Elmi hesablama

Elmi hesablama (ing. scientific computing və ya ing. computational science) — riyaziyyat, informatika və elmi tədqiqat metodlarının birləşdirilməsi ilə mürəkkəb elmi və mühəndislik problemlərinin kompüter vasitəsilə həll edilməsini öyrənən sahədir. Bu sahə riyazi modelləşdirmə, ədədi analiz və yüksək performanslı hesablama üsullarından istifadə edərək real sistemlərin davranışını təhlil etməyə və proqnozlaşdırmağa imkan verir.^[1]

Elmi hesablama müasir elmi tədqiqatın mühüm istiqamətlərindən biri hesab olunur və çox vaxt eksperiment və nəzəriyyə ilə yanaşı "üçüncü tədqiqat üsulu" kimi xarakterizə edilir. Bu sahə vasitəsilə tədqiqatçılar mürəkkəb fiziki, bioloji, iqtisadi və sosial prosesləri modelləşdirə və kompüter simulyasiyaları vasitəsilə onların nəticələrini araşdıra bilirlər.^[2]

Tarixi

Elmi hesablama sahəsinin inkişafı kompüter texnologiyasının inkişafı ilə sıx bağlıdır. XX əsrin ortalarında elektron kompüterlərin yaranması ilə riyazi hesablamaların avtomatlaşdırılması mümkün olmuşdur. Bu dövrdə elmi hesablama əsasən ədədi üsulların tətbiqi ilə fizika və mühəndislik problemlərinin həllinə yönəlmişdir.^[3]

İkinci Dünya müharibəsi dövründə həyata keçirilən Manhattan Project kimi böyük elmi layihələrdə mürəkkəb riyazi modellərin həlli üçün kompüter hesablamalarından geniş istifadə edilmişdir.^[4] Sonrakı onilliklərdə isə superkompüterlərin inkişafı elmi hesablamanın daha da geniş tətbiqinə səbəb olmuşdur.^[5]

XXI əsrdə elmi hesablama sahəsi böyük verilənlər, süni intellekt və maşın öyrənməsi kimi texnologiyalarla inteqrasiya olunaraq yeni istiqamətlər qazanmışdır.^[6]

Əsas komponentlər

Elmi hesablama bir neçə əsas komponentdən ibarətdir:^[7]

Riyazi modelləşdirmə

Riyazi model real sistemlərin və proseslərin riyazi ifadələr vasitəsilə təsvir edilməsidir. Modellər çox vaxt diferensial tənliklər, ehtimal nəzəriyyəsi və statistik metodlardan istifadə etməklə qurulur.^[8]

Ədədi üsullar

Ədədi analiz riyazi problemlərin təxmini həlli üçün istifadə olunan hesablama üsullarını araşdırır. Bu üsullar analitik həlli çətin və ya mümkün olmayan problemlərin kompüter vasitəsilə həllinə imkan verir.^[9]

Ədədi üsullara aşağıdakılar daxildir:

diferensial tənliklərin ədədi həlli
inteqral hesablamalar^[10]^[11]^[12]^[13]
optimallaşdırma üsulları
matris hesablamaları

Kompüter simulyasiyası

Kompüter simulyasiyası elmi hesablamanın əsas tətbiq sahələrindən biridir. Simulyasiya vasitəsilə real sistemlərin davranışı virtual mühitdə təkrarlanır və müxtəlif ssenarilər üzrə nəticələr analiz edilir.^[14]^[15]^[16]^[17]

Yüksək performanslı hesablama

Mürəkkəb elmi problemlərin həlli çox vaxt böyük hesablama gücü tələb edir. Bu səbəbdən elmi hesablamada yüksək performanslı hesablama (HPC) və superkompüter sistemlərindən geniş istifadə olunur.

Tətbiq sahələri

Elmi hesablama müxtəlif elmi və texnoloji sahələrdə tətbiq olunur:

fizika və astrofizika
iqlim modelləşdirilməsi və meteorologiya
kimya və molekulyar dinamika
biologiya və bioinformatika
tibb və tibbi görüntülərin analizi
mühəndislik və aerodinamika
iqtisadiyyat və maliyyə modelləşdirilməsi

Məsələn, hesablama maye dinamikası aerokosmik sənayedə təyyarələrin aerodinamik xüsusiyyətlərini analiz etmək üçün istifadə olunur. Eyni zamanda iqlim modelləri qlobal iqlim dəyişikliklərinin proqnozlaşdırılmasında mühüm rol oynayır.

Proqramlaşdırma və alətlər

Elmi hesablama sahəsində müxtəlif proqramlaşdırma dilləri və proqram paketləri istifadə olunur. Bu dillər böyük həcmli hesablamaları səmərəli şəkildə icra etmək üçün optimallaşdırılmışdır.

Ən geniş istifadə olunan dillər və sistemlər bunlardır:^[18]^[19]

Bundan əlavə, elmi hesablamalarda paralel proqramlaşdırma texnologiyaları və hesablama klasterləri də geniş istifadə olunur.

Elmi hesablama müasir elmi tədqiqatın və texnoloji inkişafın əsas vasitələrindən biridir. Bu sahə tədqiqatçılara real eksperimentlərin bahalı və ya təhlükəli olduğu hallarda alternativ üsul təqdim edir.

Məsələn:

kosmik uçuşların planlaşdırılması
nüvə reaksiyalarının modelləşdirilməsi
yeni dərmanların hazırlanması
iqlim dəyişikliklərinin proqnozlaşdırılması

Beləliklə, elmi hesablama elm və texnologiyanın bir çox sahəsində innovasiyaların inkişafına mühüm töhfə verir.

Həmçinin bax

İstinadlar

↑ Graduate Education for Computational Science and Engineering Arxiv surəti 28 dekabr 2016 tarixindən Wayback Machine saytında. Siam.org, Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM) website; accessed Feb 2012.
↑ Siegler, Bernard. Theory of Modeling and Simulation. 1976.
↑ Cellier, François. Continuous System Modelling. 1999.
↑ Gelfert, Axel. 2018. How to do science with models: A philosophical primer. Cham: Springer.
↑ Steeb W.-H., Hardy Y., Hardly A. and Stoop R., 2004. Problems and Solutions in Scientific Computing with C++ and Java Simulations, World Scientific Publishing. ISBN 981-256-112-9
↑ Tolk, Andreas. "Learning Something Right from Models That Are Wrong: Epistemology of Simulation." In Concepts and Methodologies for Modeling and Simulation, edited by L. Yilmaz, pp. 87–106, Cham: Springer International Publishing, 2015.
↑ Oden, J. T., Babuška, I. and Faghihi, D., 2017. Predictive computational science: Computer predictions in the presence of uncertainty. Encyclopedia of Computational Mechanics. Second Edition, pp. 1–26.
↑ Szabó B, Actis R and Rusk D. Validation of notch sensitivity factors. Journal of Verification, Validation and Uncertainty Quantification. 4 011004, 2019
↑ "Computational Science and Engineering Program: Graduate Student Handbook" (PDF). cseprograms.gatech.edu. sentyabr 2009. 14 oktyabr 2014 tarixində orijinalından (PDF) arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 26 avqust 2017.
↑ Von Zur Gathen, J., & Gerhard, J. (2013). Modern computer algebra. Cambridge University Press.
↑ Geddes, K. O., Czapor, S. R., & Labahn, G. (1992). Algorithms for computer algebra. Springer Science & Business Media.
↑ Albrecht, R. (2012). Computer algebra: symbolic and algebraic computation (Vol. 4). Springer Science & Business Media.
↑ Mignotte, M. (2012). Mathematics for computer algebra. Springer Science & Business Media.
↑ Stoer, J., & Bulirsch, R. (2013). Introduction to numerical analysis. Springer Science & Business Media.
↑ Conte, S. D., & De Boor, C. (2017). Elementary numerical analysis: an algorithmic approach. Society for Industrial and Applied Mathematics.
↑ Greenspan, D. (2018). Numerical Analysis. CRC Press.
↑ Linz, P. (2019). Theoretical numerical analysis. Courier Dover Publications.
↑ Hammersley, J. (2013). Monte carlo methods. Springer Science & Business Media.
↑ Kalos, M. H., & Whitlock, P. A. (2009). Monte carlo methods. John Wiley & Sons.

Xarici keçidlər

Vikianbarda Elmi hesablama ilə əlaqəli mediafayllar var.

Journal of Computational Science
The Journal of Open Research Software
The National Center for Computational Science at Oak Ridge National Laboratory

[1] Graduate Education for Computational Science and Engineering Arxiv surəti 28 dekabr 2016 tarixindən Wayback Machine saytında. Siam.org, Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM) website; accessed Feb 2012.

[2] Siegler, Bernard. Theory of Modeling and Simulation. 1976.

[3] Cellier, François. Continuous System Modelling. 1999.

[4] Gelfert, Axel. 2018. How to do science with models: A philosophical primer. Cham: Springer.

[5] Steeb W.-H., Hardy Y., Hardly A. and Stoop R., 2004. Problems and Solutions in Scientific Computing with C++ and Java Simulations, World Scientific Publishing. ISBN 981-256-112-9

[6] Tolk, Andreas. "Learning Something Right from Models That Are Wrong: Epistemology of Simulation." In Concepts and Methodologies for Modeling and Simulation, edited by L. Yilmaz, pp. 87–106, Cham: Springer International Publishing, 2015.

[7] Oden, J. T., Babuška, I. and Faghihi, D., 2017. Predictive computational science: Computer predictions in the presence of uncertainty. Encyclopedia of Computational Mechanics. Second Edition, pp. 1–26.

[8] Szabó B, Actis R and Rusk D. Validation of notch sensitivity factors. Journal of Verification, Validation and Uncertainty Quantification. 4 011004, 2019

[9] "Computational Science and Engineering Program: Graduate Student Handbook" (PDF). cseprograms.gatech.edu. sentyabr 2009. 14 oktyabr 2014 tarixində orijinalından (PDF) arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 26 avqust 2017.

[10] Von Zur Gathen, J., & Gerhard, J. (2013). Modern computer algebra. Cambridge University Press.

[11] Geddes, K. O., Czapor, S. R., & Labahn, G. (1992). Algorithms for computer algebra. Springer Science & Business Media.

[12] Albrecht, R. (2012). Computer algebra: symbolic and algebraic computation (Vol. 4). Springer Science & Business Media.

[13] Mignotte, M. (2012). Mathematics for computer algebra. Springer Science & Business Media.

[stoer-14] Stoer, J., & Bulirsch, R. (2013). Introduction to numerical analysis. Springer Science & Business Media.

[conte-15] Conte, S. D., & De Boor, C. (2017). Elementary numerical analysis: an algorithmic approach. Society for Industrial and Applied Mathematics.

[green-16] Greenspan, D. (2018). Numerical Analysis. CRC Press.

[linz-17] Linz, P. (2019). Theoretical numerical analysis. Courier Dover Publications.

[18] Hammersley, J. (2013). Monte carlo methods. Springer Science & Business Media.

[19] Kalos, M. H., & Whitlock, P. A. (2009). Monte carlo methods. John Wiley & Sons.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]

[17]

[18]

[19]