АЛГОРИТМІЧНА ДЕКОМПОЗИЦІЯ ТА РЕДУКЦІЯ ВЕЛИКИХ МАТЕМАТИЧНИХ МОДЕЛЕЙ
Ключові слова:
алгоритмічна декомпозиція та редукція, математичні моделі, складні об’єкти, комп’ютерне моделюванняАнотація
Проблеми, пов’язані з обробкою великої кількості даних, ініціювали дослідження в галузі створення спеціального програмного забезпечення (ПЗ), яке дозволяє обробляти ці дані в інформаційних системах шляхом розпаралелювання обчислень та редукції моделей даних. Відомим прикладом такого ПЗ є обчислювальна модель MapReduce, яка розроблена та впроваджена компанією Google. Перевагами MapReduce є висока швидкість оброблення великих масивів даних та можливість її реализації на стандартному апаратному запезпеченні (АЗ). В основі модели MapReduce покладені два принипи: декомпозиція — розподіл даних серед багатьох обчислювальних процесів, які виконуються паралельно, та редукція — збирання результатів паралельних обчислень разом з метою отримання кінцевого результату оброблення моделей даних. Створення алгоритмів та програм, які відповідають принципам моделі MapReduce, залежить від специфіки задач, які вирішуються, і покладається на розробників ПЗ. Більшість відомих на сьогодні алгоритмів призначені для оброблення в оперативному режимі великих масивів даних, які надходять до комп’ютерної системи, без зміни моделей даних (тобто дані обробляються в тому вигляді, в якому вони потрапляють до системи в потоці даних).У той же час можна виділити класи задач, за якими дані про досліджувані об’єкти є надлишковими, і їх обсяг може бути значно зменшений ще перед тим, як ці дані потрапляють для їх перетворення. Як показано в статті, до такого класу належать задачі математичного моделювання складних технічних об’єктів, моделі даних яких представляються у формі математичних рівнянь, які описують фізичні стани об’єктів. Автори обговорюють проблеми декомпозиції та редукції моделей на рівні перетворень згаданих математичних рівнянь, цей підхід автори називають алгоритмічною декомпозицією та редукцією.
