Пред.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 След.
Макеты страниц
Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO
Довольно большой вклад в основание науки эффективных вычислений внес А. Пуанкаре, получивший множество интересных результатов в этой области. Столетие спустя после его великих работ мы вновь возвращаемся к полученным им результатам. Настоящая работа посвящена отдельным аспектам как символических, так и численных эффективных вычислений. В структуре исследований динамики (или в ее так называемом скелете) ключевую роль играют инвариантные объекты фазового потока: периодические орбиты, инвариантные торы, инвариантные устойчивые и неустойчивые многообразия, центральные многообразия и т. д. Они дают ключ к предсказанию или интерпретации поведения большинства точек в фазовом пространстве, следуя идее А. Пуанкаре о том, что лучше изучать все множество орбит, чем следить за какой-то конкретной. Эти инвариантные объекты могут быть получены при комбинировании символических вычислений и численного продолжения по параметрам. Существенно также знать динамические свойства в окрестности этих объектов для создания надежных алгоритмов. Для проблем, которые превышают наши аналитические возможности, существуют методы анализа результатов приближенного моделирования, позволяющие судить о наличии инвариантных объектов. Использование компьютера как средства для понимания поведения динамических систем, кажется, теперь не вызывает вопросов. Многие явления были первоначально открыты при помощи компьютерного моделирования, а затем получили теоретическое объяснение. Следует помнить, что на компьютере сложно увидеть некоторые очень мелкие детали динамики. Однако произведя вычисления с арифметикой высокой точности, можно все-таки увидеть очень мелкие детали. В этой статье такие вычисления не представлены. С другой стороны, нелинейные явления, возникающие вдали от «любого хорошо известного эталонного объекта или задачи», могут оказаться сложными для изучения чисто аналитическими методами. Лично я воспринимаю компьютерные результаты как информацию о динамике изучаемой системы. Из них возникают гипотезы, требующие доказательства. Также они могут использоваться для проверки (по крайней мере частично) гипотез, возникающих из теоретических построений. Можно сказать, что для средних размерностей и до среднего уровня детализации имеет смысл опираться на компьютерные результаты. Значение слова «средний» зависит от текущего уровня как аппаратного оборудования, так и алгоритмов. Кроме того, существует взаимосвязь между алгоритмами, используемыми в доказательствах, и алгоритмами, созданными для эффективных вычислений. В некоторых случаях первые могут быть успешно и эффективно запрограммированы, а вторые, созданные для получения компьютерного результата, преобразованы в теоретические доказательства. В большинстве экспериментальных наук в настоящее время технологии позволяют исследователю получить большое количество информации о задаче при ее экспериментальном изучении вместо простого размышления о ее возможном поведении. Разумеется, исследователь должен предоставить и проверить всеми возможными способами некоторое последовательное описание собранных экспериментальных данных и должен очень тщательно Текущее состояние компьютерной технологии позволяет проводить с разумными усилиями большой объем вычислений. Похоже, что в эту эпоху узким местом вычислений являются большой объем данных, используемых в символьных вычислениях и при хранении результатов символьных или численных экспериментов, а также визуализация и интерпретация результатов даже для небольших размерностей (например, в пределах от 4 до 10).
|
1 |
Оглавление
|