Смешанные вычисления

Смешанное вычисление представляет собой некоторый универсальный процесс, определяемый над парами (программа, данные) и приводящий в общем случае к получению остаточной программы и частичных результатов. Математическим аналогом смешанного вычисления является функционал, который для определенного класса функций с несколькими аргументами строит (при задании некоторых аргументов) функции с меньшим числом аргументов. Процесс смешанного вычисления может быть, в свою очередь, задан в виде программы (смешанного вычислителя), что позволяет ставить вопрос о самоприменимости смешанных вычислений, а сам смешанный вычислитель уподобить s-n-m - функции Клини.

Понятие смешанного вычисления (и смешанного вычислителя) в применении к процессорам обработки программ, для которых программы и их атрибуты есть данные, позволяет с общей точки зрения исследовать и определить различные виды обработки программ: от трансляции и интерпретации до анализа программ, их преобразования и генерации самих языковых процессоров. В ряде работ по смешанным вычислениям и трансформационному подходу Ершов методологически исследует эту концептуальную сторону смешанных вычислений.

Именно определение принципа смешанных вычислений как общей основы большого числа процессов работы над программами отличает работу Ершова от ряда предыдущих работ и догадок Ломбарди, Футамуры, Турчина и др. Это и стало причиной того, что работы Ершова легли в основу нового и активно развивающегося направления в программировании, связанного с теоретическими исследованиями и практическими приложениями смешанных вычислений. Применение смешанных вычислений оказалось весьма полезным методологически для понимания и трактовки различных понятий и сущностей программирования.

Понятие смешанных вычислений, введенное Ершовым как общая модель для различных видов обработки программ, с необходимостью потребовало широкого круга исследований как по свойствам самой модели, так и по ее трактовке в различных областях возможного применения. Именно такая широта свойственна работам, выполненным как самим Ершовым, так и вместе с учениками - В.Э.Иткиным, Б. Н. Островским, В.К.Сабельфельдом, М.А.Бульонковым. Было введено понятие корректности смешанных вычислений и определены модели смешанных вычислений и получения остаточной программы, для которых можно было доказывать корректность. Одной из таких моделей, на которых фокусировалось внимание, стала трансформационная модель, для которой смешанное вычисление задавалось набором базовых трансформаций. Сама модель смешанных вычислений и их корректность рассматривались как для императивных языков, так и для рекурсивных программ. Был получен ряд важных результатов по определению механизма задержки (замораживания) вычислений и данных, по описанию процесса смешанных вычислений для различных языков представления программ, по формулированию набора базовых трансформаций, по надежности (незацикливанию) процесса смешанных вычислений и пр.Обзор российского рынка банковской цифровизации: импортозамещение, искусственный интеллект и собственные экосистемы 6.6 т

Для реальных приложений смешанных вычислений помимо, разумеется, необходимых свойств корректности и надежности важными оказываются их гибкость и глубина. И здесь Ершову и его ученикам удалось существенно продвинуться в исследованиях. Гибкость смешанных вычислений может быть заметно увеличена, если смешанный вычислитель будет при получении остаточной программы учитывать не только свойства данных иметь конкретное значение, но и более тонкие свойства, определяемые известными соотношениями между данными (предикаты над данными). В этом случае смешанный вычислитель оперирует с некоторой определенной на данных обстановкой. Глубина смешанных вычислений определяется схемой смешанных вычислений. Наряду со строгой схемой смешанных вычислений, введенной вначале, была определена поливариантная схема, связанная с продвижением смешанных вычислений в альтернативы, даже если выбор альтернатив не может быть определен при таком вычислении.

Совместно с Островским Ершов исследовал применение смешанных вычислений в такой традиционно важной области, как трансляция, а именно построение трансляторов для заданного описания входного языка. Существенно отметить, что здесь были получены не только результаты, демонстрирующие практическую применимость принципа смешанных вычислений (удавалось строить трансляторы существенно более эффективные, чем это достигается при обычном автоматическом построении), но и ряд фактов и наблюдений, важных для сопоставления методов трансляции и понимания сущности трансляции и показывающих методологическую важность принципа смешанных вычислений.

Таким образом, в области смешанных вычислений Ершову принадлежит не только определение основополагающих понятий и моделей, но и определяющий вклад в теорию и методологию этой области. Он по праву считается основателем и лидером этого направления, активно развиваемого сейчас в разных коллективах и странах.

За существенный вклад в теорию смешанных вычислений А. П. Ершов был удостоен премии имени академика А. Н. Крылова.