Классно... Очень интересно... вот только бы узнать модел по котрой они всё это делаю (прогноз типа) и поучавствовать в каком нить проекте по созданию таковой модели ! :)

_Murzilka_, к сожалению нет столько времени, чтобы можно было посвятить себя какому-нибудь вычислительному проекту. А поставить софт - это ж дело 20 минут...

Я, кстати, все таки смог подключится к проекту рассчета климатической модели....
http://www.climateprediction.net/project.php

Это здорово... мне бы было интересно принять участие в каком либо проекте но связанном с моей специальностью... теория принятия решения, нейронные сети, системы поддержки принятия решения... Может ты что-то знаешь об этом?

LI 3.9.25

_Murzilka_, Не, вроде не слышал....
Вообще знания в области распределенных вычислений у меня крайне ограниченные, так что мои слова не могут быть авторитетными.
Если тебе интересно зайди и почитай на сайт
http://distributed.ru/

На сколько я понял сейас основные направления такие:
1. Теория чисел и все что связано с простыми числами (очень важно для криптографии)
2. Биофизика и биохимия - рассчеты связанные с большими молекулами такими, например, как белки.
(важно для синтеза лекарств и расшифорвки генома)
3. Климатология - предсказание климата на основе текущих данных. (Важно, потому что от температурного режима зависит много вещей связанных с агрокультурой)
4. Всякого рода физические эксперименты. (SETI - поиск внеземных сигналов разумной природы, Einstein - поиск черных дыр и тд....)

Вообще-то, как мне казалось - глобальное предсказание климатических изменений - дело неблагодарное. Задачка то неустойчивая... Так что вряд ли этот проект ответит на вопрос "будет ли "послезавтра""...

Моё убеждение, что такие исследования нужны... есть множество способов прогнозирования... например нейронные сети (мне больше всего нравится, .... может из-за названия :)))), можно составить мат модель, но она должна быть хорошая... а дольше в бой :)), прогнозируй :))) так что может у них какой-то классный метод...

_Murzilka_, Конечно нужны! Только вот с моделями беда :) Я не эксперт в этой тематике, но точно знаю - задача неустойчивая. Хотя, конечно, если достаточно огрубить входные данные и условия модели, то можно сделать какие-то приблизительные оценки. Но думаю не более того.

Ну нужно же учитывать все факторы влияющие на систему... а это очень сложно... нужно выяснить типы взаимодействия и т.д. ит.п. Неустойчивая задача.... я не знаю что это значит... Ну мне кажеться МГУА (метод который сам строит модель и проверяет на адекватность) может помочь в этом деле ... хотя там наверное умнее чем я :)))
А зачем огрублять данный , что бы дисперсия поменьше была?... ну есть же различные методы постороения моделей...
Вообще я тоже не очень компетентна :)) я ещё только учусь на пятом курсе на специальности интелектуальные системы принятия решения

_Murzilka_, Вообще-то, лучше бы это Proeliatorу объяснить (ау, просыпайся), поскольку это он имеет специальность матфизика, а я всего лишь физик-теоретик, но попробую.

В общем неустойчивая задача, насколько я это понимаю, характеризуется тем, что сколь угодно малое изменение начальных условий приводит к конечному изменению в решении. В принципе, есть чисто математически неустойчивые задачи, а есть задачи неустойчивые с точки зрения численных расчетов. Для первого варианта пускай хозяин дневника примеры приводит, а во втором случае решение вида:
f(t) = exp(1000*с*t),
является как раз неустойчивым с точки зрения численного счета. Чуть-чуть меняя значение "с", получаем сильно расходящиеся решения.

То есть, применительно к задаче предсказания погоды, ошибка на один градус в определении нынешней температуры в какой-нибудь Зимбабве, приведет к тому, что вместо засушливого, жаркого лета в Калифорнии, получим холодное и сырое. Это конечно весьма условная демонстрация неустойчивости задачи, но идея приблизительно такая.

Что же касается огрубления входных данных, то смысл в том, что чем больше мы огрубляем, тем менее точные ответы мы будем получать, но при этом на более далекие времена можем заглядывать. Ну, к примеру, можно сразу же, без всяких расчетов сказать, что если не произойдет космической катастрофы, то средняя температура нашей планеты через тысячу лет будет лежать в пределах от -100 до +100 градусов по Цельсию. Вводя какие-то уточняющие данные, можно в принципе предсказать столетние колебания средней температуры, сезонные - правда при этом срок предсказания будет все уменьшаться.

Ну и конечно, трудность принципиальная, математическая и физическая. Так что компьютеры, сколь бы мощны они ни были здесь не помогут. Хотя это не стоит воспринимать так, как будто не стоит и пытаться предсказывать погоду :))))))) Просто надо понимать, что есть непреодолимые ограничения.

_Murzilka_, мда.... с мат. основами у вас в Институте явная проблема.... Неустойчивая, это значит при малом изменения начальных данных решение очень сильно меняется. То есть если мы чуть чуть ошиблись в постановке нашей задачи, то результат координальным образом отличается от реального. А в физических задачах без погрешностей никак, поэтому и возникают проблемы с рассчетами.
А всех параметров ты все равно никогда не учтешь - уж слишком много праметров у системы, да это и не нужно. Никто же ведь, например, не считает модель идеального газа в лоб через решение системы диф. уравнений записанной для каждой частицы. Не хватит никаких вычилительных мощностей для численного счета.
Кстати, расшифруй аббревиатуру МГУА. никогда с такой не встречался.

МГУА ... метод групового учёта аргументов... возможности:
- синтезирует самостоятельно модель из входных данных... т.е. если ты подашь на вход временной ряд тех данный, которые, ты считаешь существенными, то при помощи МГУА можно постороить модель... показатели хорошие... а нечётким МГУА задача вообще решаеться всегда... далее имея модель уже можно исследовать зависимости и делать прогноз...
По поводу неустойчивой задачи... мне казалось что это примерное определение которое вы дали нам давали для неустойчивой модели.... поэтому я сразу не поняла о чём идёт речь....

по поводу учёта всех параметров... попытаться записать до наименее значимых по твоему мнению.... а можно и вообще не значимых... (можно экспертов пригласить) и далее просто проверкой на значимость... таким образом отметём все не значимые параметры...

Исходное сообщение ProEliator
Никто же ведь, например, не считает модель идеального газа в лоб через решение системы диф. уравнений записанной для каждой частицы.

Сложность модели зависит от поставленной задачи
Если тебе нужно исследование системы - это максимально точная модель... максимально сложная (и кстати, она не обязательно будет хорошо прогнозировать)
для прогноза беру модели попроще... главное что бы все стохастические характеристики процесса были максимально схожи...
а для управления системой вообще требуеться самая простая модель

Эх, как все просто получается... Боголюбов с Ландау этого не знали ;)))))))
А вообще, предлагаю закрыть тему. Или перевести ее в личное общение, потому как кроме размахивания руками больше ничего умного из этого обсуждения выжать не удастся.

Блин... ну мы тут раскочегарили! =))
Закрываю тему!
Разговор переходит в плоскость псевдонаучных базаров... гы-гы =))))

Люди! Весна!!!! УРА!!!!