КОМПЛЕКС ГРУППЫ СИСТЕМЫ исследования определены задачи
Наука и техника уже давно искал принципы организации и понимания сложных систем. Этот импульс управляется как любопытство и необходимость решения важных проблем, таких как крупномасштабных важнейших объектов инфраструктуры, устойчивость и эпидемий.
Многие сложные системы, такие, как электросети, транспортных сетей и Интернета, требуют неотложного внимания. Эти системы имеют высокую степень неопределенности, планы отсутствие хозяина, и чувствительны к аварии, которые могут иметь катастрофические последствия.
Прошлой осенью, Julio М. Ottino, профессор химической и биологической инженерии в Северо-Западном университет, и Джон Guckenheimer от математики кафедра Корнельского университет, организованный Национальным научным фондом (NSF) семинар на тему "Основания для сложных систем исследований в физических наук и техники ". На 2-дневный семинар, группа исследователей из различных областей специализации было поручено определить трудности и пробелы, которые мешают complexsystems исследований. Отчет по итогам рабочего совещания был недавно выпущен Обществом индустриальной и прикладной математике, а также на сайте <A HREF = "http://www.siam.org/about/news-siam.php" целевых = "_blank" относительной = "NOFOLLOW"> www.siam.org / О компании / Новости-siam.php </ A>.
Сложной системы 1 с большим количеством элементов, способных обмениваться раздражители друг с другом и окружающей среды, Ottino объясняет. Комплексные системы - например, названия городов, фондовый рынок, или человеческий мозг - самоорганизации в ответ на внешние условия. Их ключевой особенностью является способность к адаптации. Из-за этого, сложные системы не могут быть поняты при изучении частей в отдельности - они должны быть проанализированы в целом.
Ottino говорит, что инженеры-химики особенно хорошо подходит для берет на себя руководящую роль в сложных научных исследований, потому что они учат думать в терминах систем и в различных масштабах. Инженеры-химики могут иметь значительное влияние в таких областях, как: проектирование самоорганизующихся материалов и самоорганизующихся систем, таких, как направленные самосборки и потока и сегрегации в гранулированных веществ; Моделирование генных сетей и взаимодействия белка, экологические системы, сети анализ и агентных моделей судьба загрязняющих веществ, что приводит к sciencebased энергетической политики; понимание продукта и производство цепей поставок; дизайн безопасности критически важных систем и анализа отказов в распределенных системах, и даже понимания эволюции организаций, в том числе проектирование конструкций для научно-технического сотрудничества.
Группа установила, что NSF Есть даже пробелы в нашем понимании сложных систем и помогают нам строить их. В частности, общие принципы для инженерных и анализа сложных систем по-прежнему недостаточно для разработки и эксплуатации сложных систем в области транспорта, связи и распределение электроэнергии, которые стали частью повседневной жизни. Кроме того, они недостаточны для научных знаний о сложных природных систем, несмотря на способность к развитию крупных и moredetailed модели для моделирования их.
В ходе семинара панели сосредоточены на четырех ключевых вопросов, которые требуют дополнительного изучения:
Каковы оптимальные модели для изучения сложных систем? Моделирование высокой степенью детализации модели часто не могут объяснить возникающие поведения. Простые модели может привести к более глубокое. Хорошее методологий для систематического построения моделей в различных масштабах и сравнивая их свойства отсутствуют.
Как структура комплексной системы ограничить его формирующейся поведение? При инженерно сложных систем, возникающих нежелательных поведения следует исключать и желательно из них подготовлено или эксплуатации. Знание систематически прогнозировать эти поведения, основанного на структуре системы или конструкции, не существует.
Каковы последствия эволюции и адаптации в сложных системах? Многие сложные системы не были созданы из одного дизайна, а строились постепенно и изменение поэтапного повышения их производительности. Опрокидывания точек, в которых большое или резкого изменения производительности системы в результате малого изменения в системе должны быть ожидалось.
Как сложных систем быть откалиброван, и их поведение предсказать? Модели сложных систем всегда много неопределенных параметров. Разработка надежных предсказаний о поведении системы в условиях такой неопределенности является серьезной проблемой.
Из многочисленных междисциплинарных перспективы имеют важное значение для решения сложных систем задач, NSF находится в уникальном положении, чтобы способствовать развитию исследований, с этими характеристиками. Таким образом, ключевые рекомендации Группы в том, что ФНС должна увеличиться поддержка научных исследований фундаментальных свойств сложных систем.
Эта рекомендация совпадает с реинвестиций в США и администрация президента Барака Обамы в научных исследованиях в качестве неотъемлемой части политики. пакет экономических стимулов администрации уже выделили для ключевых научных учреждений. NSF, например, получила $ 2 млрд в стимулом финансирование научно-исследовательских грантов.
Экономических стимулов целей конкретных потребностей комплекса-системы. Например, администрация Барака Обамы хочет создать инфраструктуру банка, который будет принимать рациональные решения о том, что проекты - от дорог сети для мостов дамбы - больше всего нуждаются во внимании и фондов, а затем используют необходимые науки и рабочей силы, чтобы помочь решить проблемы.
