экспериментальных сведениях и теоретических пред­ставлениях, на всем приобретенном ранее опыте. Обязательным ус­ловием является также сравнение получаемых результатов с практи­кой и уточнение модели.

В результате выясняется область применимости модели, созда­ются "эталонные" модели, которые в дальнейшем могут быть иссле­дованы как самостоятельные объекты.

Условно говоря, существуют две фазы вычислительного эксперимента:

первая - создание системы моделей для системы целей (отладка, тестирование. Итог - соответствие алгоритмов изучаемым яв­лениям);

вторая - всестороннее моделирование реального объекта и управление его поведением (прогноз и управление).