Введение

Область, использующая компьютеры и математические модели для анализа и решения научных задач.

Вычислительная наука, также известная как научные вычисления, технические вычисления или научное моделирование (SC), – это раздел науки, использующий передовые вычислительные возможности для понимания и решения сложных научных и инженерных проблем. Она включает в себя:

Алгоритмы (числовые и нечисловые): математические модели, вычислительные модели и компьютерные симуляции, разработанные для решения задач в науке (например, физике, биологии и социальных науках), инженерии и гуманитарных науках.
Компьютерное оборудование, разрабатывающее и оптимизирующее передовые аппаратные компоненты систем, прошивки, сети и системы управления данными, необходимые для решения вычислительно сложных задач.
Вычислительная инфраструктура, поддерживающая как решение научных и инженерных задач, так и развитие компьютерных и информационных наук.

На практике вычислительная наука обычно представляет собой применение компьютерного моделирования и других форм вычислений, основанных на численном анализе и теоретической информатике, для решения проблем в различных научных дисциплинах. Эта область отличается от традиционных теоретических исследований и лабораторных экспериментов. Научный подход к вычислениям заключается в получении знаний посредством анализа математических моделей, реализованных на компьютерах. Ученые и инженеры разрабатывают компьютерные программы и прикладное программное обеспечение, моделирующее изучаемые системы, и запускают эти программы с различными наборами входных параметров. Суть вычислительной науки – применение численных алгоритмов и вычислительной математики. В некоторых случаях эти модели требуют огромного количества вычислений (обычно с плавающей точкой) и часто выполняются на суперкомпьютерах или распределенных вычислительных платформах.

Прогнозирующая вычислительная наука

Предсказующая вычислительная наука – это научная дисциплина, посвященная формулированию, калибровке, численному решению и валидации математических моделей, предназначенных для предсказания конкретных аспектов физических явлений, исходя из начальных и граничных условий, а также набора характеризующих параметров и связанных с ними неопределенностей. В большинстве случаев предсказание формулируется в терминах вероятностей. Например, для механического компонента при периодической нагрузке можно сказать, что "вероятность (например) составляет 90%, что число циклов до разрушения (Nf) будет находиться в интервале N1 < Nf < N2".

Комплексные городские системы

Города — это чрезвычайно сложные системы, созданные, населённые и управляемые людьми. Попытки предсказать, понять и повлиять на развитие городов в будущем требуют комплексного мышления, а также вычислительных моделей и симуляций для смягчения проблем и предотвращения возможных катастроф. Основная задача исследований в области городских сложных систем — посредством моделирования и симуляций углубить понимание городской динамики и помочь подготовиться к надвигающейся урбанизации.

Вычислительная финансы

На финансовых рынках торгуются огромные объемы взаимозависимых активов, участниками которого являются многочисленные взаимодействующие стороны, расположенные в разных местах и часовых поясах. Их поведение отличается беспрецедентной сложностью, а для определения и измерения риска, присущего этому широкому спектру инструментов, обычно используются сложные математические и вычислительные модели. Точное аналитическое решение этих моделей, даже для одного инструмента, как правило, невозможно, поэтому необходимо разрабатывать эффективные численные алгоритмы. Эта задача стала особенно актуальной и сложной в последнее время, поскольку кредитный кризис наглядно продемонстрировал роль каскадных эффектов, распространяющихся от отдельных инструментов через портфели отдельных институтов и до всей взаимосвязанной торговой сети. Для понимания этого требуется комплексный многомасштабный подход, при котором взаимозависимые факторы риска, такие как рыночный, кредитный и риск ликвидности, моделируются одновременно и на различных взаимосвязанных уровнях.

Вычислительная биология

Новые захватывающие разработки в области биотехнологий в настоящее время революционизируют биологию и биомедицинские исследования. Примерами этих техник являются высокопроизводительное секвенирование, высокопроизводительная количественная ПЦР, внутриклеточная визуализация, in situ гибридизация для изучения экспрессии генов, трехмерные методы визуализации, такие как флуоресцентная микроскопия с плоскостной подсветкой и оптическая проекционная (микро) компьютерная томография. Учитывая огромные объемы сложных данных, генерируемых этими техниками, их осмысленная интерпретация и даже хранение представляют собой серьезные вызовы, требующие новых подходов. Преодолевая ограничения современных биоинформатических методов, вычислительная биология должна разработать новые способы выявления значимых закономерностей в этих больших наборах данных. Реконструкция генных сетей на основе моделей может быть использована для систематизации данных об экспрессии генов и для планирования дальнейшего сбора данных. Важнейшая задача здесь – понять, как регуляция генов контролирует фундаментальные биологические процессы, такие как биоминерализация и эмбриогенез. Взаимосвязаны такие подпроцессы, как регуляция генов, взаимодействие органических молекул с процессом отложения минералов, клеточные процессы, физиология и другие процессы на тканевом и экологическом уровнях. Биоминерализацию и эмбриогенез следует рассматривать не как процессы, управляемые центральным механизмом, а как эмерджентное поведение, возникающее в сложной системе, в которой множество подпроцессов, протекающих в различных временных и пространственных масштабах (от нанометров и наносекунд до метров и лет), объединены в многомасштабную систему. Один из немногих доступных способов понимания таких систем – разработка многомасштабной модели.

Теория сложных систем

Используя теорию информации, неравновесную динамику и непосредственное моделирование, теория вычислительных систем стремится раскрыть подлинную природу сложных адаптивных систем.

Вычислительная наука и техника

Вычислительная наука и инженерия (CSE) – относительно новая дисциплина, которая занимается разработкой и применением вычислительных моделей и симуляций, часто в сочетании с высокопроизводительными вычислениями, для решения сложных физических задач, возникающих при инженерном анализе и проектировании (вычислительная инженерия), а также при изучении природных явлений (вычислительная наука). CSE получила признание среди ученых, инженеров и исследователей как "третий способ познания" (наряду с теорией и экспериментом). Во многих областях компьютерное моделирование является неотъемлемой и, следовательно, необходимой частью бизнеса и научных исследований. Компьютерное моделирование позволяет исследовать области, недоступные для традиционных экспериментов, или где проведение традиционных эмпирических исследований обходится непомерно дорого. CSE не следует путать с чистой информатикой или компьютерной инженерией, хотя в CSE широко используются разработки из первой (например, определенные алгоритмы, структуры данных, параллельное программирование, высокопроизводительные вычисления), а некоторые задачи из второй могут быть смоделированы и решены методами CSE (как область применения).

Конференции и журналы

В 2001 году впервые была организована Международная конференция по вычислительной науке (ICCS). С тех пор она проводится ежегодно. ICCS входит в категорию А рейтинга CORE. Журнал вычислительной науки опубликовал свой первый выпуск в мае 2010 года. Журнал открытого исследовательского программного обеспечения был запущен в 2012 году. Инициатива ReScience C, посвященная воспроизведению вычислительных результатов, стартовала на GitHub в 2015 году.