Какое моделирование используется для компьютерного эксперимента

Обновлено: 21.11.2024

Центр изучения взаимодействия и моделирования

Компьютерное моделирование и симуляция – это процесс создания и манипулирования компьютерными математическими, графическими или алгоритмическими представлениями реальных систем или явлений с целью проведения компьютерного моделирования для изучения, прогнозирования или оптимизации поведения рассматриваемая система(ы) / явления.

Наша работа в области компьютерного моделирования и симуляции направлена на воссоздание клинических процессов, таких как клиническое обследование, клинический диагноз, интервенционные процедуры и пути оказания помощи. Мы разрабатываем инновационные методы моделирования и алгоритмы симуляции для поддержки симуляции конкретного пациента, а также используем математическое моделирование и компьютерное моделирование для изучения пути пациента по пути лечения.

Признавая исключительную важность прямого и рутинного клинического вклада, наш подход включает итеративную разработку в тесном взаимодействии с клиническими сотрудниками и тщательную непрерывную проверку.

Цели

Разработка инновационных методов моделирования и алгоритмов симуляции с конечной целью поддержки репетиций, обучения и навигации по процедурам для конкретных пациентов.
Оценка параметров модели и граничных условий модели с использованием как количественных, так и качественных подходов.
Разработка математических моделей и компьютерного моделирования для изучения пути пациента по всем направлениям оказания медицинской помощи, от управления здоровьем на дому до неотложной помощи и специализированных услуг.
Провести тщательное тестирование и проверку полученных моделей и симуляций, чтобы продемонстрировать их удобство использования и соответствие назначению.
Максимальное влияние за счет перехода от исследовательских прототипов к продуктам, готовым к продаже и использованию.

Примеры компьютерного моделирования и симуляции

моделирование деформации органа

Мы разработали методы и алгоритмы, которые позволяют нам создавать точные модели анатомии пациента на основе сканов медицинских изображений и деформации, которой он подвергается в результате либо прямого воздействия посредством пальпации, либо косвенного воздействия с помощью ряда инструментов. Наша система обучения тактильным ощущениям при цифровом ректальном исследовании (DiRECT) является примером использования ряда подходов к деформации органов и тканей с помощью пальпации.

Компьютерное моделирование путей оказания помощи пациентам

Мы разработали специальные математические и компьютерные модели, которые позволяют моделировать путешествие пациента по разным направлениям лечения. Примером такого подхода является педиатрическая астма, где наша модель включает в себя весь путь интегрированной помощи, от управления здоровьем на дому до неотложной помощи и предоставления специализированных услуг, а также с учетом поведения пациента (например, несоблюдение режима лечения с использованием ингалятор) и способности/поведение врача (например, принятие решений).

Вычислительное моделирование — это использование компьютеров для моделирования и изучения сложных систем с использованием математики, физики и информатики. Вычислительная модель содержит множество переменных, характеризующих изучаемую систему. Моделирование выполняется путем корректировки переменных по отдельности или в комбинации и наблюдения за результатами. Компьютерное моделирование позволяет ученым проводить тысячи смоделированных экспериментов с помощью компьютера. Тысячи компьютерных экспериментов определяют несколько лабораторных экспериментов, которые с наибольшей вероятностью решат изучаемую проблему.

Современные вычислительные модели позволяют изучать биологическую систему на нескольких уровнях. Модели развития болезни включают молекулярные процессы, межклеточные взаимодействия и то, как эти изменения влияют на ткани и органы. Изучение систем на нескольких уровнях известно как многомасштабное моделирование (МСМ).

Вычислительные модели используются для моделирования и изучения сложных биологических систем. Изображение предоставлено ISB

Модели прогнозирования погоды делают прогнозы на основе многочисленных атмосферных факторов. Точные прогнозы погоды могут защитить жизнь и имущество, а также помочь коммунальным предприятиям планировать увеличение мощности, которое происходит при экстремальных климатических изменениях.

В авиасимуляторах используются сложные уравнения, которые управляют полетом самолета и реагируют на такие факторы, как турбулентность, плотность воздуха и осадки.Симуляторы используются для обучения пилотов, проектирования самолетов и изучения того, как на самолет влияют изменения условий.

Моделирование землетрясений направлено на спасение жизней, зданий и инфраструктуры. Вычислительные модели предсказывают, как состав и движение конструкций взаимодействуют с подстилающими поверхностями, чтобы повлиять на то, что происходит во время землетрясения.

Отслеживание инфекционных заболеваний. Вычислительные модели используются для отслеживания инфекционных заболеваний среди населения, определения наиболее эффективных вмешательств, а также мониторинга и корректировки вмешательств для уменьшения распространения болезни. Выявление и внедрение мер, направленных на сдерживание распространения болезни, имеют решающее значение для спасения жизней и снижения нагрузки на систему здравоохранения во время пандемий инфекционных заболеваний.

Клиническая поддержка принятия решений. Вычислительные модели интеллектуально собирают, фильтруют, анализируют и представляют информацию о здоровье, чтобы предоставить врачам рекомендации по лечению заболеваний на основе подробных характеристик каждого пациента. Системы помогают обеспечить информированный и последовательный уход за пациентом при его переводе в соответствующие больничные учреждения и отделения и сдаче различных анализов в ходе курса лечения.

Прогнозирование побочных эффектов лекарств. Исследователи используют компьютерное моделирование, чтобы помочь разработать лекарства, которые будут наиболее безопасными для пациентов и с наименьшей вероятностью будут иметь побочные эффекты. Такой подход может сократить много лет, необходимых для разработки безопасного и эффективного лекарства.

Моделирование распространения инфекционных заболеваний для определения эффективных вмешательств. Точное моделирование инфекционных заболеваний опирается на многочисленные большие наборы данных. Например, оценка эффективности социального дистанцирования в отношении распространения гриппоподобных заболеваний должна включать информацию о дружбе и взаимодействии отдельных лиц, а также стандартные биометрические и демографические данные. Исследователи, финансируемые NIBIB, разрабатывают новые вычислительные инструменты, которые могут включать новые доступные наборы данных в модели, предназначенные для определения наилучших направлений действий и наиболее эффективных вмешательств во время пандемического распространения инфекционных заболеваний и других чрезвычайных ситуаций в области общественного здравоохранения.

Многомасштабное моделирование (MSM) — это сложный тип вычислительного моделирования, который включает в себя несколько уровней биологической системы. Изображение предоставлено ISB.

Отслеживание эволюции вируса во время распространения инфекционного заболевания. РНК-вирусы, такие как ВИЧ, гепатит В и коронавирус, постоянно мутируют, вырабатывая лекарственную устойчивость, избегая иммунного ответа и вызывая новые инфекции. Образцы секвенированных патогенов от тысяч инфицированных можно использовать для идентификации миллионов эволюционирующих вариантов вируса. Исследователи, финансируемые NIBIB, создают вычислительные инструменты для включения этих важных данных в анализ инфекционных заболеваний медицинскими работниками. Новые инструменты будут созданы в сотрудничестве с CDC и доступны в Интернете для исследователей и медицинских работников. Этот проект улучшит эпиднадзор и лечение заболеваний во всем мире и позволит разработать более эффективные стратегии искоренения болезней.

Преобразование беспроводных данных о состоянии здоровья в улучшение здоровья и здравоохранения. Устройства для мониторинга здоровья в больницах и носимые датчики, такие как умные часы, генерируют огромные объемы данных о состоянии здоровья в режиме реального времени. Медицинское обслуживание на основе данных обещает быть быстрым, точным и менее дорогим, но непрерывные потоки данных в настоящее время превышают возможности использования информации. Исследователи, финансируемые NIBIB, разрабатывают вычислительные модели, которые преобразуют потоковые данные о здоровье в полезную форму. Новые модели обеспечат физиологический мониторинг в режиме реального времени для принятия клинических решений в Национальной детской больнице. Команда математиков, биомедицинских информатиков и персонала больниц будет создавать общедоступные данные и программное обеспечение. Проект будет использовать рынок беспроводных медицинских услуг стоимостью 11 миллиардов долларов, чтобы значительно улучшить здравоохранение.

Человеческое и машинное обучение для индивидуального управления вспомогательными роботами. Чем серьезнее двигательные нарушения человека, тем сложнее ему управлять вспомогательными механизмами, такими как кресла-коляски с электроприводом и роботизированные руки. Доступные средства контроля, такие как устройства для вдоха и выдоха, не подходят для людей с тяжелым параличом. Исследователи, финансируемые NIBIB, разрабатывают систему, позволяющую людям с тетраплегией управлять роботизированной рукой, одновременно продвигая физические упражнения и поддерживая остаточные двигательные навыки. В технологии используются интерфейсы «тело-машина», которые реагируют на минимальное движение конечностей, головы, языка, плеч и глаз. Первоначально, когда пользователь двигается, машинное обучение усиливает сигнал для выполнения задачи с помощью робота-манипулятора. Помощь сокращается по мере того, как машина передает управление все более опытному пользователю.Этот подход направлен на то, чтобы расширить возможности людей с тяжелым параличом и предоставить интерфейс для безопасного обучения управлению роботами-помощниками.

Здесь показан суперкомпьютер Titan в Национальной лаборатории Ок-Ридж недалеко от Ноксвилля, штат Теннеси. Он может выполнять более 20 000 триллионов вычислений в секунду. Эта способность помогает запускать компьютерные модели сложных и динамических систем, таких как изменение климата Земли.

Национальная лаборатория Ок-Риджа

8 января 2015 г., 7:00

Компьютеры используют математику, данные и компьютерные инструкции для создания представлений о реальных событиях. Они также могут предсказать, что происходит — или что может произойти — в сложных ситуациях, от климатических систем до распространения слухов по городу. А компьютеры могут выдавать результаты, и людям не приходится ждать годами или идти на большой риск.

Ученые, создающие компьютерные модели, начинают с важных характеристик любых событий, которые они хотят представить. Эти особенности могут быть весом футбольного мяча, который кто-то будет пинать. Или это может быть степень облачности, характерная для сезонного климата региона. Функции, которые могут изменяться или изменяться, называются переменными.

Затем специалисты по компьютерному моделированию определяют правила, управляющие этими функциями и их взаимосвязями. Исследователи выражают эти правила с помощью математики.

«Математика, встроенная в эти модели, довольно проста — в основном это сложение, вычитание, умножение и некоторые логарифмы», — отмечает Джон Лизасо. Он работает в Техническом университете Мадрида в Испании. (Логарифмы выражают числа как степени других чисел, чтобы упростить вычисления при работе с очень большими числами.) Но даже в этом случае для одного человека остается слишком много работы. «Мы говорим, вероятно, о тысячах уравнений», — объясняет он. (Уравнения — это математические выражения, в которых числа используются для связи между двумя равными величинами, например 2 + 4 = 6. Но обычно они выглядят сложнее, например [x + 3y] z = 21x – t )

Педагоги и родители, подпишитесь на шпаргалку

Еженедельные обновления, которые помогут вам использовать Новости науки для студентов в учебной среде

Спасибо за регистрацию!

При регистрации возникла проблема.

Решение даже 2000 уравнений может занять целый день при частоте выполнения одного уравнения каждые 45 секунд. Одна ошибка может испортить ваш ответ.

Более сложная математика может увеличить время, необходимое для решения каждого уравнения, в среднем до 10 минут. При таком темпе решение 1000 уравнений может занять почти три недели, если вы выкроите время, чтобы поесть и поспать. И опять же, одна ошибка может все испортить.

Напротив, обычные портативные компьютеры могут выполнять миллиарды операций в секунду. И всего за одну секунду суперкомпьютер Titan в Национальной лаборатории Ок-Ридж в Теннесси может выполнить более 20 000 триллионов вычислений. (Сколько будет 20 000 триллионов? Это количество секунд составит около 634 миллионов лет!)

Компьютерной модели также нужны алгоритмы и данные. Алгоритмы — это наборы инструкций. Они сообщают компьютеру, как принимать решения и когда производить расчеты. Данные — это факты и статистические данные о чем-либо.

С помощью таких вычислений компьютерная модель может делать прогнозы относительно конкретной ситуации. Например, он может отображать или имитировать результат удара определенного футболиста.

Компьютерные модели также могут работать с динамическими ситуациями и изменяющимися переменными. Например, какова вероятность дождя в пятницу? Модель погоды будет выполнять свои расчеты снова и снова, изменяя каждый фактор один за другим, а затем в различных комбинациях. После этого он сравнит результаты всех прогонов.

После корректировки вероятности каждого фактора будет выдан прогноз. Модель также будет повторять свои расчеты по мере приближения пятницы.

Чтобы измерить надежность модели, ученые могут заставить компьютер выполнить вычисления тысячи или даже миллионы раз. Исследователи также могут сравнить предсказания модели с ответами, которые они уже знают. Если прогнозы близко совпадают с этими ответами, это хороший знак. Если нет, исследователи должны проделать дополнительную работу, чтобы выяснить, что они упустили. Возможно, они не включили достаточно переменных или слишком много полагались на неправильные.

Компьютерное моделирование — это не одноразовая сделка. Ученые всегда узнают больше из экспериментов и событий в реальном мире. Исследователи используют эти знания для улучшения компьютерных моделей. Чем лучше компьютерные модели, тем полезнее они могут быть.

Сильные слова

алгоритм Набор правил или процедур для решения проблемы в виде последовательности шагов.Алгоритмы используются в математике и в компьютерных программах для поиска решений.

климат Погодные условия, преобладающие в районе в целом или в течение длительного периода.

компьютер Электронное устройство, которое обрабатывает информацию на основе правил, хранящихся в устройстве.

компьютерная модель Программа, работающая на компьютере и создающая модель или симуляцию объекта, явления или события реального мира.

компьютерная программа Набор инструкций, которые компьютер использует для выполнения некоторого анализа или вычисления. Написание этих инструкций известно как компьютерное программирование.

data Факты и статистические данные, собранные вместе для анализа, но не обязательно организованные таким образом, чтобы придать им смысл. Для цифровой информации (типа, который хранится в компьютерах) эти данные обычно представляют собой числа, хранящиеся в двоичном коде, представленном в виде строк нулей и единиц.

уравнение. В математике утверждение, что две величины равны. В геометрии уравнения часто используются для определения формы кривой или поверхности.

логарифм Степень (или показатель степени), в которую нужно возвести одно базовое число — умножить само на себя —, чтобы получить другое число. Например, в системе с основанием 10 10 нужно умножить на 10, чтобы получить 100. Таким образом, логарифм 100 в системе с основанием 10 равен 2. В системе с основанием 10 логарифм 1000 будет равен 3, log из 10 000 будет 4 и т. д.

имитировать (в вычислительной технике) Пытаться имитировать условия, функции или внешний вид чего-либо. Компьютерные программы, которые делают это, называются симуляторами.

переменная (в математике) Буква, используемая в математическом выражении, которая может принимать более одного значения. (в экспериментах) Фактор, который можно изменить, особенно тот, который можно изменить в научном эксперименте. Например, при измерении количества инсектицида, необходимого для уничтожения мухи, исследователи могут изменить дозу или возраст, в котором насекомое подвергается воздействию. В этом эксперименте переменными будут как доза, так и возраст.

Виртуальное Существо почти как что-то. Объект или концепция, которые виртуально реальны, были бы почти истинными или реальными, но не совсем. Этот термин часто используется для обозначения чего-то, что было смоделировано — или выполнено — компьютером с использованием чисел, а не с использованием частей реального мира. Таким образом, виртуальный двигатель можно увидеть на экране компьютера и проверить с помощью компьютерного программирования (но это не будет трехмерное устройство, сделанное из металла).

Цитаты

К. Ковальски. «Модели: как компьютеры делают прогнозы». Новости науки для студентов. 9 октября 2014 г.

С. Перкинс. «Возрождение динозавров». Новости науки для студентов. 4 марта 2014 г.

Д. Маккензи. «Крутые вакансии: Детективы данных».Новости науки для студентов. 17 декабря 2013 г.

С. Орнс. «Поток данных». Новости науки для студентов. 13 декабря 2013 г.

Д. Маккензи. «Крутые работы: математика как развлечение». Новости науки для студентов. 19 декабря 2012 г.

О Кэтиэнн Ковальски

Кэтиэнн Ковальски сообщает обо всех видах передовой науки. Ранее она занималась юридической практикой в крупной фирме. Кэти любит ходить в походы, шить и читать. Она также любит путешествовать, особенно семейные приключения и поездки на пляж.

Классные ресурсы для этой статьи

Для этой статьи доступны бесплатные ресурсы для преподавателей. Зарегистрируйтесь, чтобы получить доступ:

Несмотря на то, что были приложены все усилия для соблюдения правил стиля цитирования, могут быть некоторые расхождения. Если у вас есть какие-либо вопросы, обратитесь к соответствующему руководству по стилю или другим источникам.

Наши редакторы рассмотрят то, что вы отправили, и решат, нужно ли пересматривать статью.

компьютерное моделирование, использование компьютера для представления динамических реакций одной системы поведением другой системы, смоделированной по ее образцу. Моделирование использует математическое описание или модель реальной системы в виде компьютерной программы. Эта модель состоит из уравнений, которые дублируют функциональные отношения в реальной системе. При запуске программы результирующая математическая динамика формирует аналог поведения реальной системы, а результаты представляются в виде данных. Моделирование также может иметь форму компьютерной графики, которая представляет динамические процессы в анимированной последовательности.

Компьютерное моделирование используется для изучения динамического поведения объектов или систем в ответ на условия, которые невозможно легко или безопасно применить в реальной жизни. Например, ядерный взрыв можно описать математической моделью, включающей такие переменные, как тепло, скорость и радиоактивное излучение.Затем можно использовать дополнительные математические уравнения, чтобы приспособить модель к изменениям определенных переменных, таких как количество расщепляющегося материала, вызвавшего взрыв. Моделирование особенно полезно, поскольку позволяет наблюдателям измерять и прогнозировать, как на функционирование всей системы может повлиять изменение отдельных компонентов в этой системе.

Компьютеры размещают веб-сайты, состоящие из HTML, и отправляют текстовые сообщения так же просто, как. РЖУ НЕ МОГУ. Взломайте этот тест, и пусть какая-нибудь технология подсчитает ваш результат и раскроет вам его содержание.

Простое моделирование, выполняемое персональными компьютерами, состоит в основном из бизнес-моделей и геометрических моделей. К первым относятся электронные таблицы, финансовые и статистические программы, которые используются в бизнес-анализе и планировании. Геометрические модели используются во многих приложениях, требующих простого математического моделирования объектов, таких как здания, промышленные детали и молекулярные структуры химических веществ. Более продвинутые модели, например моделирующие погодные условия или поведение макроэкономических систем, обычно выполняются на мощных рабочих станциях или суперкомпьютерах. В инженерии компьютерные модели вновь спроектированных конструкций проходят симуляционные испытания для определения их реакции на нагрузку и другие физические переменные. Моделированием речных систем можно манипулировать, чтобы определить потенциальное влияние плотин и ирригационных сетей до того, как начнется какое-либо фактическое строительство. Другие примеры компьютерного моделирования включают оценку конкурентной реакции компаний на конкретном рынке и воспроизведение движения и полета космических аппаратов.

Редакторы Британской энциклопедии Эта статья была недавно отредактирована и обновлена Эриком Грегерсеном.

2.3 Модели и симуляции используют абстракцию для получения нового понимания и знаний.
2.3.1 Используйте модели и симуляции для представления явлений. [P3]
2.3.1A Модели и симуляции — это упрощенные представления более сложных объектов или явлений.
2.3.1B Модели могут использовать различные абстракции или уровни абстракции в зависимости от представляемых объектов или явлений.
2.3.1C Модели часто опускают ненужные характеристики объектов или явлений, которые моделируются.
2.3.1D Моделирование имитирует события реального мира без затрат или опасности создания и тестирования явлений в реальном мире.
2.3.2 Используйте модели и симуляции для формулирования, уточнения и проверки гипотез. [P3]
2.3.2A Модели и симуляции облегчают формулировку и уточнение гипотез, связанных с рассматриваемыми объектами или явлениями.
2.3.2B Гипотезы формулируются для объяснения моделируемых объектов или явлений.
2.3.2C Гипотезы уточняются путем изучения информации, которую модели и симуляции дают об объектах или явлениях.
2.3.2D Результаты моделирования могут генерировать новые знания и новые гипотезы, связанные с моделируемыми явлениями.
2.3.2E Моделирование позволяет проверять гипотезы без ограничений реального мира.
2.3.2F Моделирование может облегчить всестороннее и быстрое тестирование моделей.
2.3.2G Время, необходимое для моделирования, зависит от уровня детализации и качества моделей, а также программного и аппаратного обеспечения, используемого для моделирования.
2.3.2H Быстрое и всестороннее тестирование позволяет изменять модели для точного отражения моделируемых объектов или явлений.

Экспериментирование в реальном мире может быть дорогостоящим. Например, новая конструкция самолета может развалиться при сильном ветре. Использование компьютера для моделирования формы самолета и поведения ветра может исключить некоторые неудачные проекты перед созданием настоящего самолета.
Эксперименты в реальном мире могут занять много времени, например проверка влияния генетической мутации на вид из поколения в поколение.
Проведение экспериментов в реальном мире может быть опасным, например проверка того, выдержит ли ядерный реактор землетрясение.
Проведение экспериментов в реальном мире может быть неэтичным, например, заражение населения болезнью, чтобы проверить, насколько быстро она распространяется.

Компьютерные модели редко отражают всю сложность реальных ситуаций. Например, модели, которые ученые используют для прогнозирования воздействия глобального изменения климата, должны учитывать сотни взаимосвязанных факторов, таких как характер ветра, течение рек, линии геологических разломов, вызывающих землетрясения, и взаимодействие местных растений и животных. Было бы невозможно включить в модель все реальные взаимозависимые факторы.Поэтому в своих моделях исследователи делают упрощающие предположения.

Исследователи могут использовать итеративный процесс проектирования, начиная с очень простой модели и уточняя ее на основе своего прошлого опыта, чтобы сделать ее более реалистичной для следующего моделирования. Высокодетализированные модели могут раздвинуть границы текущих скоростей компьютеров. Таким образом, исследователям, возможно, придется ограничить сложность модели. Сложные модели и симуляции зависят от абстракций (упрощений), позволяющих избежать многих деталей явлений реального мира.

Читайте также: