Сергей Михайлович Ермаков о себе и о кафедре

В лабораторию НИИММ’а я поступил работать в должности старшего научного сотрудника – был избран по конкурсу после 8 лет работы в г.Обнинске и 1,5 лет работы в Ленинградском Кораблестроительном институте. Лабораторией заведовал И.В.Романовский (он меня и пригласил работать в лабораторию), там имелся квалифицированный коллектив специалистов в области теории вероятностей и ее применений. С другой стороны я имел опыт организации решения крупных прикладных задач. 5 лет я руководил лабораторией в г.Обнинске в Физико-энергетическом институте (ФЭИ). Об этом я хочу рассказать подробнее.

С.М. Ермаков читает лекции
Сергей Михайлович Ермаков

Об этом важно сказать подробнее. Сначала это была лаборатория, в которой работало ~ 70 девиц и дам. Они вели вычисления на настольных клавишных вычислительных машинах. В штат входили и механики, которые машины чинили. Основные проблемы в это время состояли в том, чтобы определить, когда очередная дама уйдет в декретный отпуск и проследить, чтобы механики не выпили весь спирт, положенный на промывку техники. Само собой нужно было и наукой заниматься. В отделе, которым руководил Г.И. Марчук (тогда еще не академик) были сотрудники (и я в том числе), которые писали программы и получали время – ночную смену в институте Курчатова – на ЭВМ М-20. группа этих сотрудников составила для М-20 программу расчета ядерных реакторов. В ФЭИ появилась ЭВМ Урал 1, затем пошла речь о ЭВМ БЭСМ-3. И тут моя лаборатория реорганизовалась. Гурий Иванович Марчук лично отобрал для лаборатории 23 выпускников: 16 из Киевского Университета и 7 из Ленинградского. Этому молодому коллективу пришлось в первую очередь перевести имеющуюся программу расчета реакторов на БЭСМ-3. Все в кодах и по 2 числа в ячейку и задействованы все магнитофоны, а заводские тесты очень плохи. Как обычно, выделилось ядро ребят, которые стали превосходными специалистами, но часть киевлян так и не смогла одолеть науку программирования и после 3-х лет работы уволилась.

Ю.В. Линник
Акад. Ю.В. Линник

Тяжелее всего руководить отладкой программ в кодах и держать в голове много программ. Эта работа воспитала во мне устойчивую нелюбовь к ремеслу программиста. Однако метод Монте-Карло и решение разнообразных прикладных задач меня привлекали тогда и привлекают до сих пор.

И вот появилась возможность организовать коллектив, который решает прикладные задачи вероятностными методами. Так возникла лаборатория “Теория вероятностей и математической статистики”. Первыми ее сотрудниками были Товстик  Т.М., Красулина Т.П., Сурина К.С., Сизова А.Ф., Карасина Е.Г., Лом Т., Кистер Т.П. Появилась лаборатория, появились и проблемы. Проблема 1: нужна реальная задача, на которой можно заработать – у нас есть “договорные” ставки, полезно иметь совместителей. Заключаем хоздоговор ~ 60000 руб. Моделируем отказы изделия, состоящего из множества подсистем. Заказчик дает описание подсистем. Работа почти закончена и выясняется, что одна подсистема не описана. Заказчик не может ее описать – нет соответствующих данных. И мы, и заказчик рискуем остаться без денег. Я рискую. Давайте опишем отсутствующую подсистему как-нибудь – ну, например, полиномом 2-ой степени. И вот оказывается, что надежность системы в целом практически не зависит от надежности отсутствующей подсистемы. Мы спасены, наше положение, как лаборатории, упрочняется.

Марчук Г.И.
Акад. Г.И. Марчук

Далее следует много других задач. Одну из них мы решали в разных видах много раз и имели неплохой заработок. Она пришла к нам из ЛОМИ от А.М. Кагана и Л.А. Халфина. И была связана с исследованием сложной регрессионной зависимости. Аналитические методы пасовали, но моделирование быстро стало давать методически важные результаты. В связи с этими задачами интенсивно развивается направление планирование регрессионных экспериментов.

Ермаков, Бахвалов, Салихов
Ермаков С.М., Бахвалов Н.С., Салихов Г.Н., 1970 г.

Много результатов сотрудники лаборатории (часть с минимальным моим участием) получили в содружестве с биологами, гидрологами, врачами, инженерами.

Лаборатория была не только кузницей кадров для кафедры статистического моделирования, но и для других кафедр, например, кафедры теории вероятностей и мат. статистики. Многие сотрудники начинали свою работу в лаборатории, потому что не было ставок на кафедре. Они прошли подготовку в области решения прикладных задач, что позволило стать им хорошими специалистами (Егоров В. – доктор физ.-мат. наук, профессор, Осипов Л. (ныне покойный) – доктор физ.-мат. наук, профессор).

Лаборатория была тесно связана с другими учреждениями Санкт-Петербурга (да и не только Санкт-Петербурга). Непосредственные связи были с институтом аналитического приборостроения Академии наук. В институте аналитического приборостроения долгое время работал Седунов Евгений Витальевич, который впоследствии защитил докторскую диссертацию в области планирования эксперимента. Под его руководством здесь же начинали свою работу Анатолий Александрович Жиглявский, Вячеслав Борисович Мелас.

В институте аналитического приборостроения Вячеслав Борисович Мелас приобрел опыт решения больших задач прикладного характера. Затем он работал в “Красной Заре”, где Вячеслав Борисович возглавил группу, которая занималась автоматизацией программирования для решения задач моделирования. Надо сказать, что Мелас В.Б. обладал значительными организаторскими способностями. По заданию Владимира Петровича Морозова, который возглавлял тогда в “Красной Заре” большой отдел, он вышел на довольно высокие Министерские инстанции и с его помощью факультету удалось получить дополнительно увеличение приема студентов на 100 человек для подготовки студентов по специальности “Прикладная математика”. Это вызвало большое возмущение наших коллег – факультета “Прикладной математики и процессов управления” – и в конце концов мы передали им 25 студенческих мест.

Михайлов, Ермаков, Холтон
Михайлов Г.А., Холтон Дж., Ермаков С.М, 2003 г.

После института аналитического приборостроения Анатолий Александрович Жиглявский работал в лаборатории “Теории вероятностей и мат. Статистики”, а затем на кафедре “Статистического моделирования”. Большие успехи он имел в области сотрудничества с фирмой “Проктор и Гэмбл”. Благодаря в значительной мере его усилиям в эпоху перестройки удалось получить дополнительное оборудование, часть сотрудников получили финансовую поддержку в это тяжелое время, были организованы и проведены международные конференции по моделированию (MODA). В настоящее время Анатолий Александрович преуспевает в должности заведующего кафедры статистики в Кардиффском университете и продолжает сотрудничество с кафедрой и лабораторией Санкт-Петербургского университета.

Следует также упомянуть, что лаборатория принимала активное участие в создании прикладных программ для ЭВМ “Эльбрус”. Были созданы пакеты программ по статистической обработки данных. Велись переговоры о том, что “Эльбрус” должен быть снабжен аппаратной реализацией датчиков случайных чисел и датчиком случайных величин с заданным законом распределения, но, к сожалению, это не удалось реализовать.

НИИ математики и механики всегда являлся важным звеном, связывающим математическую теорию и ее приложения. Ряд очень важных прикладных задач был решен лабораториями теоретической кибернетики, исследования операций, теории вероятностей (ныне лаборатория моделирования систем и статистических методов). На базе этих лабораторий были далее созданы кафедры, осуществляющие подготовку специалистов в области прикладной математики.

Известно, что так называемое математическое моделирование является важным инструментом научного исследования. Этому понятию, однако, трудно дать точное определение. Строго говоря, каждая математическая дисциплина есть математическая модель некоторых реальных объектов. По этой причине в дисциплину “математическое моделирование” стали включать приближенные методы решения уравнений (в основном с помощью компьютера). Это на некоторое время оказалось удовлетворительным определением. Теперь, правда, многие вопросы системного программирования вырастают в новую научную дисциплину, а компьютеры широко используются при решении теоретических вопросов математики, что стирает грани понятий “математическое моделирование” и “математическая теория”.

Я говорю об этом, потому что в отличие от понятия “математическое моделирование”, понятие “статистическое моделирование” является вполне четким. Оно включает:

  1. Математические вопросы, связанные с проведением статистического эксперимента – теорию планирования эксперимента.
  2. Методы статистической обработки данных.
  3. Методы создания имитационных моделей на базе обработанных данных.
  4. Математическую теорию моделирования (имитации) случайности.
  5. Стохастические численные методы решения многомерных экспериментальных задач, уравнений относительно функций большого числа переменных.

Все эти пункты тесно связаны между собой и требуют создания эффективных программ для современных компьютеров.

Конечно, научное направление такого рода тесно связано с теорией вероятностей и математической статистикой, вычислительной математикой и другими математическими дисциплинами (теорией чисел, например), но входящие в него дисциплины образуют сравнительно замкнутую систему и, как оказалось, скомпонованы довольно удачно.

Особо хочу сказать об учебниках и монографиях, подготовленных и изданных сотрудниками лаборатории и кафедры (некоторые из них имели гриф Минвуза СССР), по которым учатся многие студенты нашего университета, политехнического института, Новосибирского университета и многих других вузах – трудно отыскать учреждения естественного направления, где бы этими учебниками и монографиями не пользовались. Это – “Статистическое моделирование” (С.М. Ермаков, Г.А. Михайлов), “Математические методы планирования оптимального эксперимента” (С.М. Ермаков, А.А. Жиглявский), “Случайные процессы для решения классических уравнений математической физики” (С.М. Ермаков, В.В. Некруткин, А.С. Сипин), “Математический эксперимент с моделями сложных стохастических систем” (С.М. Ермаков, В.Б. Мелас). Их создание было невозможно без опыта решения прикладных задач коллективом лаборатории. Сотрудниками лаборатории и кафедры были написаны многие другие монографии, которые служат также учебными пособиями по спецкурсам кафедры.

Специалисты, выпускаемые кафедрой, оказались хорошо приспособленными как к решению прикладных задач, так и к работе в теоретических областях. Спрос на них со стороны фирм, высших учебных заведений и др. традиционно высок.

Изменения в социальной структуре общества нанесли, с одной стороны, урон коллективу кафедры и лаборатории, но с другой стороны, укрепили международные связи, существовавшие ранее. Уезжают молодые ученые, толковые аспиранты и студенты.

Профессор кафедры А.А. Жиглявский ныне заведует кафедры в Кардиффе, доцент кафедры В.В. Довгаль – один из ведущих сотрудников банка во Франкфурте. Аспиранты кафедры – в США, Голландии, Германии, Израиле и других странах.

Сотрудники кафедры
Жиглявский А.А., Сушков Ю.А., Некруткин В.В., Барт А.Г., Сизова А.Ф., Ермаков С.М., Баланина Н.Ю.

Раз в два года на базе коллектива регулярно проходят международные конференции (совещания) по статистическому моделированию и смежным вопросам.

В настоящее время коллектив лаборатории НИИММ и кафедры тесно связаны и составляют единое целое. Продолжаются фундаментальные исследования. Ежегодно коллектив имеет 2-3 гранта РФФИ, гранты Минвуза.

Получаемые фундаментальные результаты позволяют решать прикладные задачи для фирмы “Проктор и Гэмбл” (совместно с Кардиффским университетом), для работы банков в г. Франкфурте (исследования в области планирования эксперимента) и ряд других задач (для университета Чен-Ду (Китай), Сингапурского университета и др.)

Семинар
Калашников В.В., Ермаков С.М., Мелас В.Б., 1994 г.

Если раньше приложения, которыми занимались кафедра и лаборатория были связаны в значительной мере с военными задачами, то в настоящее время основное внимание направлено на решение задач по биологии, медицине, социологии, экономике и финансов. Такой переход стал возможен благодаря универсальности статистических моделей и тому, что фундаментальные вопросы теории моделирования интенсивно развивались на кафедре. Этим фундаментальным вопросам и в настоящее время уделяется большое внимание. В качестве примера хочу привести результаты работы по гранту РФФИ № 01-01-00315 “Стохастическая устойчивость и параллелизм метода Монте-Карло”. Предметом исследования в этом гранте явились новые схемы метода Монте-Карло, которые обладают другим уровнем параллелизма по сравнению с традиционным. Наряду с этим разрабатывались схемы метода Монте-Карло и решались большие задачи газовой динамики на параллельных компьютерах. В гранте приняли участие аспирантка Журавлева и Мемнонов В.П. – сотрудник лаборатории аэродинамики. Надо сказать, что определенной новинкой явилось, что эти задачи решались через Internet, т.е. привлекались вычислительные кластеры значительно удаленные и для них решались эти задачи, а затем, благодаря особенностям метода Монте-Карло, их удавалось соединить вместе и решить эту задачу.

Сотрудники
Преподаватели кафедры и сотрудники лаборатории, 2004 г.
Вернуться в начало страницы