Дорогие читатели, Нашему шестнадцатилетнему, волонтёрскому и некоммерческому проекту для создания новой, современной версии N-N-N.ru, очень нужно посоветоваться касательно платформы нашего сайта – SYMFONY & DRUPAL 8. Платформа не простая, но обещаем – мы не займём много времени, просто нужна консультационная поддержка квалифицированного разраба. Если вы можете помочь, то связаться с нами можно на страницах Facebook.com здесь и здесь.

Новый алгоритм ищет признаки надвигающихся катастроф

Многие экстремальные события, от гигантских одиночных волн в океане до внезапного вымирания вполне жизнеспособного биологического вида, происходят как бы сами по себе, без видимых причин.

Первым шагом к предотвращению катастроф, которыми часто оборачиваются подобные пики нестабильности, является прогнозирование их приближения. Но предсказать подобное сегодня практически невозможно, особенно для сложных динамических систем с большим и постоянно меняющимся числом компонентов или участников.

Инженеры Массачусетского технологического института (MIT) в статье, опубликованной в свежем выпуске Science Advances, предложили методику, которая, по их утверждению, позволяет распознать ключевые признаки надвигающегося экстремального события. Эта техника обобщается на широкий круг сложных многомерных систем, описывающих явления реального мира.

Стандартный подход исследователей к прогнозированию экстремальных событий до сих пор заключался в попытках решить систему динамических уравнений, описывающих эволюции математической модели физического процесса во времени. Изменяя начальные условия для такой системы, в принципе можно найти комбинацию, которая приводит к экстремальному событию.

Проблема такого подхода заключается в том, что учёные почти всегда недостаточно хорошо понимают физический механизм, лежащий в основе динамики реальных систем. Это приводит к созданию моделей, содержащих принципиальные ошибки. Опираться на них в прогнозах нереалистично. Даже в точных моделях отдельных систем, существует огромное количество возможных начальных условий, что ведёт к столь же необъятному количеству результатов.

Попытки выработать какие-либо эмпирические правила на основе результатов наблюдений упираются в скудность такой информации, так как экстремальные события по своей природе крайне редки.

Созданный в MIT компьютерный алгоритм является квинтэссенцией этих двух подходов. Он ищет решения системы уравнений с критически высокой скоростью роста и сопоставляет их с данными симуляции. Таким образом проверяется имеет ли найденное экстремальное состояние вероятность возникновения, отличную от нуля.

Авторы тестировали свой алгоритм на модели турбулентного течения — прототипе системы, которая может использоваться для описания динамики сигаретного дыма, газов в реактивном двигателе, крови в артериях, океанических течений и циркуляции воздуха в атмосфере.

Найденные алгоритмом характерные признаки имели экстремальное продолжение в 75–99% случаев, в зависимости от сложности моделируемого потока жидкости.

Пожалуйста, оцените статью:
Ваша оценка: None Средняя: 5 (1 vote)
Источник(и):

ko.com.ua