|
Pers.narod.ru. Наука. Интернет-ресурсы. Часть 3 |
Накопленные за столетия человечеством знания в любой области деятельности всегда требовалось представлять и хранить в систематизированном виде, например, в библиотеках любого уровня. В современном обществе, характеризующимся интенсивным развитием компьютерных и информационных технологий, а особенно, возможностью миллионов пользователей обращаться к глобальной сети Интернет, приводит к насущной необходимости размещения информации по любой, даже узкоспециализированной области знаний, на тематических распределенных информационно‑вычислительных ресурсах. При этом специфические особенности электронных носителей информации как накладывают свои ограничения и требования, так и существенно расширяют возможности представления информации, т. е. это может быть текст, графика (не просто в цвете, но и анимированная), аудио, видео и даже исполняемые программы (например, демо-версии более крупных коммерческих программных продуктов). Приоритетным остается сохранение системности представления знаний, многоуровневости и иерархии размещаемой на серверах информации.
Вместе с этим прошедшая в 90-х и начале 2000-х гг. реформация базовых решений по работе с данными (XML, RDF и др.), построению клиент-серверных приложений (Web, CORBA и др.), средств и платформ объектно-ориентированного программирования и компонентного проектирования (Java, .NET и др.), моральное устаревание систем, основанных на реляционных СУБД (Oracle) и технологиях построения систем, основанных на хранилищах данных привели к необходимости построения новой методологии и соответствующих современных решений в архитектуре информационных систем [45].
Решение этого видится в создании технологии двухуровневых построений по данным (данные и метаданные) с использованием онтологий документов, размещаемых на создаваемых тематических информационных Интернет‑ресурсах.
"Дерево" - это неориентированный связный граф без циклов. Между любыми двумя вершинами дерева существует единственный маршрут, поэтому дерево иногда определяется как минимальный связный граф, т.е. граф в котором удаление любого ребра нарушает связность.
Ориентированное дерево - это граф с выделенной вершиной (корнем, для сайтов это раздел "Главная страница"), в котором между корнем и любой вершиной ("Главная страница" и любой раздел сайта) существует единственный путь. Данный вид дерева используют в описании иерархической структуры, где вершины дерева соответствуют компонентам, а дуги - связям. По такому принципу создаются большинство информационных систем в Интернете. Они характеризуются наличием довольно жестких вертикальных связей между разделами, но при этом у них все же существуют и другой тип связи между собой как гиперссылка или отношение между данными в реальном мире (метаданными в информационном пространстве).
Ниже описывается подход, приведенный в работе [46]. Под пространством документов будем представлять интуитивно понятную среду существования опубликованных информационных материалов. Публикации понимаются как классические - в книгах, журналах и др. печатных изданиях, так и электронные - Интернет‑публикации, документы в файлах. Экземпляром документа (ЭД) назовем конкретный экземпляр публикации (файл, экземпляр книги и др.). Первичным в модели пространства будем считать множество экземпляров.
Рассмотрим самые общие свойства такого пространства. Во-первых, пространство не является статичным. В общем случае, это означает, что экземпляры документов (в пространстве) появляются, исчезают и изменяются. Во-вторых, экземпляр документа - это его содержимое (content) и его координата. Таким образом, пространство предполагается координатным, причем все координаты - уникальны, т.е. одновременно не существует двух разных экземпляров документов, занимающих одну координату. Содержимое экземпляра документа можно рассматривать как информацию, хранящуюся в документе в виде набора байтов. Для электронных публикаций содержимое, как правило, совпадает с набором байтов файла этой публикации.
В рамках такой модели уже можно говорить об одинаковых экземплярах документов, если их содержимое совпадает. Также очевидным образом вводятся понятия копирования и перемещения ЭД. Следующий уровень абстракции связан с изменяемостью экземпляров документов. Допущение изменяемости ЭД требует введение нового понятия - понятия документа. Здесь надо снова опереться на интуитивное представление о документе, как о носителе информации для каких-то определенных целей. На интуитивном уровне изменение документа это его "улучшение", например, "13‑е издание, исправленное и дополненное". Формально определим документ как некоторое подмножество экземпляров документа, в котором есть выделенный экземпляр, называемый оригиналом. Понятно, что в данном подмножестве также могут быть одинаковые экземпляры, а факторизацию этого подмножества по эквивалентности естественно назвать версиями документа. Последняя версия документа совпадает с множеством одинаковых ЭД, среди которых есть оригинал.
Следующее развитие модели информационного пространства документов связано с введением идентификации и отметок времени. Сопоставим каждому документу пространства уникальный идентификатор, а каждому экземпляру документа - идентификатор его документа и время последнего изменения экземпляра. Теперь будем предполагать, что ЭД - это четверка: идентификатор (документа), координата, содержимое и отметка времени последнего изменения. Соответственно, целесообразно запретить изменение документа без изменения отметки времени, а более позднее значение временной отметки должно соответствовать более позднему, в смысле последовательности событий, изменению ЭД. Практика работы с документами позволяет также считать, что изменения должны производиться только с последней версией, хотя в некоторых случаях это не так, например, при "откате" к предыдущим версиям.
Такое введение новых сущностей в понятие документа и экземпляра документа дает возможность изменить недостаточно конструктивное понятие совпадения ЭД на конструктивное и легко проверяемое понятие эквивалентности. Два ЭД эквивалентны, если совпадают их идентификаторы и временные отметки. Совпадение содержимого при этом будет гарантироваться, если:
1. копирование и перемещение осуществляются с воспроизведением всех составляющих ЭД, кроме координаты;
2. при других процессах, изменяющих содержимое экземпляра документа, метка времени не должна совпадать с уже имеющимися для данного документа.
Получающаяся модель пока разделяет создаваемое информационное пространство на два: собственно пространство документов, состоящее из опубликованных ЭД, и пространства для хранения метаинформации, т.е. информации о документах и их экземплярах. Часто такое разделение сохраняют и концептуально. При этом метаинформацию коллекционируют в реестрах - выделенных информационных объектах. Наша цель - объединить обе сущности в едином, специально организованном, информационном пространстве.
Рассмотрим структуру метаинформации для предложенной модели. Из предыдущего следует, что каждому ЭД целесообразно сопоставить метаинформационную единицу, имеющую поля: идентификатор ЭД, идентификатор документа, координату содержимого и отметку времени последнего изменения. Также, каждому документу сопоставим аналогичную единицу с полями: идентификатор документа, идентификатор ЭД оригинала. Будем также предполагать, что вся эта метаинформация доступна из некоторого абстрактного реестра.
Рассмотрим использование (не изменение!) документа некоторым агентом. Исходным для процесса доступа является уникальный идентификатор документа. Требуется получить координату ЭД, эквивалентного оригиналу документа. Последовательность действий для этого достаточно простая: по идентификатору документа получаем идентификатор ЭД оригинала, а по нему получаем координату содержимого. Если доступ к удаленному оригиналу "дороже" доступа к более близкой копии, например из-за размеров оригинала или ограничений на трафик, то последовательность изменяется.
1. По идентификатору документа получаем идентификатор ЭД оригинала.
2. По идентификатору ЭД оригинала получаем временную отметку оригинала.
3. По идентификатору документа (ИД) и временной отметке (ВО) среди экземпляров документа, удовлетворяющих совпадению ИД и ВО, находим "ближнее" содержимое для использования.
Очевидно, нахождение "ближнего" является эвристическим процессом, основанным на оценке "стоимости" перекачки данных содержимого, а эта оценка должна учитывать ряд факторов, включая факторы общей оптимизации производительности информационной системы. Например, в простейшем случае, в модели доступа областями информационного пространства будут: Интернет, Интранет, локальный диск сервера. В более сложной модели могут участвовать доступы к оптическим и другим внешним устройствам, размещение в оперативной памяти и др.
Предложенная модель ориентируется на два прагматических предположения: экземпляры документов не исчезают (или не "портятся") слишком быстро и, второе, если за время доступа к содержимому оригинал документа успел измениться, пользователь, тем не менее, получил осмысленную услугу. Первое требование/предположение может быть снято, если экземпляры документов являются статическими, хотя в практическом плане это полагать нереально. Ко второй части комментарий состоит в том, что пользователь мог бы "чуть раньше" или "чуть быстрее" осуществить свой доступ, так что относительность времени надо учитывать при построении архитектуры конкретных информационных систем, базирующихся на едином информационном пространстве.
Теперь рассмотрим динамику изменения метаданных, т.е. данных реестра. Поскольку мы не предполагаем возможность одновременного изменения целой группы, возможно, разнесенных в пространстве, данных и метаданных, то изменения должны производится в строгой последовательности. Рассмотрим следующие изменения: изменение содержимого ЭД, появление документа и его ЭД, изменение документа через появление нового ЭД. Простейшее действие - изменение содержимого экземпляра документа. Последовательно выполняются два действия: изменяется содержимое и вносится новая временная отметка в запись о данном ЭД. В промежутке между этими действиями внешние пользователи могут получить новое содержимое под старой метаинформацией, но в большинстве случаев в этом проблемы нет.
Появление экземпляра документа происходит через публикацию содержимого ЭД с последующим появлением в реестре метаинформации. Проблема заключается в том, какой идентификатор документа прописать в поле записи об ЭД. Здесь есть два варианта: экземпляр документа является новым для уже существующего документа (изменение документа) и, второй, формируется новый документ. В первом случае вопрос разрешается очевидным образом, т.е. именно этот идентификатор записывается, а затем изменяется ссылка на оригинал, имеющаяся в записи о документе. Во втором случае перед фиксацией записи об ЭД заводится идентификатор нового документа, он записывается в соответствующее поле ЭД. В этот момент ЭД еще не может быть использован, потому что на него нет ссылки из документной части реестра. После фиксации нового ЭД в реестре, формируется запись о появившемся новом документе и она записывается в реестр. Описанный алгоритм соответствует варианту появления документа.
Теперь конкретизируем представление о реестре. Будем исходить из децентрализованной модели реестра. Это означает, что реестровая метаинформация распределена по опубликованным документам.
Пусть из документов специального вида можно извлекать записанную там метаинформацию о документах и экземплярах документов. И пусть какое-то количество реестровых записей извлечено. Сразу предположим, что мы не имеем полного реестра для текущей обработки. Рассмотрим каноническую операцию преобразования идентификатора документа в координату экземпляра, являющегося копией оригинала. Некорректным, но иногда приемлемым решением будет проверить имеющиеся в текущем реестре записи ЭД на совпадение с идентификатором документа и выбрать "наилучший". Однако для корректного разрешения задачи, мы должны иметь доступ к дескриптору документа и дескриптору ЭД оригинала. Тогда имеется информация о временной отметке оригинала и, если нет подходящей копии, можно воспользоваться ссылкой на ЭД оригинала. Проблема состоит в том, что этих двух дескрипторов может не оказаться в рабочей области. Задачу мы сможем решить, если суметь организовать детерминированный процесс нахождения в нашем пространстве документа, хранящего регистрационную запись, соответствующую любому из применяемых для документов идентификаторов. Общая схема решения данной задачи состоит в том, что мы будем предполагать доменную структуру идентификаторов документов. Это означает, что идентификатор состоит из цепочки локальных идентификаторов. Тогда если положить, что упоминавшийся "документ, хранящий регистрационную запись", идентифицирован в домене более высокого уровня по иерархии, то по индукции можно доказать, что при небольших предположениях на начальную стадию индукции, существует процесс его нахождения.
Рассмотрим предлагаемую схему подробнее. Пусть есть идентификатор документа Id и гипотетическая функция Translate(Id), осуществляющая преобразование идентификатора документа в координату его оригинала. Как мы уже предположили, метаинформация записана в документах этого же пространства, поэтому для чтения полей метазаписи нужен экземпляр соответствующего документа. Для извлечения метазаписей из документов нам понадобится функция ExtractMetarecord(Dcoord, Id), извлекающая метазапись, соответствующую идентификатору Id некоторой сущности из документа с координатой Dcoord. Функция осмысленна, только если документ содержит эту метазапись. Теперь
Translate(Id) = ExtractMetarecord(Ecoord, DE).Coord,
где DE - идентификатор оригинала документа, а Ecoord - координата документа-реестра.
DE = ExtractMetarecord(Dcoord, Id).Original.
Для упрощения, предположим, что метазаписи документа и его оригинала находятся в одном документе. Теперь, чтобы решить задачу, надо предположить возможность определения идентификатора этого документа по имеющейся информации. Этому помогает доменная организация идентификаторов. Действительно, если имеющийся идентификатор Id "укоротить", то можно потребовать, чтобы это был идентификатор документа (директории), содержащего все метазаписи объектов со структурой {идентификатор директории}/{короткий идентификатор объекта в данной директории}. Введя соответствующую функцию Dir(Id), лексически вычисляющую идентификатор директории, получим решение задачи:
Translate(Id) = ExtractMetarecord(Translate(Dir(Id)),
ExtractMetarecord(Translate(Dir(Id)), Id).Original).Coord.
Если рангом идентификатора назвать длину цепочки составляющих его имен, то рекурсия функции понижает этот ранг и некоторая другая реализация начальной системы директорий успешно завершает рекурсию. Кроме того, из структуры функции очевидно, что процесс вычисления не ветвится, а развивается линейно относительно структуры доменного имени. Легко избавиться от ограничения, связанного с единственностью документа, определяющего содержимое директории. В этом случае, объект, помеченный идентификатором Dir(Id), представляет собой более сложную конструкцию, но для наших целей детали устройства не важны, и достаточно изменений, описанных ниже.
Введем функцию DirDocSet(Id), выдающую по идентификатору документа множество координат документов, в совокупности являющихся реестром данной директории. А функцию ExtractMetarecord будем теперь трактовать как имеющую первый аргумент - множество координат. Изменение структуры реализации функции Translate очевидно.
Важно заметить, что данное построение информационного пространства документов не требует, чтобы метаинформационные записи целостно "хранились" в (документах) директории, а это важно для реализации принципов Semantic Web. Но "критические" поля дескрипторов (ссылка на оригинал для документа и координата для экземпляра документа) должны присутствовать среди директорных данных.
Теперь вернемся к экземплярам документов и использованию копий вместо оригиналов. В модели для этого также потребуются некоторые изменения. Во-первых, теперь будем трактовать Translate как функцию, выдающую координату "лучшего" экземпляра документа, эквивалентного оригиналу. Понятие "лучший" скроем функцией Best(Coords), где Coords - множество координат ЭД, эквивалентных оригиналу. Результатом функции является одна координата (лучшая, по мнению критериев программы). Другой новой функцией является EquivCoords(MR), где аргумент - метазапись экземпляра документа, а результат функции - множество координат ЭД, эквивалентных ЭД аргумента.
Теперь уточним структуру функции Translate, выдающей по идентификатору документа координату "ближнего" экземпляра документа. Чтобы не дублировать общие вычисления, как в предыдущем случае, разделим определение функции на два:
RegistryCoords = Translate(DirDocSet(Id)),
Translate(Id) = Best(EquivCoords(ExtractMetarecord(RegistryCoords,
ExtractMetarecord(RegistryCoords, Id).Original))).
Во внутренних вызовах предполагается, что функция Translate применяется к множественным аргументам покомпонентно с получением множества значений.
Практически любой пользователь Сети хотя бы раз сталкивался с ситуацией, когда при поиске интересующей его информации он помимо прочего получал от поисковой машины множество бесполезных ссылок. Поскольку поиск информации осуществляется вне контекста, никакие уточнения запросов не смогут надежно найти именно то, что нужно. Для качественного осуществления поиска пользователю необходимо понимать все тонкости предметной области, включая ее лексику, термины, определения, иерархии сущностей - одним словом, досконально знать онтологию.
Рассмотрим одно из перспективных направлений решения проблемы влияния стиля документов веб-сервера, связанное с созданием языка онтологий, т.е. общего набора терминов, которые используются для описания и представления объектов в Интернете.
Онтология определяет термины, с помощью которых можно описать предметную область. Использование онтологий особенно необходимо в приложениях-агентах, осуществляющих поиск и объединение информации из различных источников и из разных сред, в которых один и тот же термин может означать разные вещи.
Онтология может описываться различными средствами и сегодня существует несколько языков описания онтологий, однако ввиду того, что в любой онтологии определяются термины и задаются логические связи между ними, точная семантика описываемых терминов и связей в различных языках будет одна и та же.
Онтология представляет собой совокупность терминов и взаимосвязанных определений, относящихся к некоторой предметной области и выполняющих нормативную функцию. Именно онтология формирует самое общее представление об объекте исследования, фиксирует категориальный аппарат концепции (теории).
Развитые онтологические системы строятся на основе следующих принципов:
1. формализации, т.е. описания объективных элементов действительности в единых, строго определенных образцах (терминах, моделях и др.);
2. использования ограниченного количества базовых терминов (сущностей), на основе которых конструируются все остальные понятия;
3. внутренней полноты и логической непротиворечивости.
Соблюдение первого принципа дает возможность специалистам в области современных компьютерных технологий (в том числе, при создании тематических Интернет‑проектов) сформировать и использовать общий понятийный аппарат. При конструировании определений не допускается применение фраз с нечетким или многозначным смыслом, метафорических выражений и др. Формализованные трактовки терминов фиксируются в тезаурусе (словаре с полной смысловой информацией) или глоссарии. Таким образом, принцип формализации позволяет избежать полисемии (многозначности) понятий, оптимизировать коммуникации между всеми заинтересованными сторонами.
Следование второму принципу позволяет реализовать идею "экономии мышления", широко известную как "бритва Оккама". При составлении онтологических систем стараются использовать минимальный набор базовых категорий, исключить близкие по смыслу, синонимичные понятия. Необходимо сохранять открытость онтологии для пополнения новыми понятиями.
В отличие от обычного словаря для онтологической системы характерно внутреннее единство, логическая взаимосвязь и непротиворечивость используемых понятий. Трактовки всех используемых терминов даются в рамках единого методологического подхода, т.е. явно описанной совокупности исходных принципов, аксиом или убеждений создателей онтологии. При этом используемые категории должны охватывать все явления и процессы заданной предметной области. Таким образом, онтология представляет собой концептуальный фундамент теории, ее понятийную основу.
Онтологические системы всегда обращены к идеальным объектам. Этим онтология теснейшим образом связана с моделированием, решающим задачу представления (репрезентации) реальных объектов через идеальные образы.
В работе [45] описывается формирование онтологии неспецифической информации и базировании разрабатываемых информационных систем на этой онтологии. Предлагается методология структуризации данных, содержащая следующие основные элементы:
· выделение минимального количества ортогональных сущностей, в совокупности характеризующих наиболее существенные моменты описываемых явлений;
· разделение, хотя и в достаточной мере условное, определений на определения сущностей и определения отношений между сущностями;
· отказ, для большинства случаев, от множественности одноименных предикатов (семантических дуг), "выходящих" из одного узла, через обратные ссылки, обладающие свойством единственности; усложнение используемых отношений и их "симметризация".
Здесь необходимо дать пояснения к терминам, а также отметить, что авторы видят невозможность глубокой детализации модели и рассматривают довольно подробно аспекты структуризации данных различных типов и структур.
Вначале остановимся на термине "сущность", который является базовым для формирования информационного пространства. Под ним понимается нечто, о чем можно сделать высказывание, т.е. факт, который не требует сложных доказательств и не отражает субъективную точку зрения. При этом сущности должным обладать свойством "различимость". Тогда их можно идентифицировать, т.е. присвоить уникальные идентификаторы, по которым они становятся доступны в информационном пространстве. Следующим важным свойством сущностей является возможность делать высказывания, т.е. установление отношений между сущностями, которые в свою очередь могут быть (стать) сущностями.
В документе должны описываться необходимые базовые классы и отношения (properties) данной системы организации информационного пространства:
· суперкласс для всех классов сущностей, имеющий следующие базовые отношения;
· отношение именования;
· отношения, задающие начальную дату сущности и конечную дату;
· отношения, задающие текстовое описание сущности и произвольный текстовый комментарий;
· класс, определяющий базовую сущность "документа";
· класс, описывающий частный вариант документа - RDF-документ;
· множество произвольных сущностей;
· множество, задаваемое элементами, которые "связываются" с ресурсом;
· директория - специфическое множество, группирующее RDF- документы;
· экземпляр документа - место ("файл") для "хранения" содержимого документа;
· отношение, задающее связь между экземпляром документа и документом;
· указание на то, какой экземпляр документа является оригиналом ("последним" экземпляром);
· координата экземпляра документа.
Выше описана OWL-спецификация используемой базовой модели сущностей и отношений, которая охватывает только наиболее общие представления о внешнем мире. Хотя при построении информационных систем требуется большая конкретизация, а при предметной ориентации информационных систем должны быть еще более существенные расширения, все-таки построение основ онтологий информационных систем могут базироваться на предложенных принципах.
Наряду с имеющимися достоинствами предложенного подхода, у него есть некоторые ограничения и поэтому он малоприменим, например, для задач поддержки делопроизводства, как более "динамичных" областей построения информационных систем. Тем не менее, он достаточно актуален при построении различных "статичных" информационных и информационно-аналитических систем, аналогов библиотек, музеев и архивов.
Важное следствие развития информационных технологий, в том числе, создание тематических серверов - практически устранение пространственных барьеров, препятствующих профессионально направленному общению людей. К тому же это способствует и тому, что многие виды деятельности и услуги стали носить дистанционный характер, то есть многим пользователям доступны: дистанционное обучение, виртуальные музеи, системы образовательных порталов, телеконференции, симпозиумы, виртуальные лаборатории, телекомпьютинг, а также мобильная теле- и видеосвязь вместе с электронной почтой. Все это можно объединить термином "информационно‑коммуникативные технологии" (ИКТ). Они обеспечивают практически мгновенное перемещение любой информации и составляют современную основу человеческих коммуникаций. В науке же коммуникации играют особую роль, являясь не только необходимым условием научной деятельности отдельного ученого, но и ее системообразующим механизмом. Через них труды отдельных исследователей соединяются в научные области, направления и дисциплины, а разрозненные элементы научного знания выстраиваются в систему. При этом от быстроты и эффективности научных коммуникаций зависит вся профессиональная деятельность научного сообщества. ИКТ, позволяющие пользователю получить доступ к мировым банкам научной информации и обеспечивающие почти непосредственное общение, максимально соответствуют потребностям современных исследователей.
Рассмотрим структуры двух тематических серверов:
1. Информационно-аналитический сервер "Методы решения УКЗ", содержащий довольное полное описание различных методов решений условно-корректных задач, алгоритмов их численных реализаций, а также демо-версии программ с развитым графическим интерфейсом, осуществляющих работу в он-лайн-режиме.
2. Информационно-аналитический сервер "Математические проблемы геофизики" направлен на описание постановок задач и существующих методов их решений в определенной области наук, а именно в области геофизики. Здесь также размещены постановки задач, методы решений, основанные на них алгоритмы и демо-версии программ, при этом они разнесены по самостоятельным разделам, основанным на традиционной классификации, принятой в данной области науки.
Созданный в 2000 г., функционирующий по сегодняшний день и успешно развивающийся сервер "Методы решения условно-корректных задач" (a-server.math.nsc.ru/ipp) является примером Интернет‑ориентированной информационно-аналитической системы со специализированной научной тематикой. Условно-корректные задачи - научное направление, теоретическая и практическая составляющие которого интенсивно и непрерывно развиваются, за большинством результатов стоят соответствующие алгоритмы и программы, поэтому решение задач представления результатов в полном объеме без привлечения современных информационных технологий, имитационного моделирования не представляется возможным.
На данном сервере одновременно представлены как различная информация о текущих событиях в области методов решения условно-корректных задач (конференции, новые книги, адреса групп, работающих в этой области), так и новые методы, алгоритмы и области применения по ряду разделов условно-корректных задач.
Созданный в 2006 году при поддержке междисциплинарной интеграционной программы СО РАН сервер "Математические проблемы геофизики" (www.emf.ru/mpg) опирается на то, что геофизика является традиционно наиболее математизированной из наук о Земле. Это определяется физическими задачами, составляющими предмет ее изучения, которые, в большинстве своем, имеют математические постановки, и для их решения требуется использование аппарата широкого круга математических дисциплин.
Исследование математических постановок геофизических задач, разработка вычислительных алгоритмов их решения, вместе с совершенствованием и обновлением математических методов обработки и интерпретации геофизических данных, формирует теоретическую область геофизики как науки. При этом для геофизики характерна тесная связь теории с практикой, поскольку очевидно, что ценность теоретических результатов определяется их прикладным значением, и направления развития теории формируются потребностями практики.
Математические модели многих задач, возникающих в науках о Земле, хорошо описываются уравнениями математической физики.
Математические проблемы геофизики тесно связаны с приложениями теории некорректных задач в части создания вычислительных алгоритмов обработки и интерпретации геофизических измерений, основанных на законах взаимодействия традиционных геофизических полей. Это закон всемирного тяготения Ньютона, законы Фарадея, Ома, Гука, принцип Гюйгенса, уравнения электромагнитного поля Максвелла и динамической теории упругости, уравнения Ламе. В первой половине прошлого столетия были доказаны фундаментальные теоремы существования и единственности решений краевых задач для дифференциальных уравнений и систем уравнений, соответствующих основным постановкам прямых задач геофизики.
Решение краевых задач, соответствующих прямым задачам геофизики, можно рассматривать как математическое моделирование геофизических процессов. Численное решение этих задач играет существенную роль для правильного понимания и оценки эффективности результатов геофизических наблюдений, при проектировании геофизических приборов, планировании эксперимента.
Численное решение прямых задач геофизики может представлять значительные трудности. До появления ЭВМ для расчетов были доступны лишь самые простые варианты моделей среды.
Наиболее важной целью геофизических исследований является определение внутреннего строения Земли, т.е. распределения внутри Земли физических характеристик - плотности, намагниченности, магнитной восприимчивости, электропроводности, упругости, температуры. В связи с этим можно сказать, что обратные задачи являются основными математическими задачами в геофизике. Теория обратных задач как в геофизике, так и вообще в дифференциальных уравнениях развита значительно меньше, чем теория прямых задач. Очевидно, что каждой прямой задаче может быть сопоставлено много вариантов обратных задач.
Приоритетным направлением при создании, развитии и поддержке данного сервера стало установление соотношений как между математическими основами различных направлений фундаментальных и прикладных (связанных с решением практических задач) исследований в науках о Земле, так и между математическими формализациями и содержательными постановками. Использование структуры сервера позволяет дать не только теоретические основы методов, но и соответствующие им алгоритмы и демонстрационные версии программ, отражающих особенности современных технологий обработки и интерпретации геолого‑геофизических данных.
 гостевая; E-mail
|
