Методы исследований в информатике_

Задание 5

Попробуйте оценить, какой вид компьютерного эксперимента — численные расчеты или имитационное моделирование — чаще используется в деятельности таких специалистов, как экономист, конструктор, архитектор, технолог, менеджер.

Задание 6

Следующая программа демонстрирует появление структуры-аттрактора в системе. Отладьте и протестируйте ее. В качестве параметра задайте величину х=0.3.

20 PRINT "input x:";: INPUT x0

21 KEY OFF

22 n% = 0

25 SCREEN 1: CLS: COLOR 8, 1

27 FOR j% = 1 TO 200

28 r = 2.5 + j% *.0075: x = xO 30 FOR i% = 1 TO 200

40 x = x * r * (1-х)

50 NEXT i%

70 FOR i% = 1 TO 300

80 x = r * x * (1-х)

90 1% = x * 200

100 PSET (1%, j%), 1: n% = n% + 1

105 IF n% = 4 THEN n% = 0

110 NEXT i%

120 NEXT j%

130 a$ = INPUTS (1)

140 STOP

Как известно, важным свойством модели является ее адекватность моделируемому объекту.

Об адекватности какому объекту можно говорить по отношению к компьютерной модели?

Моделируем ли мы на компьютере объективную реальность или наши теоретические представления о ней?

Безусловно, объектом компьютерного моделирования являются математические и другие научные модели, а не реальные объекты, процессы, явления. И говорить об адекватности компьютерной модели мы можем только по

отношению к той теоретической модели (научным представлениям), на основе которых построена эта модель.

Появлению большинства новых конструкций — автомобилей, самолетов, мостов, ракет, мостов, зданий и т. д. мы обязаны компьютерным моделирующим программам. Однако не стоит забывать, что критерием верности любого из результатов расчетов был и остается натурный (физический, химический, социальный) эксперимент. Результаты компьютерных расчетов представляют всего лишь итог моделирования реальной конструкции. От удачности модели и математического аппарата, реализующего модель, зависит соответствие результатов расчета и экспериментальной проверки.

Исследование реальных объектов с помощью метода моделирования проходит три этапа:

1) физическая модель;

2) математическая модель (алгоритм);

3) численная реализация (компьютерная моделирующая
программа).

На каждом этапе возможны ошибки, кадый расчет имеет вполне определенную погрешность. Однако если создание алгоритма или текста программы достаточно отлаженный механизм, то создание физической модели относится к области научных гипотез, которые нередко требуют подтверждения.

Отметим, что научные заблуждения свойственны любому человеку, это нормальное развитие процесса познания. Однако если ранее достижения ученых не оказывали грандиозного влияния на человечество в целом, то сегодня это достаточно опасно. Если, с точки зрения безопасности, представление о Земле (планета, центр вселенной, тарелка) не является катастрофичным, то другие заблуждения ученых могут дорого обойтись человечеству.

Существует уникальные объекты или явления, экспериментальное познание которых хотя и возможно, но чаще всего не раскрывает его природу. Тем не менее, именно эти объекты и явления дают, быть может, самое полное знание о нашем мире. Один из таких объектов несколько веков храниться в г. Турине (Италия) и называется — Туринская Плащаница.

Туринская Плащаница представляет собой кусок древнего полотна чуть больше четырех метров в длину и метра в ширину. На этой ткани имеются два образа обнаженного мужского тела во весь рост, расположенные симметрично друг к другу голова к голове. На одной половине Плащаницы — образ мужчины со сложенными впереди руками и ровно лежащими ногами; на другой половине — то же тело со спины. Само изображение нечеткое, как бы размытое. Секрет этого был раскрыт неожиданно в 1898 году. Тогда Плащаницу впервые сфотографировали. И каково же было удивление фотографа, когда на стеклянном негативе проявилось четкое, совершенно поразительное изображение Христа.

Во время научного исследования Плащаницы в 1973 году ученые применили к ее фотографиям специальные компьютерные программы. С их помощью удалось восстановить реалистичную объемную форму лица и всего тела человека, плоский образ которого на ней запечатлен.

На Плащанице имеются следы крови, текшей из многочисленных ран: следы кровоподтеков на голове от шипов тернового венца, следы от гвоздей в запястьях и в ступнях ног, следы от ударов бичей на груди, спине и ногах, большое кровавое пятно от раны в левом боку. Вся совокупность фактов, полученных при исследовании Плащаницы научными методами, свидетельствуют в согласии с евангельским повествованием, что образ на ней возник тогда, когда тело Иисуса Христа лежало в погребальной пещере на одной половине Плащаницы, а другая половина, обернутая через голову, покрывала Его тело сверху (фрагмент плащаницы изображен на рис 4.2.2).

На Плащанице ученые не обнаружили красящих веществ. Отсюда был сделан вывод, что изображение на ткани является изображением как на фотонегативе и что оно могло появиться при воздействии очень сильного потока света, когда обычная ткань сама становится как бы негативом. Но никто, даже в условиях современных лабораторий, не смог воспроизвести ничего подобного изображению на Плащанице. Расчёты показывают, что для получения такого изображения необходим больший поток света внутри Плащаницы, чем при ядерном взрыве в Хиросиме, но при этом ткань дол-быть сохранена.

Рис. 4.2.2

Фрагмент изображения Плащаницы

В последнее время при анализе проблем, связанных с искусственным интеллектом, часто применяют математический аппарат нечетких множеств, идея и реализация которого принадлежит американскому математику Л. А. Заде. Суть этого подхода состоит в своего рода некотором отказе от принципа детерминизма. Пожалуй, наиболее поразительным свойством человеческого интеллекта является способность принимать правильные решения в обстановке неполной и нечеткой информации. Построение моделей приближенных рассуждений человека и использование их в компьютерных системах будущих поколений представляет сегодня одну из важнейших проблем науки.

Смещение центра исследований нечетких систем в сторону практических приложений привело к постановке целого ряда проблем таких, как необходимость создания новых архитектур компьютеров для нечетких вычислений, элементной базы нечетких компьютеров и контроллеров, инструментальные средства разработки, инженерные методы расчета и разработки нечетких систем управления и многое другое. Математическая теория нечетких множеств позво-

ляет описывать нечеткие понятия и знания, оперировать этими знаниями и делать нечеткие выводы. Основанные на этой теории методы построения компьютерных нечетких систем существенно расширяют области применения компьютеров и компьютерного моделирования. В последнее время нечеткое управление является одной из самых активных и результативных областей исследований применения теории нечетких множеств. Нечеткое управление оказывается особенно полезным, когда технологические процессы являются слишком сложными для анализа с помощью общепринятых количественных методов или когда от доступных источников информации поступают неточные или неопределенные сведения.

Экспериментально показано, что нечеткое управление дает лучшие результаты, по сравнению с получаемыми при общепринятых алгоритмах управления. Нечеткие методы помогают управлять домной и прокатным станом, автомобилем и поездом, распознавать речь и изображения, проектировать роботов, обладающих осязанием и зрением. Нечеткая логика, на которой основано нечеткое управление, ближе по духу к человеческому мышлению и естественным языкам, чем традиционные логические системы. Нечеткая логика, в основном, обеспечивает эффективные средства отображения неопределенностей и неточностей реального мира. Наличие математических средств отражения нечеткости исходной информации позволяет построить компьютерную модель, адекватную реальности.

Информатика в отличие от других общеобразовательных дисциплин имеет одну чрезвычайно важную особенность. С точки зрения информатики (в отличие от математики, физики, химии, биологии, литературы) информация, информационные процессы отражают не часть современной цивилизации, а являются ее основой.

Информационная цивилизация — вполне закономерный этап развития западноевропейской цивилизации, который совершенно необязателен для других цивилизаций. Однако, поскольку именно этот тип цивилизации в той или иной степени «примеряется» значительным числом стран современного мира необходимо ясно осознавать ее позитивные и негативные моменты.

Следует сказать, что феномен «Информационного общества», «Информационной цивилизации» находится в фокусе огромного числа исследований. В нашей стране фундаментальные работы в этом направлении выполнены: Н. Н. Моисеевым, А. Д. Урсулом, К. К. Колиным и др.

Отметим лишь некоторые моменты в развития этой цивилизации, следуя фундаментальной монографии К. К. Ко-лина «Информационная цивилизация» (Москва, 2002).

1. Информационная экономика.
Информационная сфера на сегодняшний день является

одной из самых эффективных сфер вложения капитала. Общий объем мирового рынка информационных технологий оценивается сегодня величиной порядка 4 млрд. долларов и этот объем постоянно растет.

Глобальная цифровизация.

Одной из основных тенденций развития современной техники является широкое использование цифровой элементной базы. Встроенные микропроцессоры сегодня являются неотъемлемым компонентом большинства технических устройств. Например, на основе нанотехнологии создаются сверхминиатюрные роботы, способные, осуществлять полеты внутри газопровода и нести при этом миниатюрную телевизионную камеру.

Методы исследований в информатике__ 191