Цитата: rommel.lst от 12.05.2020 08:22:06Это все бла-бла-бла, потому что цифровые вычислители выросли из аналоговых.
Не вычислители выросли а конечно-разностные алгоритмы. Когда появились первые аналоговые (ламповые) вычислители приемлемой функциональности, цифровые механические арифмометры (с электроприводом, кстати) к тому времени уже выпускались серийно, и на них считались очень большие проекты. Либо автор КЭД в мемуарах своих набрехал.
Цитата: rommel.lst от 12.05.2020 08:22:06И давно есть четкое понимание, что переход от дискретности к континууму идет через определение максимального порога дискретизации, ниже которого дискретная модель работает с той же точностью, что и континуальная.
Адекватность модели определяется только заложенными формулами.
Единственная проблема - это способность вашего эмулятора бактерии или, там, нейрона работать с достаточным быстродействием. Но на уровне хорошего FPGA простейшие системы смоделировать можно без потери качества и с достаточной скоростью. Проблема как обычно не в "железе", а в "софте".
Проблема не в вычислениях по формулам, а в том, что нет никаких формул. На сегодня нет никакой математической модели функционирования не только мозга, но и отдельного нейрона, и перспектив построения такой модели не видать.
Вот МИФИ проводит конференцию "Нейроинформатика". На ней иногда бывают пленарные доклады по математическому моделированию синаптических и прочих процессов в нейроне на разных уровнях. Но эти исследования не дают понимания того, как работает нейрон. Никакой, даже отдаленно имеющей отношение к реальности, математической модели функционирования хоть каких-нибудь компонент мозга, представленной в виде каких-либо формул, которые можно обсчитать, не существует. Никто даже не представляет, что собой представляет эфферентный сигнал нейрона, какую информацию он несет и как будет интерпретироваться теми нейронами, которые его "услышат". Одинаково или по разному – даже такого понимания нет. Все это похоже на ситуацию "лбом об стену". Одни жалуются, что открытые исследования на живом реальном материале практически не финансируются, поэтому банально нет исходных для моделирования. Другие полагают, что замкнутой, пусть даже рекурсивно, математической модели в принципе построить невозможно (чем, отчасти, и объясняется отсутствие финансирования "естества пытателей").
Насчет FPGA. Многие из не слишком убогих, например такие, как virtex
7 и
UltraSilce даже блоков целочисленного деления не имеют. Куда уж там вещественные вычисления.
Что касается дискретизации, если Вы имеете в виду процесс Котельникова или z-преобразование, то она мало связана с вычислениями на ЭВМ. Эти преобразования определены над полем вещественных чисел или расширениями этого поля. Наверное, Вы таки имеете в виду квантование.
Квантование, которое используется для перевода вещественных чисел в машинное представление с фиксированной или плавающей запятой, это округление по основанию счисления (2 или 10) и у этого преобразования обратного не существует. Этот момент создает много проблем в реальном программировании моделей вплоть до получения бессмысленных результатов (например, сумма округленных вещественных слагаемых не равна округленной сумме этих же слагаемых почти для всех, ассоциативность вычислений не соблюдается и прочие гадости).
Да, квантованием добиваются наперед заданной точности, но только не с двоичным/десяитчным. Используется округление с заданной точностью до ближайшего рационального. Многие вещественные модели по причине существенной мультимасштабности или плохой обусловленности считаются именно в R. В процессе обращения матриц и при вычислении собственных значений могут участвовать знаменатели в тысячи шестнадцатиричных цифр. Производительность таких вычислений и требования к памяти удручают (_!_).