Коллеги член-корреспондент А.Коновалов и заведующий лабораторией численного анализа и машинной графики доктор физико-математических наук А.Мацокин. |
Полученные сотрудниками Вычислительного центра результаты в области вычислительной математики в значительной мере определили современную технологию математического моделирования, и научный авторитет института в нашей стране и за рубежом.
Эффективность любого научного направления определяют правильно выбранная стратегия развития, "хорошие" начальные данные и краевые условия.
Стратегия развития математического моделирования "отцами-основателями" нашего института была заложена как неразрывное единство составляющих триады: математическая модель -- алгоритм -- программа. Именно поэтому в Вычислительном центре так легко находили (и находят!) общий язык механики (физики), математики и программисты. Вычислительная математика формально "обслуживает" лишь одну из составляющих триады: алгоритм. Реализация триады на ЭВМ в вычислительных экспериментах на классах задач предъявляет к используемым алгоритмам довольно жесткие требования, в числе которых и такие: "малому изменению" математической модели должно соответствовать "малое изменение" алгоритма; "малому изменению" алгоритма должно соответствовать "малое изменение" программы.
Эти требования наложили существенный отпечаток и на характер исследований в области вычислительной математики, которые проводились с момента основания института. Разрабатываемые методы и алгоритмы должны быть пригодны для широкого класса задач.
На этом пути, который и для "классической" ("чистой") математики -- стандартен, получены первоклассные результаты, большая часть из них определила и современную вычислительную математику. Даже простое перечисление только нескольких направлений вычислительной математики, в которые внесли существенный вклад (зачастую и решающий) сотрудники Вычислительного центра, не может не впечатлять.
Методы расщепления, в том числе и методы расщепления по физическим процессам (С.Годунов, Г.Марчук, Н.Яненко, В.Ильин, В.Ковеня, А.Коновалов).
Метод частиц в ячейке, в том числе и метод крупных частиц (Н.Яненко, В.Петренко, Ю.Шокин).
Методы статистического моделирования (Г.Марчук, Г.Михайлов, Б.Каргин, К.Сабельфельд).
Алгоритмы распараллеливания сеточных задач (Н.Яненко, А.Бугров, В.Ильин, А.Коновалов).
Методы решения некорректных задач, в том числе и обратных (М.М.Лаврентьев, А.Алексеев, В.Романов).
Методы моделирования сейсмических полей (А.Алексеев, Б.Михайленко, В.Цецохо).
Вариационные методы в задачах линейной алгебры (Г.Марчук, С.Годунов, Ю.Кузнецов, Н.Горбенко, В.Ильин).
Метод фиктивных областей (А.Бугров, А.Коновалов).
Метод фиктивных компонент и декомпозиции областей (Ю.Кузнецов, А.Мацокин, Ю.Лаевский, В.Смелов).
Проекционно-разностные методы (Г.Марчук, В.Агошков).
Операторные сплайны (В.Василенко).
Методы решения задач линейной алгебры с гарантированной точностью (С.Годунов).
Методы имитационного моделирования (М.Нечепуренко).
Многосеточные экстрополяционные методы (В.Шайдуров).
Построение оптимальных сеток (С.Годунов).
Модульный анализ вычислительных алгоритмов (Н.Яненко, В.Карначук, А.Коновалов).
Полученные сотрудниками в этих разделах вычислительной математики результаты в значительной мере определили современную технологию математического моделирования и научный авторитет, который имел и имеет институт в нашей стране и за рубежом.
А.Коновалов, член-корреспондент РАН.