Финансовые средства для развития направления

[valexey]

Есть два типа рассчетных задач:
1) Надо что-то сложное рассчитать, сложное с точки зрения математики. Причем ищем пока непонятно что. То есть чтобы провести рассчеты нужно провести исследование, потом по этим исследованиям уже можно будет построить рассчет, который послужит уже другому, прикладному-научному исследованию. То есть надо провести множество пробных рассчетов, попробовать разные методики и так далее. В этой области рулит например MatLab. Потому что все инструменты и заготовки под рукой, можно исследовать методики не отвлекаясь на всякие мелочи.

2) Тяжелые уже боевые рассчеты. На одной машине, или на кластере. Методики уже более-менее известны, нужно на большом массиве данных что-то подсчитать и посмотреть. Тут рулит фортран. Кстати, я посмотрел современный фортран – очень неплохой язык получился. Приятный. Да, библиотек для фортрана тоже наработана масса.

Это из тех задач которые требуют какого-то специализированного языка. Для всех остальных численных задач нет особой разницы какой язык используется. Например если мы искали в MatLab'е некий простой алгоритм для выделения некого сигнала из сырых данных, и нашли его, то затем его можно без проблем реализовать хоть на Си, хоть на Обероне, хоть на Аде, или там Haskell'e. Будет достаточно тривиальная ручная трансляция кода.

[DIzer]

Есть два типа рассчетных задач:
1) Надо что-то сложное рассчитать, сложное с точки зрения математики. Причем ищем пока непонятно что. То есть чтобы провести рассчеты нужно провести исследование, потом по этим исследованиям уже можно будет построить рассчет, который послужит уже другому, прикладному-научному исследованию. То есть надо провести множество пробных рассчетов, попробовать разные методики и так далее. В этой области рулит например MatLab. Потому что все инструменты и заготовки под рукой, можно исследовать методики не отвлекаясь на всякие мелочи.

2) Тяжелые уже боевые рассчеты. На одной машине, или на кластере. Методики уже более-менее известны, нужно на большом массиве данных что-то подсчитать и посмотреть. Тут рулит фортран. Кстати, я посмотрел современный фортран – очень неплохой язык получился. Приятный. Да, библиотек для фортрана тоже наработана масса.

Это из тех задач которые требуют какого-то специализированного языка. Для всех остальных численных задач нет особой разницы какой язык используется. Например если мы искали в MatLab'е некий простой алгоритм для выделения некого сигнала из сырых данных, и нашли его, то затем его можно без проблем реализовать хоть на Си, хоть на Обероне, хоть на Аде, или там Haskell'e. Будет достаточно тривиальная ручная трансляция кода.

  Вообщем согласен если речь идет о массовых задачах.  Но вопрос и нетривиальность в другом, насколько массовы не стандартные задачи (про которые говорит Илья), и возможно ли на них сделать KillApp для Рифата (я резко среагировал на ответ Ильи просто потому что достало - к нему как к человеку - в ответ речь генерала перед доярками).

[valexey]

Хотелось бы примеров нетиповых задач, то есть не укладывающихся в то что я перечислил.

[DIzer]

Хотелось бы примеров нетиповых задач, то есть не укладывающихся в то что я перечислил.

За конкретными (массовыми промышленными) нетиповыми примерами численных задач не ко мне. Я работал только с прототипами -например, требовалось разработать быстрый алгоритм анализа полихроматических дифрактограмм, по сути дела начинку, для возможного  промышленного оборудования. Адаптировать его к реальности.... Все задачи такого рода нестандартны... Общие пакеты для решения задач такого рода в те далекие времена не подходили (имеется ввиду использование их в качестве окружения). Сейчас ОК, но ЗНАЮ что и практические задачи усложняются...

[Rifat]

Про моего знакомого, может я не точно выразился, что он "увлекается" физикой. Он закончил физический факультет университета, до этого в школьные годы занимал призовые места на всероссийских олимпиадах по физике. Он очень неординарный человек как по физике, так и по программированию.
В задаче, которую он решает, насколько я понимаю нет большого объема данных, а есть квантовая физика и дифференциальные уравнения.
Сам я тоже несколько скептически относился к математическим пакетам, но в последнее время все больше убеждаюсь, что серьезные расчеты делаются с помощью них, при этом расчеты выполняются с нужной точностью и эффективно по скорости.
Конечно, специализированная программа может делать расчеты быстрее, но для того чтобы написать такую программу и протестировать нужно очень много сил, поэтому лучше использовать уже готовые пакеты.

[valexey]

Сейчас ОК, но ЗНАЮ что и практические задачи усложняются...

Сейчас работаем с товарищами, которые занимаются цифровой обработкой сигналов, как я понял, у них написан инструментальный комплекс который умеет в том числе строить алгоритмы, комплекс написан в MatLab'e.

[Илья Ермаков]

Илья - бросьте бросаться пустыми словами (даже стыдно как -то)- речь идет вот о чем , в настоящее время есть обширные и специализированные пакеты.. которые по крайней мере
1. Эволюционируют на протяжении десятков лет
2.Документированы и обладают как службами тех. поддержки так собственными базами знаний

Это у Вас пустые слова, слова математика, не понимающего физико-технических задач. Тут в любой вроде небольшой специфической области могут быть такие требования, которые требуют совершенно особых методов или модификации существующих.

Например, моделирование сплошных сред - упругость, пластичность, деформация... - много этих ваших пакетов. Все сплошь - МКЭ. Это прекрасно для массы типовых расчётов, но конечные элементы берут и перестают быть применимыми в какой-нибудь теме... И что делать?
Покажите мне, например, пакет, который поддерживает решения задач сплошной среды сеточно-характеристическими методами на нерегулярных сетках. Какой там может быть пакет, если какой-нибудь метод - конкретной научной школы (МФТИ) и опубликован-то лет пять назад?

Есть, к примеру, томские деятели (http://ps300.narod.ru/), которые очень серьёзно занимаются высокоскоростными взаимодействиями тел и процессами разрушения при этом. Используют таки МКЭ, но сильно адаптируют (там и сетки динамически нужно перестраивать и т.п.). И пишут свой софт. Потому что готового для их исследований просто нет, понимаете, нет.

[Илья Ермаков]

Например если мы искали в MatLab'е некий простой алгоритм для выделения некого сигнала из сырых данных, и нашли его, то затем его можно без проблем реализовать хоть на Си, хоть на Обероне, хоть на Аде, или там Haskell'e. Будет достаточно тривиальная ручная трансляция кода.

Ищется не некий алгоритм, а часто целый комплекс алгоритмов и обвязка - визуализация всякая и проч.
Например, нерегулярную сетку строить и динамически перестраивать для сеточных методов - нихрена это ни одно и то же на разных языках. GC, как один из факторов. Императивность (как на функциональном языке вообще вменяемо модифицировать граф, мне представить сложно). И т.п.

[DIzer]

Илья - бросьте бросаться пустыми словами (даже стыдно как -то)- речь идет вот о чем , в настоящее время есть обширные и специализированные пакеты.. которые по крайней мере
1. Эволюционируют на протяжении десятков лет
2.Документированы и обладают как службами тех. поддержки так собственными базами знаний

Это у Вас пустые слова, слова математика, не понимающего физико-технических задач. Тут в любой вроде небольшой специфической области могут быть такие требования, которые требуют совершенно особых методов или модификации существующих.

Например, моделирование сплошных сред - упругость, пластичность, деформация... - много этих ваших пакетов. Все сплошь - МКЭ. Это прекрасно для массы типовых расчётов, но конечные элементы берут и перестают быть применимыми в какой-нибудь теме... И что делать?
Покажите мне, например, пакет, который поддерживает решения задач сплошной среды сеточно-характеристическими методами на нерегулярных сетках. Какой там может быть пакет, если какой-нибудь метод - конкретной научной школы (МФТИ) и опубликован-то лет пять назад?

Есть, к примеру, томские деятели (http://ps300.narod.ru/), которые очень серьёзно занимаются высокоскоростными взаимодействиями тел и процессами разрушения при этом. Используют таки МКЭ, но сильно адаптируют (там и сетки динамически нужно перестраивать и т.п.). И пишут свой софт. Потому что готового для их исследований просто нет, понимаете, нет.

Дело дрянь...Илья... нет слов... -если задача массовая - то для конторы выгодно взять матлаб (мапл, математику) - и лабать на ней. Все затраты окупятся если ДЕЙСТВИТЕЛЬНО рассматривать это дело в ПЕРСПЕКТИВЕ а не бздеть об этом.

[DIzer]

Сейчас ОК, но ЗНАЮ что и практические задачи усложняются...

Сейчас работаем с товарищами, которые занимаются цифровой обработкой сигналов, как я понял, у них написан инструментальный комплекс который умеет в том числе строить алгоритмы, комплекс написан в MatLab'e.

Могу сказать только одно - подход у них к делу профессиональный. Мои поздравления. 

[valexey]

Например если мы искали в MatLab'е некий простой алгоритм для выделения некого сигнала из сырых данных, и нашли его, то затем его можно без проблем реализовать хоть на Си, хоть на Обероне, хоть на Аде, или там Haskell'e. Будет достаточно тривиальная ручная трансляция кода.

Ищется не некий алгоритм, а часто целый комплекс алгоритмов и обвязка - визуализация всякая и проч.
Например, нерегулярную сетку строить и динамически перестраивать для сеточных методов - нихрена это ни одно и то же на разных языках. GC, как один из факторов. Императивность (как на функциональном языке вообще вменяемо модифицировать граф, мне представить сложно). И т.п.

Естественно класс алгоритмов ищется. Ищется методика позволяющая получить приемлемый результат. GC это абсолютная мелочь в данном классе задач, это просто небольшой нюанс реализации. В некоторых случаях, кстати, от освобождения памяти можно вообще отказаться. Но и это мелочь, это мелкие оптимизации написания уже боевой числодробилки. Главное найти метод, а перевести числодробилку в любой из даденых языков – вопрос техники. Это делается элементарно. Сложности возникают в других местах, в местах где например нада параллелить вычисления (а их надо параллелить, иначе это не серьезные вычисления, а так, мелочь). Вот там уже и язык начинает играть.

В функциональных языках перестроить граф не проблема, см. монаду ST в хаскеле например.

Да, и я таки имею представление что такое МСС и как это дело считается :-)

[Илья Ермаков]

Дело дрянь...Илья... нет слов... -если задача массовая - то для конторы выгодно взять матлаб (мапл, математику) - и лабать на ней. Все затраты окупятся если ДЕЙСТВИТЕЛЬНО рассматривать это дело в ПЕРСПЕКТИВЕ а не бздеть об этом.

?
На матлабе (мапле, математике) вы предлагаете писать численные расчёты?? не ПРИМЕНЯТЬ заложенные туда, а именно реализовывать? Фортран стал не нужен?
Может быть, покажете, как реализовать трёхмерный расчёт под сплошную среду с приличным размером сетки
Может быть, у нас в Матлабе/Мапле указатели есть и динамические структуры, с которыми можно полноценно работать?
Или, может быть, Вы собираетесь всё на матрицах забубенить?

Выступление Dizer-а повеселило.

[valexey]

Наличие готового инструментария не отменяет программирования методик. Это ж очевидно. Более того, современные пакеты ориантированы именно на программирование.

Кстати, если взять тот же MatLab, то тот язык что там применяется, провоцирует векторизовать все операции которые возможно векторизовать. В результате, если мы в MatLab'e построили (написали) некий алгоритм, то при переносе на железку имеем приятный побочный эффект – реализация алгоритма уже векторизована, что позволяет элеменарно это дело отобразить например на SSE/VFP/NEON, или распараллелить уже по ядрам. Это действительно важно, в результате у нас скорость работы повышается раза в четыре и примерно во столько же раз падает загрузка процессора и энергопотребление.

[DIzer]

Про моего знакомого, может я не точно выразился, что он "увлекается" физикой. Он закончил физический факультет университета, до этого в школьные годы занимал призовые места на всероссийских олимпиадах по физике. Он очень неординарный человек как по физике, так и по программированию.
В задаче, которую он решает, насколько я понимаю нет большого объема данных, а есть квантовая физика и дифференциальные уравнения.
Сам я тоже несколько скептически относился к математическим пакетам, но в последнее время все больше убеждаюсь, что серьезные расчеты делаются с помощью них, при этом расчеты выполняются с нужной точностью и эффективно по скорости.
Конечно, специализированная программа может делать расчеты быстрее, но для того чтобы написать такую программу и протестировать нужно очень много сил, поэтому лучше использовать уже готовые пакеты.

Дискуссия у нас конечно веселая - но конкретно из этой задачи Киллап для оберон технологии боюсь не получится...

[Илья Ермаков]

Разумеется, всё это важно.
Я же ничего не говорю против этих пакетов. Они - рабочие лошадки, на которых можно выполнить много работы.
Как обычно, есть сфера, где ниши перекрываются - для языков программирования и для пакетов, имеющих макроязыки.
И тому, кто и так решает массу задач в этих пакетах без программирования, удобнее, когда приспичит немного попрограммировать, остаться в рамках пакета. Тому же, кто именно в основном программирует (или чувствует, что программировать приходится всё больше), лучше идти со стороны программистского инструментария. Однозначно.