Teoretyczne Podstawy Informatyki Rok I kierunek IS w

Teoretyczne Podstawy Informatyki - Rok I - kierunek IS w IFAi. IS UJ – 2006/2007 Teoretyczne podstawy informatyki http: //th-www. if. uj. edu. pl/~erichter/dydaktyka/TPI-2005 Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 2. 10. 06

Teoretyczne Podstawy Informatyki - Rok I - kierunek IS w IFAi. IS UJ – 2006/2007 Zakres tematyczny 1. Co to jest informacja? 2. Algorytmy i struktury danych, poprawność algorytmu 3. Złożoność obliczeniowa cz. I 4. Rekursja, indukcja, iteracja, teoria prawdopodobieństwa 5. Modele danych: drzewa, listy, zbiory, relacje, grafy 6. Złożoność obliczeniowa, cz. II 7. Wzorce, automaty, wyrażenia regularne i gramatyki 8. Języki formalne, problemy NP-zupełne Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 2 2. 10. 06

Teoretyczne Podstawy Informatyki - Rok I - kierunek IS w IFAi. IS UJ – 2006/2007 Literatura 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. H. Abelson, et al. , Struktura i intepretacja programów komputerowych A. V. Acho, J. D. Ullman, Wykłady z informatyki z przykładami w języku C T. H. Cormen, Ch. F. Leiserson, R. L. Rivest, Wprowadzenie do algorytmów A. Drozdek, D. L. Simon, Struktury danych w języku C D. Harel, Rzecz o istocie informatyki J. E. Hopcroft, J. Ullman, Wprowadzenie do teorii automatów, jezyków i obliczeń S. Kowalski, A. W. Mostowski, Teoria automatów i lingwistyka matematyczna Ch. H. Papadimitriou, Złożoność obliczeniowa W. Sikorski, Wykłady z podstaw informatyki W. M. Turski, Propedeutyka Informatyki N. Wirth, Algorytmy i struktury danych = programy Zaliczenie przedmiotu Ø Ø zaliczenie ćwiczeń z zadań rachunkowych egzamin pisemny: podany obowiazujacy zestaw zagadnień z wykładu Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 3 2. 10. 06

Teoretyczne Podstawy Informatyki - Rok I - kierunek IS w IFAi. IS UJ – 2006/2007 Informatyka: mechanizacja abstrakcji • Wpływ informatyki na funkcjonowaniu społeczeństw jest widoczny: rozpowszechnianie się komputerów, systemów informatycznych, edytorów tekstu, arkuszy kalkulacyjnych itd. . . • Ważną cecha informatyki jest ułatwianie samego programowania i czynienie programowania bardziej niezawodnym • Zasadniczo jednak informatyka jest Ø nauką o abstrakcji , czyli nauką o tworzeniu właściwego modelu reprezentującego problem i wynajdowaniu odpowiedniej techniki mechanicznego jego rozwiązywania Ø Informatycy tworzą abstrakcje rzeczywistych problemów w formach które mogą być rozumiane i przetwarzane w pamięci komputera Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 4 2. 10. 06

Teoretyczne Podstawy Informatyki - Rok I - kierunek IS w IFAi. IS UJ – 2006/2007 Informatyka: mechanizacja abstrakcji Abstrakcja oznaczać będzie pewne uproszczenie, zastąpienie skomplikowanych i szczegółowych okoliczności występujących w świecie rzeczywistym zrozumiałym modelem umożliwiającym rozwiązanie naszego problemu. Oznacza to że abstrahujemy od szczegółów które nie maja wpływu lub mają minimalny wpływ na rozwiązanie problemu. Opracowanie odpowiedniego modelu ułatwia zajęcie się istotą problemu. W ramach tego wykładu omówimy • modele danych: abstrakcje wykorzystywane do opisywania problemów • struktury danych: konstrukcje języka programowania wykorzystywane do reprezentowania modelów danych. Przykładowo język C udostępnia wbudowane abstrakcje takie jak struktury czy wskaźniki, które umożliwiają reprezentowanie skomplikowanych abstrakcji takich jak grafy • algorytmy: techniki wykorzystywane do otrzymywania rozwiązań na podstawie operacji wykonywanych na danych reprezentowanych przez abstrakcje modelu danych, struktury danych lub na inne sposoby Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 5 2. 10. 06

Teoretyczne Podstawy Informatyki - Rok I - kierunek IS w IFAi. IS UJ – 2006/2007 Teoretyczne podstawy informatyki Wykład 1 a: Trochę historii. . . trochę przyszłości Ø Algorytm Euklidesa, krosno Jacquarda, maszyny Babbage, algorytmika, komputery. . . Ø Oprogramowanie wielkich eksperymentów fizycznych. . czyli wyznawanie dla współczesnej informatyki stosowanej Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 6 2. 10. 06

Teoretyczne Podstawy Informatyki - Rok I - kierunek IS w IFAi. IS UJ – 2006/2007 Trochę historii. . . . Gdzieś miedzy 400 a 300 rokiem p. n. e wielki grecki matematyk Euklides wynalazł algorytm znajdowania największego wspólnego dzielnika (nwd) dwóch dodatnich liczb całkowitych. Szczegóły algorytmu są nieistotne. . . algorytm Euklidesa uważa się za pierwszy kiedykolwiek wymyślony niebanalny algorytm. Słowo algorytm wywodzi się od nazwiska perskiego matematyka Muhammeda Alchwarizmi (łac. . Algorismus), który żył w IX wieku p. n. e i któremu przypisuje się podanie reguł dodawania, odejmowania, mnożenia i dzielenia zwykłych liczb dziesiętnych. Jedną z najwcześniejszych maszyn wykonujących proces sterowany czymś co można nazwać algorytmem jest krosno tkackie wynalezione w 1801 roku przez Josepha Jacquarda. Tkany wzór określały karty z otworami wydziurkowanymi w różnych miejscach. Te otwory, które wyczuwał specjalny mechanizm, sterowały wyborem nitek i innymi czynnościami maszyny. Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 7 2. 10. 06

Teoretyczne Podstawy Informatyki - Rok I - kierunek IS w IFAi. IS UJ – 2006/2007 Maszyna Babbage Jedną z najważniejszych i najbardziej barwnych postaci w historii informatyki był Charles Babbage. Ten angielski matematyk, częściowo zbudowawszy w roku 1833 urządzenie zwane maszyną różnicową, służące do obliczania pewnych wzorów matematycznych, obmyślił i zrobił plany godnej uwagi maszyny zwanej maszyną analityczną • • maszyna różnicowa realizowała konkretne zadanie maszyna analityczna realizowała konkretny algorytm czyli program zakodowany w postaci otworów wydziurkowanych na kartach Maszyny Babbage były w swej naturze mechaniczne, oparte raczej na dzwigniach, trybach i przekładniach, a nie na elektronice i krzemie Ø Koncepcje zawarte w projekcie maszyny analitycznej Babbage’a tworzą podstawę wewnętrznej struktury i zasad działania dzisiejszych komputerów Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 8 2. 10. 06

Teoretyczne Podstawy Informatyki - Rok I - kierunek IS w IFAi. IS UJ – 2006/2007 Algorytmika, komputery • Połowa lat trzydziestych to niektóre z najbardziej fundamentalnych prac nad teorią algorytmów, uzmysławiających możliwości i ograniczenia algorytmów wykonywanych przez maszyny • Kluczowe postacie to: Alan Turing (Anglik), Kurt Goedel (Niemiec), Andriej A. Markow (Rosjanin), Alonzo Church, Emil Post i Stephen Kleene (Amerykanie) • Lata pięćdziesiąte i sześćdziesiąte to szybkie postępy w budowie komputerów: era badań jądrowych i kosmicznych, postępy w dziedzinie łączności wspieranej przez komputery (filtrowanie i analiza); gospodarka, bankowość, itd. Ø Uznanie informatyki za niezależną dyscyplinę akademicką nastąpiło w połowie lat sześćdziesiątych Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 9 2. 10. 06

Teoretyczne Podstawy Informatyki - Rok I - kierunek IS w IFAi. IS UJ – 2006/2007 Trochę przyszłości. . . tej zupełnie bliskiej • Fizyka wysokich energii: zajmuje się (bada) podstawowe składniki materii i siły występujące miedzy nimi. Jest dziedziną podstawową. Zadaje pytania o charakterze fundamentalnym dla naszego rozumienia wszechświata i jego powstania. • Podstawowe składniki materii czyli cząstki elementarne: elektron, muon, lepton tau, neutrina, kwarki. • Podstawowe oddziaływania: elektromagnetyczne, słabe, silne, grawitacyjne. Oddziaływaniami rządzą pewne prawa symetrii: zachowanie symetrii globalnej, lokalnej wymusza formę oddziaływania. CERN: • • największe laboratorium fizyki wysokich energii w Europie organizacja międzynarodowa założona w 1953/1954 przez 12 krajów Polska członkiem od 1991 roku Skupia około 10 000 aktywnych fizyków, informatyków, inżynierów, elektroników Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 10 2. 10. 06

Teoretyczne Podstawy Informatyki - Rok I - kierunek IS w IFAi. IS UJ – 2006/2007 CERN i eksperymenty LHC Start: początek 2007 Tunel o obwodzie 27 km (do 180 m pod ziemia) Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 11 2. 10. 06

Teoretyczne Podstawy Informatyki - Rok I - kierunek IS w IFAi. IS UJ – 2006/2007 Detektory eksperymentów fizyki wysokich energii • Detektory pozwalają na obserwację (rejestrację) serii oddziaływań, podjęcie decyzji czy oddziaływanie jest interesujące, identyfikację produkowanych cząstek, pomiar ich energii i pędu. • Detektory dla zderzeń przy wysokich energiach muszą być duże, zbudowane z różnych poddetektorów (każdy dedykowany do rejestracji pewnego określonego typu sygnału). Niektóre poddetektory umieszczone są w polu magnetycznym (aby umożliwić pomiar pędu). • Metody pomiarowe to pomiar absorpcji energii, rekonstrukcja toru na podstawie „śladów” zostawionych w poszczególnych warstwach detektorów, itd. . . Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 12 2. 10. 06

Tilecal Barrel LAr ECAL Solenoid A T L A S Muon end-cap chamber zdjecia rok 2003 Barrel coil cryostat Długość : ~ 40 m Promień : ~ 10 m Waga : ~ 7000 ton TRT end-cap wheel

Teoretyczne Podstawy Informatyki - Rok I - kierunek IS w IFAi. IS UJ – 2006/2007 TRT+SCT barrel travelled to the pit, 24 th Aug 2006 A tight fit between BT and EC Calorimeter Through the parking area Prof. dr hab. From Elżbieta Richter-Wąs the trolley to the support rails 14 2. 10. 06 Inside cryostat

Teoretyczne Podstawy Informatyki - Rok I - kierunek IS w IFAi. IS UJ – 2006/2007 „On-line computing model” dla eksperymentów LHC czyli: Jak w ciągu 1 sekundy wybrać 1 spośród 107 ? LHC (Large Hadron Collider) będzie zderzał przeciwbieżne wiązki protonów z energią środka masy 14 Te. V. (Ta energia wystarczałaby na produkcję 15 000 protonów!) Wiązki protonów będą oddziaływały co 25 ns wewnątrz ogromnego detektora wypełnionego milionami kanałów odczytu elektronicznego. Każde zderzenie wiązek to ~ 23 pp oddziaływań, każde produkujące strugę (~ 103) wychodzących cząstek. Odstęp pomiędzy kolejnymi zderzeniami wiązek to tylko 25 ns • • • 25 ns to odległość 8 m dla cząstek poruszających się z prędkością światła (to jest mniej niż promień detektora) Na raz w detektorze „fale cząstek” od 3 kolejnych zderzeń Tylko niewielka cześć tych oddziaływań może zostać zapisana „na taśmie” System który podejmuje decyzje nazywa się TRIGGER. Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 15 2. 10. 06

Teoretyczne Podstawy Informatyki - Rok I - kierunek IS w IFAi. IS UJ – 2006/2007 „On-line computing model” dla eksperymentów LHC Co to znaczy niewielka część? • • • 25 ns 40 x 106/s zderzeń 23 oddział/zderzenie 23 x 40 x 106 /sek ~ 109 /sek oddział możemy zarejestrować tylko ~ 100/sek zderzeń redukcja 107 Ile informacji trzeba przetworzyć? trigger elektron: 8 bit x 40 MHz x 7500 ~ 3 000 Gbit/sek Czy można podjąć decyzje w 25 ns? nie można: czas rejestracji w detektorze dłuższy (ok. 50 x 25 ns) informacje trzeba wysłać do procesora (ok. 15 x 25 ns) informacje trzeba przetworzyć (ok. 10 x 25 ns) Metoda to wielopoziomowość podejmowania decyzji, każdy poziom procesuje tylko pewien % informacji, stopniowa redukcja ilość interesujących zderzeń, w tym czasie informacja jest przechowywana w tzw. „pipeline pamięci” Po wydaniu decyzji OK następuje zczytanie informacji z całego detektora (po „zero suppression”, linki optyczne 40 Gbit/sek) ~ 100 Hz x 1 MB Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 16 2. 10. 06

Teoretyczne Podstawy Informatyki - Rok I - kierunek IS w IFAi. IS UJ – 2006/2007 „Off-line computing model” dla eksperymentów LHC Definiuje ogólną architekturę czyli sposób w jaki planuje się używać dostępnych mocy obliczeniowych • • • Jak duże moce są potrzebne aby zanalizować informację zebraną w detektorze? Jaki system zapisu danych (media, technologia)? Jaki system networku? itd. . . Założenia wstępne • • • długi czas życia ~ 20 lat 85% rozwijane w niezależnych grupach na całym świecie technologia obiektowa, język C++, aplikacje w java, skrypty w pythonie, pliki xml, . . Parametry wejściowe • • 100 Hz częstość rejestracji (109 oddziaływań na rok) 1 MB rozmiar przypadku 1 MB/godz. informacji dodatkowej (kalibracja odczytu) 150 równoczesnych użytkowników (dostęp do baz danych). . . Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 17 2. 10. 06

Teoretyczne Podstawy Informatyki - Rok I - kierunek IS w IFAi. IS UJ – 2006/2007 Co to znaczy analizować dane”? Detector description Detector alignment Generate Events Build Simulation Geometry Detector calibration Reconstruction parameters Build Physics Reconstruction Geometry Reconstuction. Reconstruct geometry Events Analyze Events Simulation geometry ATLAS Detector Simulate Events Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs Raw Data 18 ESD AOD 2. 10. 06

Teoretyczne Podstawy Informatyki - Rok I - kierunek IS w IFAi. IS UJ – 2006/2007 Od „surowych danych” do fizyki czyli co się dzieje podczas analizy? 250 Kb – 1 Mb 100 Kb 25 Kb e+ 2037 2446 1733 1699 4003 3611 952 1328 2132 1870 2093 3271 4732 1102 2491 3216 2421 1211 2319 2133 3451 1942 1121 3429 3742 1288 2343 7142 Raw data Convert to physics quantities 500 b f Z 0 e. Detector response apply calibration, alignment Fragmentation, Interaction with Decay Physics detector material Pattern, analysis recognition, Particle identification _ f Basic physics Results Analysis Reconstruction Simulation (Monte-Carlo) Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 19 2. 10. 06

Teoretyczne Podstawy Informatyki - Rok I - kierunek IS w IFAi. IS UJ – 2006/2007 Co to znaczy „zaprogramować” geometrię? Jaka jest skala problemu? • • • 25, 5 millionów oddzielnych elementów 23 000 różnych obiektów geometrycznych 4 673 różnych typów geometrycznych kontrolowanie nakładających się na siebie przypadków 1 000 sygnałów w detektorze na przypadek Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 20 2. 10. 06

Teoretyczne Podstawy Informatyki - Rok I - kierunek IS w IFAi. IS UJ – 2006/2007 Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 21 2. 10. 06

Teoretyczne Podstawy Informatyki - Rok I - kierunek IS w IFAi. IS UJ – 2006/2007 REKONSTRUKCJA i interpretacja INFORMACJI Przykład jak może wyglądać graficzna prezentacja informacji odczytanej z detektora i przetworzonej przez algorytmy rekonstrukcyjne Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 22 2. 10. 06

Teoretyczne Podstawy Informatyki - Rok I - kierunek IS w IFAi. IS UJ – 2006/2007 REKONSTRUKCJA i interpretacja INFORMACJI A tu trochę bardziej „gesty” obraz. Nałożyliśmy 23 dodatkowe przypadki, tzw. pile-up. Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 23 2. 10. 06

Teoretyczne Podstawy Informatyki - Rok I - kierunek IS w IFAi. IS UJ – 2006/2007 Hierarchical View 1 TIPS = 25, 000 Spec. Int 95 ~PBytes/sec PC (1999) = ~15 Spec. Int 95 Online System ~100 MBytes/sec Offline Farm ~20 TIPS ~100 MBytes/sec • One bunch crossing per 25 ns • 100 triggers per second • Each event is ~1 Mbyte Tier 1 US Regional Centre Tier 3 ~ Gbits/sec or Air Freight Italian Regional Centre Tier 2 ~Gbits/sec Tier 0 French Regional Centre Northern Tier ~1 TIPS Workstations Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs Tier 2 Centre ~1 TIPS Each institute has ~10 physicists working on one or more channels 100 - 1000 Mbits/sec Tier 4 UK Regional Centre (RAL) Physicists work on analysis “channels” Lancaster. Liverpool Manchester Sheffield ~0. 25 TIPS Physics data cache CERN Computer Centre >20 TIPS Data for these channels should be cached by the institute server 24 2. 10. 06

Toward flat structure: GRID Lab m Uni x USA Brookhaven Lab a Physics Department USA Fermi. Lab UK France The LHC Tier 1 Computing Facility Tier 2 Lancs CERN Uni n ………. Italy Desktop NL Lab b Germany Lab c Uni y Uni b

Teoretyczne Podstawy Informatyki - Rok I - kierunek IS w IFAi. IS UJ – 2006/2007 ATLAS Production system AMI Don Quijote dms prod. DB Windmill super jabber super soap jabber LCG exe super LCG exe Dulcinea� Lexor� LCG Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs jabber soap NG exe RLS super Capone� G 3 exe RLS NG RLS Grid 3 26 LSF exe LSF 2. 10. 06

Teoretyczne Podstawy Informatyki - Rok I - kierunek IS w IFAi. IS UJ – 2006/2007 Computing: daily CSC production jobs over the past couple of months Production for software validation and CSC physics samples Some statistics June now: Over 50 Million events produced Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 27 EGEE grid Nordu. Grid OSG 59 % 13 % 28 % 2. 10. 06

Teoretyczne Podstawy Informatyki - Rok I - kierunek IS w IFAi. IS UJ – 2006/2007 Grid 3 – a snapshot of sites Service monitoring Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs Sep 06 • 30 sites, multi-VO • shared resources • ~3000 CPUs (shared) 28 2. 10. 06

Teoretyczne Podstawy Informatyki - Rok I - kierunek IS w IFAi. IS UJ – 2006/2007 LCG 2 site map • 73 Sites • 7700 CPU • ~35 pass all tests Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 29 2. 10. 06

Teoretyczne Podstawy Informatyki - Rok I - kierunek IS w IFAi. IS UJ – 2006/2007 ATLAS DC 2 (CPU usage) Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 30 2. 10. 06

Teoretyczne Podstawy Informatyki - Rok I - kierunek IS w IFAi. IS UJ – 2006/2007 Jobs distribution on LCG Krakow Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 31 2. 10. 06

Teoretyczne Podstawy Informatyki - Rok I - kierunek IS w IFAi. IS UJ – 2006/2007 Co z tego dzieje się w Krakowie? Ø Ø grupa ATLAS, ALICE, LHCb (eksperymenty LHC) w Instytucie Fizyki Jądrowej ul. Radzikowskiego 152 grupa ATLAS i LHCb w AGH Czym się zajmujemy? Ø Ø Ø modelowanie triggera (on-line) rekonstrukcja i analiza informacji (off-line) oprogramowanie dla monitorowania pracy detektora projektowanie elementów elektroniki procesowanie dużej ilości danych: GRID przygotowywanie przyszłych analiz fizycznych Zapraszamy. . Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 32 2. 10. 06