Soft
Цитата:
теория и дaнные эксперимента довольно слабо связаны
и обладают плохой повторяемостью
|
Под такое определение точно попадает астрология, но никак не
кибернетика и специальные методы решения NP-полных задач.
Относительно недвано занимался поиском компромиссного метода
решения задачи условной булевой оптимизации - она является NP-
полной, так как точный (глобальный оптимиум) можно найти только
полным перебором, и объем перебора экспоненциально зависит от
размерности задачи. Для задачи о рюкзаке это составляет 2^N, где
N - размерность задачи о рюкзаке. Компромиссный метод решения
- это компромисс между объемом перебора и точностью решения
(отношение значения целевой функции в тех решениях, который
дает нам метод к отношению значения функции в глоб. оптимуме).
Основными качественными показателями метода решения являются
как раз, объем перебора и точность субоптимальных решений. Эти
два показателя - не просто какие-то усредненные числа, а обычно
требуются аналитические функции объема перебора и точности
решений в зависимости от размерности (размерностей) задачи.
Аналитические функции обычно получаются путем долгих экспери-
ментов, индуктивных обобщений и это весьма трудоемкое занятие.
Тем не менее, эти функции тоже знания и цифры которые дают они
для тех иных условий, подтверждаюся экспериментально, пусть даже
не с абсолютной точностью, но вполне с достаточной, более того,
повторяемость результата железная, и отклонения "вправо-влево"
вполне держатся в пределах заданной некоторой погрешности.
Можете посмотреть мою статью про анализ объем перебора.
http://icc.mpei.ru/lang/rus/docs/articles/article10.pdf
Так что, насчет плохой повторяемости и расхождением теории и дан-
ных эксперимента в методах решения NP-полных задач - вы неправы.
Бывает трудно и лень искать, придумывать какие-то формулы, модели,
более менее адекватные реальности, подтверждаемые экспериментом,
особенно в малознакомой области, но это вовсе не значит, что в этой
области ничего нельзя сделать, ничего достоверного нельзя получить.
Кибернетика относительно молодая наука, сложная потому что опи-
рается на дискретную математику, комбинаторику, теории графов,
где масса своих сложностей именно из-за дискретности, но это не
значит, что в ней ничего не сделано и ничего нет достоверного.
Посмотрите хотя бы книгу "Модели распределенных вычислений".
Издательство ФИЗМАЛИТ, автор: Топорков В.В., Москва, 2004 г.
А теория расписаний, теория автоматов, теория надежности систем,
теория информации, методы кодирования и передачи информации
- все это сборники шаманских рекомендаций, недостоверных знаний?
P.S. Многие вещи нам непонятны не потому что наши понятия слабы,
а потому что они не входят в круг наших понятий - К. Прутков (с).
Цитата:
|
знания сильно зависят от субъективного восприятия реальности
|
Научные знания не зависят от субъективного восприятия реальности.
В науке нет места субъективности, ему место только в искусстве.
А программирование - это искусство. Это дело по большему счету
мало чем отличается от сочинения музыки. Хотя и в музыке и в про-
граммировании есть определенные правила, подходы, язык и т.п.,
но и там и там результат определяется субъективной фантазией.
Другое дело что вы программно реализуете некоторую матмодель,
и все же само программирование все равно остается искусством.
P.S. Программирование - это так же не наука, как и разработка
программы - это не научная диссертация, а курсовая работа.