Методы исследований в информатике__ 191

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.