Недавно один математик сказал мне, что физика/математика буксуют, тк у современных машин не хватает мощностей для подсчетов. Это так?

Анастасия, добрый вечер.

Я так думаю, что не стоит преувеличивать роль вычислительных мощностей в скорости выполнения подсчётов.

Мощность компьютера это только один из факторов. Высокая скорость, несомненно, важна. Но кроме этого не мене важно, чтобы расчёт обеспечивал требования качества и точности. Т.е. ещё и соответствовал изучаемому объекту, предмету и гарантированному результату. Какой смысл ускоренного расчёта, в котором нарушены условия адекватности, валидности и верификации данных? И при экспериментальной и производственной проверке расчёты на модели уйдут за допустимые значения. А ответы нельзя будет рекомендовать в проекты и программы как содержание изменений. И нужны будут неоднократные исправления неточностей и пересчёты.

Всё зависит от профессионализма подготовки данных. Поскольку вторым фактором скорости подсчётов, их качества и точности, уверенности является применяемый подход к формированию массива данных. В практике я наблюдал два варианта подходов.

Первый подход процессный. Объект исследования представляется как один процесс. Для понимания, визуализации и структуризации проблем используется метод «чёрного ящика», у которого изучаются только характеристики «входов и выходов». А внутренняя среда, её состояние остаётся под большим вопросом. Этот подход хорош при относительно небольшом количестве переменных. В противном случае вычисления подвержены «проклятию размерности». Массовые слабо структурированные и избыточные данные, существенно перегружают вычислительные мощности. И кроме того они мало соответствуют объекту, предмету и результату исследования, объективно имеющему функциональное устройство среды.

В этом случае для анализа не доступны первичные признаки состояния, а широко и используются вторичные и косвенные аналитические признаки. Потому не вскрывается содержание инновационных изменений. В целом первый подход мало соответствует изучаемому объекту, предмету и гарантированному результату. Единственное достоинство этого подхода его простота для относительно низкой квалификации исследователей.

Второй подход функциональный. Он сразу основан на представлениях объектов исследования как взаимодействующей функциональной среды. Для понимания, визуализации и структуризации проблем применяется метод многоуровневого функционально-целевого анализа систем. При этом подходе возникают несколько преимуществ по сравнению с первым подходом:

Этот подход можно соединять с активным полевым (производственным) экспериментом.

Таким образом, для существенного увеличения скорости машинных подсчётов с одновременным улучшением их качества и точности, а в целом практичности результатов вычислений, желательно сменить подход к формированию данных.

С уважением. Александр