A cím kissé rejtélyes: a számítógépes algoritmusok a köztudat szerint pontosak és megbízhatók. Az alku során az ügynökök végső érve gyakran az, hogy a kalkulátor is a mondott számot mutatja. Ezzel szemben sajnos fontos feladatok megoldása során is azzal szembesülünk, hogy a kapott eredmény csak közelítő érték, és gyakran kritikus esetben a kapott szám nagyságrendje, vagy az előjele sem helyes. Ennek ellenére van olyan számítógépes módszertan, amely biztosítani tudja a numerikus számítások tetszőleges pontosságát és megbízhatóságát. Ez úgy érhető el, hogy többet kell számolni, és tovább tart a megoldás. Gyakran a gép memóriája is nagy kell hogy legyen.
A pontatlanság egyik oka: Adjunk össze 3 számot, majd igazoljuk, hogy ha ezt lebegőpontos számítógépes rendszerben tesszük, akkor az eredmény lényegében tetszőlegesen távol lehet a helyestől! Matlabban1 például a következőt tapasztalhatjuk. Az
>> A+B+C
utasításra a \( 10^{23}, 2016, – 10^{23}\) értékekkel az eredmény 0, a helyes nyilván 2016. Érdekes, hogy mind az adatok, mind az eredmények lebegőpontos környezetben ábrázolható számok.
Természetesen több megoldás is van erre a problémára. Ilyen a részeredményeknek több lebegőpontos számba való gyűjtése, az ún. error free transformation (EFT), vagy az intervallum-aritmetikán alapuló befoglaló függvények használata.
Legyen \( \mathbb{I}\) a kompakt valós intervallumok tere. Az intervallum-aritmetika műveletei ezen a halmazon vannak értelmezve. A műveleteket úgy kell definiálni, hogy az \( A\circ B\) eredménye egy olyan \( C\) intervallum legyen, amely pontosan azon \( c\) valós számok halmaza, amelyekhez léteznek olyan \( a \in A\) és \( b \in B\) valósok, hogy \( c = a \circ b\). Itt \( \circ\) a négy alapművelet valamelyikét jelöli. Az ilyen aritmetika segítségével követni lehet a kerekítési hibákat, és az adatainkat terhelő bizonytalanság is tükröződhet az eredményekben.
Az előző definíció mellett az intervallum-aritmetikát lehet kizárólag a valós aritmetikára támaszkodva is definiálni. Az \( [a, b]\) és \( [c, d]\) intervallumokra legyen \[\displaystyle [a, b] + [c, d] = [a+c, b+d],\] \[\displaystyle [a, b] – [c, d] = [a-d, b-c],\] \[\displaystyle [a, b] [c, d] = [\min(ac,ad,bc,bd), \max(ac,ad,bc,bd)],\] \[\displaystyle [a, b] / [c, d] = [a, b] [1/d, 1/c].\]
Az osztást persze csak akkor értelmezzük, ha \( 0 \notin [c, d]\). Érdemes megjegyezni, hogy ez utóbbi feltétel jól megfogalmazott gyakorlati feladatokban a tapasztalataink szerint szinte kivétel nélkül teljesül. A valós műveleteknek ezt a kiterjesztését intervallumokra természetes, vagy naiv intervallum-kiterjesztésnek nevezik. Az utóbbi években vizsgálják az olyan intervallum-aritmetikákat is, amelyek nem csak kompakt intervallumokon definiáltak. Ezeken a nullát tartalmazó intervallummal való osztás is értelmezhető. Például \( [1, 2] / [-1, 1] = [1, -1] = \mathbb{R} \setminus (-1, 1)\).
Bár az alapműveletek pontosak a fenti értelemben, mégis, a velük kiszámított bonyolultabb függvények durva becslései is lehetnek a megfelelő értékkészletnek. A gyakran emlegetett példa a következő: az \( x-x^2\) értékkészlete a \( [0, 2]\) intervallumon \( [-2, 0{,}25]\). Ezzel szemben az intervallum-kiterjesztéssel adódó intervallum \( [-4, 2]\).
Az intervallum-aritmetika műveleteinek tulajdonságaival foglalkozik az intervallum-algebra. Számos, a valós műveletekre érvényes tulajdonság változatlanul teljesül az intervallum-műveletekre is (pl. a kommutativitás, asszociativitás az összeadásra és a szorzásra), de általában nincs inverz, és érvényes a szubdisztribúciós tulajdonság: \( A(B+C) \subseteq AB+AC\).
Az alapműveletekhez hasonlóan könnyen lehet definiálni az elemi függvények intervallum-kiterjesztését is, tehát a számítógépen kiszámítható függvényeket szinte kivétel nélkül meg lehet valósítani természetes intervallum-kiterjesztésben is.
Az intervallum-aritmetika alkalmazása szempontjából alapvető fogalom a befoglaló függvény. Az \( F(X)\colon {\mathbb{I}}^n\to \mathbb{I}\) az \( f(x)\) \( n\)-változós valós függvény befoglaló függvénye, ha \( f(x) \in F(X)\) érvényes minden \( x \in X\) pontra és \( X \in {\mathbb{I}}^n\) intervallumra. Az intervallum-matematika fontos eredménye, hogy az \( f(x)\) valós függvényből természetes (vagy naiv) intervallum-kiterjesztéssel adódó \( F(X)\) függvény befoglaló függvény.
A befoglaló függvényektől természetes azt elvárni, hogy bővebb argumentum-intervallumra ne adjanak szűkebb eredmény-intervallumot. Ezt a feltételt fogalmazza meg az izotonitás: egy \( F(X)\) befoglaló függvény akkor izoton, ha \( X \subseteq Y\)-ból következik \( F(X) \subseteq F(Y)\). Az izotonitás szinte minden intervallum-aritmetika implementációra érvényes.
A befoglaló függvények minőségének fontos mutatója a rend: azt mondjuk, hogy az \( F(X)\) befoglaló függvény rendje \( \alpha > 0\), ha létezik olyan \( c\) valós konstans, hogy \( w(F(X)) – w(f(X)) \le c w(X)^{\alpha}\) teljesül minden \( X \in {\mathbb{I}}^n\)-re, ahol \( w(X)\) az \( X\) intervallum szélessége, és \( f(X)\) az \( f(x)\) értékkészlete az \( X\) intervallumon. A természetes intervallum-kiterjesztéssel adódó befoglaló függvények elsőrendűek, de kidolgozott a magasabbrendű befoglaló függvények elmélete is. Az egynél szélesebb intervallumokra a természetes intervallum-kiterjesztést, a kisebbekre pedig a magasabbrendű befoglaló függvényeket szokták ajánlani.
A számítógépes megvalósítás során minden intervallum-művelet végrehajtása után a kapott intervallumot módosítani szokás. Az intervallum alsó határát lefelé, felső határát felfelé kell kerekíteni a legközelebbi ábrázolható számra. Ezzel az úgynevezett kifelé kerekítési eljárással el lehet érni, hogy a befoglalási tulajdonság a kerekítési hibák ellenére is fennmaradjon. Ezen a módon számítógéppel automatizálható a garantált megbízhatóságú befoglaló függvények előállítása.
Az intervallum-aritmetikához használatos speciális kerekítéseket az IEEE 754-1985 szabvány biztosítja, ezeket napjaink szinte minden számítógépes processzora támogatja. A hetvenes évek közepétől elérhetők olyan programozási nyelvek, amelyek az INTERVAL adattípus használatát támogatják. Ilyen nyelveken (mint például a C-XSC) még az intervallum-aritmetikát megvalósító szubrutinokat sem kell megírni: a megfelelő befoglaló függvény implementálásához elegendő a függvény kiszámításához használt változók típusát megváltoztatni.
A befoglaló függvényekre támaszkodó numerikus algoritmusok érzékenyek a befoglaló függvény minőségére, pontosságára. A vázolt természetes intervallum-kiterjesztés mellett számos más eljárás is ismert a befoglaló függvények előállítására, például a magasabbrendű deriváltakat is használó ún. középponti alakok, az automatikus deriválásra és monotonitás-vizsgálatra épülő stratégiák a befoglaló függvény javítására, illetve az optimális pontosságú befoglaló függvényt generáló eljárás. Ezek a módosítások természetesen növelik az egy befoglaló függvény kiértékeléséhez szükséges számítások mennyiségét.
Az intervallum-matematikát részletesen tárgyaló jegyzet vagy magyar nyelvű irodalom sajnos még nincs. Angol és német (esetleg orosz) nyelvű bevezető könyveket tudok ajánlani:
- G. Alefeld, J. Herzberger: Einführung in die Intervallrechnung, Bibliographises Institut AG, Mannheim, 1974.
- G. Alefeld, J. Herzberger: Introduction to Interval Computations, Academic Press, New York, 1983.
- H. Ratschek, J. Rokne: Computer Methods for the Range of Functions, Ellis Horwood Ltd., Chichester, 1984.
- S.A. Kalmikov, Yu.I. Sokin, Z.H. Yuldashev: Az intervallum-analízis módszerei (oroszul), Nauka, 1986.
- H. Ratschek, J. Rokne: New Computer Methods for Global Optimization, Ellis Horwood Ltd., Chichester, 1988.
- W. Tucker: Validated Numerics: A Short Introduction to Rigorous Computations, Princeton University Press, 2011.
Egy pozitív példa: A SIAM (Ipari és Alkalmazott Matematikai) Társaság 2002-ben 10 numerikus feladatot tűzött ki2. Feladatonként 10 helyes decimális jeggyel 100 dollárt lehetett nyerni. A negyedik megadott feladat a következő függvény minimalizálása volt: \[\displaystyle \exp(\sin(50x))+\sin(60e^y)+\sin(70\sin(x))+\sin(\sin(80y))-\sin(10(x+y))+\frac{1}{4}(x^2+y^2).\]
A feladat megoldására egy intervallum-aritmetikára alapuló korlátozás és szétválasztás módszert használtunk. A kapott eredmény a \( [-10.0, 10.0]\) keresési tartományon a globális minimum értékére a következő alsó- és felső korlátokat adta: \[\displaystyle [\underline{-3.306868647475}316,\underline{-3.306868647475}196].\]
Az eredményben a kiemelt első 13 jegy matematikai bizonyítóerővel igazoltan helyes. Ehhez mindössze 0.26 másodperc CPU-idő, minimális memóriaigény (75 részintervallum tárolására volt szükség), 1975 célfüggvény-, 1158 gradiens- és 92 Hesse-mátrix kiértékelés kellett.
Az úgynevezett ,,wrapping effect” a differenciálegyenletek megoldását nehezíti, még pontos számítás esetén is a kapott eredmény intervallum mérete nagyon nagy lehet:
Az ábrán azt kell megfigyelni, hogy a jobb szélen lévő négyzet körbeforgatásával a befoglaló intervallumok mérete reménytelenül nő. Ennek az oka a rögzített koordinátarendszerben való intervallumos befoglalás.
Mikor nem kell a megbízhatóság?
- Olyan gyakorlati feladatok esetén, amikor költség vagy haszon jellegű a célfüggvény. Ilyenkor a jó közelítő megoldások elegendők.
- Ilyen H.-P. Schwefel példája: A Siemens megbízásából atomerőművek számára kellett a fűtőelemek helyét meghatároznia úgy, hogy javuljon a hatékonyság. Az evolúciós módszerrel talált megoldás több mint 1%-kal volt jobb, mint a korábban ismert. Bár nem tudja, hogy a talált közelítés akár csak helyileg optimális-e, és azt sem, hogy milyen messze van az optimumtól, a megbízó elégedett volt (\( > 10^8\) DEM).
Mikor kell a megbízhatóság?
- Elméleti állítások igazolására mint például a
- a Kepler-sejtés,
- a Fekete-feladat,
- n-dimenziós gömbhöz illeszkedő azonos méretű gömbök száma (kissing number),
- körpakolási feladatok, vagy:
- \( \min \left( a^n + b^n – c^n\right)^2 + \sin^2 a\pi + \sin^2 b\pi + \sin^2c\pi + \sin^2 n\pi\) ahol \( a\), \( b\), \( c\) nemnegatív és \( n\) nagyobb mint kettő.
- egyes olyan gyakorlati feladatok esetén, ahol a közelítő megoldás ismerete haszontalan (pl. van-e olcsóbb termelés…),
- kritikus alkalmazásokban, mint a műtéti robotok irányítása.
Csendes Tibor
Szegedi Tudományegyetem
Az érdeklődők számára további anyagok:
A Tudomány Határai, Kossuth Rádió, 2016. VIII. 27., 14:32, interjú Bánhelyi Balázzsal, Csendes Tiborral és Krisztin Tiborral.
http://www.mediaklikk.hu/radio-lejatszo-kossuth/?date=2016-08-27_14:32:00&ch=mr1
Csendes Tibor: Egy intervallum-aritmetikán alapuló algoritmus a szinthalmazok korlátainak megkeresésére. Alkalmazott Matematikai Lapok 17(1993) 19-40,
http://real-j.mtak.hu/456/1/ALKMAT_17.pdf
Csendes Tibor: Közelítő és szimbolikus számítások. Polygon, Szeged, 2007
Csendes Tibor: Számítás garantált pontossággal I., Számábrázolási lehetőségek, Természet Világa 132(2001) 132-134
Csendes Tibor: Számítás garantált pontossággal II., Természet Világa 132(2001) 180-183
Csendes Tibor: Megbízható Számítógépes Eljárások, Szabadegyetemi előadás
https://www.u-szeged.hu/oktatas/megbizhato-szamitogepes/megbizhato-szamitogepes
Pál László és Csendes Tibor: Egy intervallum alapú globális optimalizálási módszer és alkalmazása szenzor lokalizálási feladatra. Alkalmazott Matematikai Lapok 28(2011) 17-39,
http://aml.math.bme.hu/wp-content/uploads/2012/06/28-pal_csendes.pdf
A szerző a Szegedi Tudományegyetem Számítógépes Optimalizálás Tanszéke egyetemi tanára, a fenn megadott cikkek egy része elérhető a http://www.inf.u-szeged.hu/~csendes/publh.html oldalon is.
Korábbi cikkünk a Moore-díjat elnyert Csendes Tiborról és kollegáiról 2016. decemberében jelent meg az Érintőben:
Lábjegyzetek
1A MATLAB olyan matematikai programcsomag, amelyet eredetileg mátrixokkal végzett műveletek elvégzésére és numerikus számításokra dolgoztak ki. Speciális előnyei a jelfeldogozás és a szabályozás területén adódhatnak. Elsősorban mérnökök körében népszerű.
2Nick Trefethen: A Hundred-Dollar, Hundred-digit Challenge. SIAM News 35(2002)
