Нищета и величие имитационного моделирования

Статья "Грани астрокомпьютинга" А. Портянкиной и С. Шеляги ("КТ" #442-443) явно подводит читателя к небезынтересному вопросу о месте имитационного моделирования в общей структуре естествознания. Правда, ответ на него лежит уже за пределами физических наук, в туманных сферах философии.

Статья «Грани астрокомпьютинга» А. Портянкиной и С. Шеляги («КТ» #442-443) явно подводит читателя к небезынтересному вопросу о месте имитационного моделирования в общей структуре естествознания. Правда, ответ на него лежит уже за пределами физических наук, в туманных сферах философии.

Исторически имитационное моделирование (simulation modeling) родилось еще в докомпьютерную эпоху. Название оно получило чуть позднее, по аналогии с моделированием физическим. Последнее, начавшись с макетов дворцов и соборов, создаваемых оперативными масонами, достигло зрелости в бассейнах, где исследовались гидродинамические характеристики моделей кораблей.

Так вот, параллельно с исследованием обводов броненосцев проводилось и исследование их боевых характеристик, то есть способности одержать верх над вражеским кораблем, имеющим ту или иную толщину брони, схему бронирования, калибр и скорострельность артиллерийских орудий и пр.

Конечно, расчеты были на удивление просты. Весь инструментарий составляли бумага, перо, таблица логарифмов да игральные кости в качестве генератора случайных чисел. Тем не менее, цели своей они достигали. Конечно, если к ним относились серьезно. Как было, к примеру, с проектированием британского броненосца «Dreadnought», давшего название целому классу кораблей.

А примером пренебрежения моделированием, вошедшим в историю, является планирование японцами захвата атолла Мидуэй в 1942 году. Кости (игральные), с помощью которых моделировались результаты налета американской авиации на японские корабли, дали девять попаданий. Цифры похерили, а через месяц пикирующие бомбардировщики «Dauntless» превратили в костры четыре японских авианосца, переломив ход войны в пользу Объединенных наций. Это показало, что даже в войне, ознаменовавшейся появлением подлинных компьютеров, простейшие методы имитационного моделирования могли давать достаточно точные результаты.

В послевоенные годы в СССР сложилась отечественная школа имитационного моделирования. Ее глава, академик Н. Н. Моисеев, хоть и руководил ВЦ АН СССР, внес весомый вклад в оптимизацию параметров советской военной техники. Имитационное моделирование (теперь уже полноценно компьютерное) позволяло, учитывая технические ограничения и характеристики систем оружия вероятного противника, выбрать такие тактико-технические характеристики изделия, чтобы в максимальном числе смоделированных боев оно успешно выполняло задачу.

Именно этим объясняется, что при общем, куда более низком уровне технологии СССР имел военный паритет с НАТО. И, кстати, споры о том, сколько же стоит рубль в оборонной промышленности, не прекращаются до сего времени. Только теперь они касаются не оценки советской военной мощи, но объема российского военного экспорта.

Однако при таких исследованиях все просто. Компьютер размножает для статистической оценки события, каждое из которых может быть смоделировано и другими способами, включая натурный эксперимент. Вопрос лишь в ресурсах.

А вот как быть с событиями, которые мы не наблюдали? Классическим примером является исследование Моисеевым «ядерной зимы» - гипотетического результата воздействия глобальной войны на экосистему планеты. Хотя жечь вражеские хижины человек научился, едва овладев огнем, о климатических последствиях ядерных взрывов четверть века назад еще никто не догадывался. Несмотря на то, что температурный минимум после взрыва вулкана Кракатау описан метеорологами еще в 1883 году.

Парадигма «ядерной зимы» оказала огромное влияние на историю новейшего времени, породив, скажем, в нашей стране такие процессы, как «перестройка» и «новое мЫшление». А вот возможна ли «ядерная зима» на самом деле, никто не знает. Может быть, уменьшение инсоляции из-за дыма в атмосфере будет компенсировано снижением альбедо ледников и полярных льдов из-за выпадения на них пыли и пепла? Или еще чем-нибудь? Взять, к примеру, глобальное потепление. Процесс гораздо более гладкий (в смысле описывающих его уравнений). Так есть оно или нет? Вызывает углекислота парниковый эффект или тихохонько растворяется в мировом океане? Кто ж ведает… А уличный термометр есть, почитай, в каждом доме.

Процесс-то вполне наблюдаемый. В бытовом смысле слова. То есть мы видим его результаты. А вот поручиться, что он наблюдаем в смысле теории управления (то есть, зная параметры процесса, мы можем предсказать их в следующий момент времени), я не берусь. Может, впереди - разрыв производных и катаклизмы.

Так что моделирование, вне зависимости от доступных компьютерных мощностей, необходимо при анализе большого числа вариантов; может быть полезно, если количество хорошо известных явлений порождает качество, как в случае с моделированием турбулентного обтекания; но имеет лишь права гипотезы, если от объекта можно ждать эмерджентности (так в теории систем принято называть внезапное появление принципиально новых свойств).