Bilimsel hesaplama - Vikipedi

Bilimsel hesaplama (aynı zamanda hesaplamalı bilim) karmaşık problemleri anlamak ve çözmek için gelişmiş bilgi işlem yeteneklerini kullanan çok disiplinli bir alandır. Hesaplamalı bilim üç farklı unsuru birleştirmektedir:^[1]

Bilim, mühendislik ve sosyal bilimlerdeki problemlerini çözmek için geliştirilen algoritmalar (sayısal ve sayısal olmayan), modelleme ve simülasyon yazılımları geliştirilmesi.

Hesaplama gerektiren problemleri çözmek için gereken ileri düzeyde sistem, donanım, yazılım, ağ ve veri yönetimi bileşenlerini geliştirilmesi ve bunların optimize edilmesi.

Hem bilim ve hem mühendislik problemlerinde kullanılan bilgisayar altyapısının geliştirilmesi.

Pratikte, çeşitli bilimsel disiplinlerdeki problemleri çözmek için genellikle bilgisayar simülasyonlarından, sayısal analize, teorik bilgisayar bilimlerine ve diğer hesaplama biçimlerine kadar geniş yelpazede uygulanmaktadır.

Bilimsel hesaplama; bilim ve mühendisliğin geleneksel biçimleri olan teori ve laboratuvar deneylerinden farklıdır. Bilimsel hesaplamada yaklaşım; bilgisayarlarda uygulanan matematiksel modellerin analiz ve tasarımı yoluyla veriler hakkında anlayış kazanmaktır.

Bilim insanları ve mühendisler, bilgisayar programlarıyla modellenmiş sistemleri incelenmekte ve bu programlarda çeşitli girdi parametre setleri kullanmaktadırlar.Bazı durumlarda, bu modeller muazzam büyüklükte hesaplama gerektirir. (kayan nokta gibi) Bu tür büyük ölçekli hesaplamalar ise genellikle süper bilgisayarlarda veya dağıtık bilgi işlem platformlarında yürütülür.

Yöntemler ve algoritmalar[değiştir | kaynağı değiştir]

Bilimsel hesaplamada kullanılan algoritmalar ve matematiksel yöntemler çeşitlidir.

Yaygın olarak uygulanan bazı yöntemler şunlardır:

• Sayısal analiz
• Taylor serisinin yakınsak ve asimptotik seriler şeklinde uygulanması
• Otomatik diferansiyasyon (AD) ile hesaplama türevleri
• Sonlu farklarla türev hesaplama
• Sonlu elemanlar yöntemi
• Grafik teori takımları
• Taylor serisi ve Richardson ekstrapolasyonu ile yüksek dereceden fark yaklaşımları
• Dikdörtgen kuralı, yamuk kuralı, simpson kuralı
• Adi diferansiyel denklemlerin çözümü için Runge-Kutta yöntemi
• Monte Carlo yöntemleri
• Moleküler dinamik
• Doğrusal programlama
• Sayısal cebir ve doğrusal cebir
• LU faktörlerini Gauss eleme yöntemi ile hesaplama
• Fourier dönüşümü ve uygulamaları.
• Newton yöntemi

İlgili Alanlar[değiştir | kaynağı değiştir]

Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir]

Bilgisayar ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz.