автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Математическое обеспечение экспериментов в области физики высоких энергий с применением многоканальных электронных детекторов

о

/V/

ОБЪЕДИНЕННЫЙ ИНСТИТУТ ЯДЕРНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

10-89-720

ИВАНЧЕНКО Иосиф Моисеевич

УДК 539.1.08 + 681.3.06

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТОВ

В ОБЛАСТИ ФИЗИКИ ВЫСОКИХ ЭНЕРГИЙ

С ПРИМЕНЕНИЕМ

МНОГОКАНАЛЬНЫХ ЭЛЕКТРОННЫХ ДЕТЕКТОРОВ

Специальность 05.13.16 - применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора физико-математических наук

Дубна 1989

Робота выполнена в Лаборатории вычислительной техники и автоматизации Объединенного института ядерних исследований.

Официальные огтошнтн:

Доктор физико-математических наук

профессор Ю.Н. ДНЕСТРОВСКИЙ

Доктор физико-математических наук

член ко рроошл щи И т ЛИ ООО]' Н.П.ШШПШКО!)

Доктор фииико-митимнтичиоких паук Н.Л.ГСОПШШИ- СШ'ИДОИ

Водущая организация: Лопингридский институт ядорной физики им. В.II.Константинова АН ССОР.

Латорофорат разослпн "_" _ 1990 г.

Защита диссертации состоится "_" _ 1990 г.

в _ часов но заседании специализированного сонета Д 047.01.04

в Лаборатории вычислительной техники и автоматизации ооъединйшюго института ядерных исследований, 1419ВО г. Дубна, Московской обл. С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке 01Ш.

Учвний секретарь специализированного совета

.кандидат Зизико-математических наук (л/Уо З.М.Иванченко

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Диссертация посвящена разработке и созданию математического обеспечения для комплексного решения проблем, связанных с проведением экспериментов в области физики высоких энергий.

Актуальность работы. Современное состояние экспериментов в области физики высоких энергий характеризуется большой глубиной проникновения в сущность исследуемых явлений и усложнением техники эксперимента. Экспериментальные установки по масштабам своим сравнимы с промышленными объектами и превосходят их тонкостью применяемых методик. Успехи физики высоких энергий неразрывно связаны с применением электронно-вычислительных машин/*Л Уже на ранней стадии развития этой области науки ЭВМ применяются для обработки экспериментальных данных. Остро вставшая проблема комплексной автоматизации эксперимента предопределила продвижение ЭВМ от этапов окончательной обработки к "истокам" экспериментальной информации.

Поворотным пунктом на пути автоматизации физического эксперимента стало применение вычислительных машин в реальном масштабе времени процессов регистрации экспериментальных данных. Вслед за первыми on-line экспериментами • эта новая прогрессивная методика интенсивно развивается и внедряется во всех ведущих ядерно-физических центрах. За прошедшие 20 с лишним лет получен ряд важных результатов, связанных с развитием как экспериментального оборудования, так и средств вычислительной техники и математического обеспечения.

Качественный и количественный рост детектирующей и регистрирующей аппаратуры, стремление рационально использовать возможности ускорителей, повышение интенсивности информационных потоков, усложнение структуры регистрируемых событий, повышение требований к обработке информации в реальном масштабе времени, усложнение управления физической аппаратурой вызывают необходимость достаточно развитых вычислительных средств и

*/ Говорун H.H., Мещеряков М.Г. Быстродействующие вычислительные машины в физических исследованиях. Вестник АН СССР, 1968, N3. #*/ Bellettini G. et al. A eonio spark chamber system.

CERN, 65-33, Geneva, 1965.

соответствующего программного обеспечения для проведения экспериментов. Метод траекторных измерений - один из основных приёмов в экспериментах физики высоких энергий. Связанная с этим проблема автоматического распознавания траекторий ( треков ) является одной из наиболее сложных задач обработки экспериментальной информации. Циклопические объёмы первичных экспериментальных данных, требующие огромного количества вычислений предопределяют разработку методов эффективной организации, прямо учитывающей массовый, индустриальный характер процессов и динамику операционной среды. Развитие, с одной стороны, средств вычислительной техники, а с другой, - резкое повышение требований к темпам создания (феномен "горячей физики"), к спектру функциональных возможностей и эффективности программного обеспечения современных экспериментов повысили актуальность7**'' разработки проблемно-ориентированных программных пакетов, материализующих знания, накопленные в процессе становления и развития рассматриваемой методики.

Диссертация основана на результатах исследований и материалах разработок, выполненных автором в 1965-1989 гг.

Цель работы. Исследование и комплексное решение проблем, связанных с созданием математического обеспечения ряда электронных экспериментов, проводимых с применением траекторных детекторов на ускорителях ОИЯИ, ИФВЭ (Серпухов), ИТЭФ и ЦЕРН.

Научная новизна. Для первого в СССР и одного из первых в мире экспериментов в области физики высоких энергий с применением ЭВМ в реймме непосредственной связи с физической установкой разработано и реализовано математическое обеспечение сбора и обработки данных в реальном масштабе времени, были получены принципиально новые решения актуальных проблем, касающихся процессов сбора информации, оперативного контроля экспериментального оборудования и автоматического распознавания графических образов событий.

*/ Например, в экспериментах^87по исследованию очарованных частиц на протонном синхротроне ИФВЭ для заполнения ленты достаточно 20-25 минут астрономического времени, а только " '' первичная обработка данных с одной ленты требует не менее 3

часов процессорного времени на ЭВМ ЕС 1061. **/ Карпов В.Я., Корягин Д.А., Шура-Бура М.Р. Обеспечение функционального наполнения пакета прикладных программ для решения задач математической физики. В кн. "Современные проблемы математической физики и вычислительной математики". М., Наука, 1982, с.190.

В последующие годы эти результаты были существенно развиты. Новая прогрессивная методика развивалась в условиях обновления компьютерной среды (эволюция от БЗСМ-ЗМ до распределённой системы, включающей базовую ЭВМ ЕС-1040, программно-управляемую модульную электронику, параллельные спецпроцессоры, коммуникационную и персональную ЭВМ), усложнения исследуемых физических явлений и системы детектирования и роста интенсивности потоков экспериментальных данных.

Предложены оригинальные принципы эффективной организации и структура математического обеспечения систем реального времени для экспериментов в области физики высоких энергий.

Разработаны новые адаптивные алгоритмы обслуживания двух основных параллельных процессов - сбора и обработки экспериментальных данных.

В рамках разработки математического обеспечения многоуровневого контроля оборудования и хода эксперимента разработаны оригинальные алгоритмы получения статистических оценок для набора значимых параметров основных типов координатных детекторов.

Для различных экспериментов с многоканальными спектрометрами разработаны новые экономичные, эффективные, автоматические методы распознавания пространственных траекторий частиц в условиях нелинейных возмущений, высокой множественности, высокого уровня траекторного и точечного фона, малого количества сигналов, соответствующих отдельным траекториям.

Предложен новый комплексный целостный подход, разработаны и внедрены программные средства автосопровождения, обеспечивающие высокий уровень над§зкности и производительности массовых процессов сбора и обработки экспериментальных данных на ЭВМ в условиях широкого диапазона изменений характеристик операционной среда.

Качественно новый этап развития методики разработки рассматриваемого математического обеспечения связан с созданием обсуждаемых в диссертации пакетов программ и интегрированных проблемно-ориентированных систем. Этот новый слой среда программирования радикально изменил технологическую основу систем обработки экспериментальных данных, ранее включавшую алгоритмический язык программирования и его расширение в виде библиотеки независимых программных модулей.

Практическая значимость работы. Применение результатов исследований и разработок, представленных в диссертации, позволили получить важные физические результаты, в частности:

- измерена вещественная часть амплитуды упругого -рассеяния^1

- исследована трансмиссионная регенерация нейтральных каонов высоких энергий^2*^;

/ч*/

- измерена поляризация в упругом рр - рассеянии ';

- исследовано спонтанное излучение при прохождении электронов и позитронов высоких энергий через монокристаллы^4*^;

/Ц* /

- исследовано глубоко-неупругое рассеяние мюонов ;

- впервые обнаружено рождение очарованных частиц при энергиях менее юо ГэВ, исследовань/6*/' свойства очарованных барионов А*, распадающихся по каналам Л* К°ри+яГ и Л*

Решающую роль в успешном проведении этих экспериментов, связанных с исследованием явлений с очень малым сечением и сложной топологией регистрируемых событий, сыграли высокие скоростные характеристики и надёжность системы набора экспериментальных данных и высокая производительность и эффективность системы обработки информации.

Опыт разработок математического обеспечения фундаментальных физических экспериментов был успешно применён для проведения

I*/ Воробьёв Г.Г.,....Иванченко И.М. и др. Интерференционные измерения вещественной части амплитуды упругого % р-рассеяния вперЗд при импульсах 2,44 и 1,91 ГэВ/с. ЯФ, 1974, Т.19, вып.4, с.849. 2*/ Бирулбв В.К.,....Иванченко И.М. и др. Трансмиссионная регенерация нейтральных К-мезонов на водороде. ЯФ, 1976, Т.24, ВЫП. 4, с.748. 3*/ Журкин В.В., Иванченко И.М. и др. Измерение поляризации в упругом рр-рассеянии при 2,1 ГэВ/с в области малых переданных импульсов. ЯФ, 1978, т.28, вып. 5(11), с.1280. 4*/ Булгаков Н.К.,....Иванченко И.М. и др. Угловые и энергетические распределения гамма-квантов, излучаемых при каналировании релятивистских позитронов. ЮТФ, Письма, 1983, т.38, в.9, с.462. 5*/ Bollini Г.,.. ..Ivanctieiiko I. et al. Deep Inelastic Muon Scattering in Carbon at large Q . In: "Proc. of the 1979 Internat. Symp. on Lepton and Photon Interactions at High Energies." Batavia, Aug. 23-29, 1979, p.149. 6*/ Алеев A.H.,....Иванченко И.М. и др. А-зависимость сечения рождения очарованных барионов А0 в нейтрон-ядерных

взаимодействиях. ЯФ, 1987, т.46, в.10, с.1127.

прикладных радиографических исследований на пучкэ ионов гелия .

Разработанные методы и программные средства используются при выполнении широкого спектра научно-исследовательских работ, а также в лекционных курсах для студентов естественных факультетов в ряде высших учебных заведений.

Апробация работы и публикации. Основные результаты и выводы диссертации докладывались на Международных совещаниях по проблемам математического моделирования, программированию и математическим методам решения физических задач ( Дубна, 1966, 1973, 1977, 1980,

1983 гг.); на Симпозиуме по ядерной радиоэлектронике ( Прага, 1966г.); на первом Всесоюзном симпозиуме по математическому обеспечению вычислительных систем, работающих в реальном масштабе времени ( Киев, 1972 г.); на Международных конференциях по физике высоких энергий; на Всесоюзных семинарах: по обработке физической информации ( Ереван, 1975 г.), по автоматизации научных исследований в ядерной физике и смекных областях ( Тбилиси,

1984 г., Протвино, 1986 г.); на рабочих совещаниях по нейтринному детектору ИФВЭ-ОИЯИ (1983 - 1986 гг.); излагались автором в лекциях III школы физиков ФТИ ( Ленинград, 1968 г.), ряда международных и всесоюзных школ: "Применение ЭВМ в экспериментальной физике" ( 1968, 1970, 1973 гг.), "Автоматизация научных исследований" (1978, 1980гг.), "Вычислительные науки и супер - ЭВМ" (1989 г.); обсуждались на научных семинарах ЛВТА, ЛВЭ, ОБМО ОИЯИ, ИТЭФ (Москва), Отдела обработки данных ЦЕРН (Женева).

Основные результаты диссертации опубликованы в виде сообщений и препринтов ОИЯИ, ИТЭФ и ЦЕРН, в виде статей в журналах и в материалах всесоюзных и международных конференций и школ. Всего по теме диссертации опубликовано более 120 работ, основные результаты изложены в работах ' .

Структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения и списка литературы.

7«/ Анисимов Ю.С.,....Иванченко И.М. и др. Радиография на пучке ионов гелия синхрофазотрона ОИЯИ. ОИЯИ,Р13-11872,Дубна,1978.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Во введении обосновывается актуальность разработок и исследований, результаты которых положены в основу диссертации; формулируется цель исследований, научная новизна и практическая значимость работы; излагается краткое содержание диссертации по главам.

В первой главе на примере ряда крупных электронных экспериментов ОИШ рассматривается эволюция математического обеспечения, связанная со становлением и развитием методики экспериментов в области физики высоких энергий на линии с ЭВМ; приводятся необходимые (с точки зрения создания программного обеспечения) сведения о составе оборудования, анализируется математическое обеспечение процессов калибровки координатных детекторов; обсуждается технологическое обеспечение разработки программ; формулируются и кратко характеризуются задачи математического обеспечения экспериментов в области физики высоких энергий.

Процесс проведения эксперимента можно разделить на несколько этапов: проектирование; стендовые исследования и автономная настройка элементов установки; комплексная отладка оборудования и проведение измерений; обработка экспериментальных данных; анализ и интерпретация результатов. Этапу проектирования соответствует математическое обеспечение процессов моделирования. Кроме решения общей задачи - возможности постановки эксперимента в конкретных условиях - результаты этих программ используются для количественного анализа и синтеза экспериментальной установки и системы обработки данных. Значительная часть оборудования в больших экспериментах представляет результат оригинальных разработок. Одной из сильных сторон методики экспериментов на линии с ЭВМ является возможность определения в сжатые сроки характеристик системы в реальных условиях7'8,9Л

Анализируется алгоритм геометрической калибровки координатных детекторов: определения параметров преобразования регистрируемой информации в единую декартову систему координат хуг. С каждым детектором связана локальная система координат х^ (1=1,2,...,ш) такая, что плоскость Х^о^ перпендикулярна оси ъ, повернута относительно ху на угол а^, смещена (для проволочных детекторов -в направлении перпендикулярном направлению проволок) на величину

и пересекает ось ъ в точке Таким образом, связь- между

координатой в локальной системе и соответствующими ей координатами в единой системе выражается соотношением х^ = ХСоба^+УБта^+ь^. Параметры аг,^ шцем из условия минимума функционала: N га 2

1 I Ьх^Сова1+(ау^ Ьуа)Б1па14 ] ' (1)

¿=1 1=1

где N - количество траекторий, прошедших через т детекторов; а^-.а .,ь .,ъ . - параметры траектории а в единой системе координат хуй (полный набор параметров пространственной траектории,аппроксимируемой линейной функцией); х^. - измеренная координата.

Соответствующая минимуму функционала (I) система нелинейных нормальных уравнений решается методом Ньютона. Для определения множества параметров, включающего аппликату и угол поворота, необходимо, чтобы траектории были непараллельны, а дисперсии распределения координат траекторий в каждом детекторе - ненулевые.

Рассмотренный алгоритм положен в основу программ, используемых в ряде экспериментов для геометрической калибровки координатных детекторов. В соответствующих программах предусмотрено три типа множеств искомых параметров: ( ), ( ) и (с^,!^^).

Следует отметить, что выбор множества параметров определяется не только точностью геодезических измерений и качеством юстировки, но и уровнем фона в исходных данных. В условиях реальных экспериментов процедура геометрической калибровки реализуется методом последовательных приближений. На первых итерациях используется (}^)-метод с уменьшением на каждой итерации ширины дорожки при распознавании траекторий. На последующих итерациях используется или (арЬ^й^-метод в зависимости от

качества юстировки и точности геодезических измерений. При такой процедуре существенно учитывается сравнительно малая чувствительность (^-метода к фоновым точкам благодаря линейной зависимости функционального аргумента от параметра

Для определения продольной координаты предусмотрены режимы, в которых искомые параметры соответствуют условному минимуму функционала (I). Уравнения связи между параметрами, имеющие вид:

Ч - =

отражают то обстоятельство, что две сигнальные плоскости изготавливаются в рамках одного модуля (камеры) и расстояния между плоскостями йг,-^ известны с высокой точностью. В этом режиме параметры ищем методом неопределенных коэффициентов Лагранжа.

Влияние геометрической калибровки на результаты распознавания иллюстрируется рисунками 1 и 2. На рис. 1 показано типичное событие, отобранное трековым параллельным процессором7''''17 (триггер второго уровня) спектрометра БИС-27187. Результаты распознавания получены программами7407 системы БМЗОН. На рис. 2 показано то же событие, но распознавание траекторий реализовано без привлечения результатов программы геометрической калибровки. Ухудшилась точность вычисления параметров найденных траекторий и, самое главное, часть зарегистрированного множества траекторий утеряна.

Первичная информация, получаемая с координатных детекторов (номер проволоки для ПК, время дрейфа для ДК) преобразуется в координаты. Передаточная функция, соответствующая. этому преобразованию, для ПК имеет простой вид. Параметризация передаточной функции для ДК - несколько более сложная задача. В общем виде передаточная функция для ДК определяется соотношением:

где Р - положение сигнальной проволоки в некоторой декартовой системе координат ХСЙ, б - направление дрейфа (±1 ) от точки прохождения частицы

до сигнальной проволоки, ГШ - преобразование (вообще говоря нелинейное) от времени дрейфа I к расстоянию до сигнальной проволоки. Экспериментальные исследования дрейфовых камер показывают,что интервал изменения t можно разделить на небольшое количество подынтервалов, в каждом из которых передаточная функция имеет вид:

x=svt+sR+Б ,

где V - скорость дрейфа электронов; И - смещение.

/10—12/

Анализируется эффективная процедура' определения оценок

параметров V и Е. Сущность метода иллюстрируется на примере определения передаточных функций измерительных модулей установки "Нейтринный детектор". Искомые параметры V,!* ищутся из условия минимума функционала:

r-PROJECTION

ЗЕАМСЕ=28 РМ=466 СУС1.Е= О ЕУЯ= 109 ОАТЕ-21 484

Рис. 1 Типичное событие, отобранное двухуровневой системой триггирования установки БИС-2 ОШШ. Результаты распознавания получены программами системы БИЗОН.

X-PROJECT1 ON

40

20

0

-20

-40

-400 -200 0 200 400

r-PROJECTION

SEANCE=28 RUN=466 CYCLE= 0 EVN= 109 DATE-21 484

Рис. 2 То хе событие, что и на рис. 1, но распознавание реализовано без привлечения результатов программ геометрической калибровки.

N 3 Д=1 1=2

где N - число зарегистрированных стрингов (проекций прямолинейных отрезков треков); 2,- -я*

к. =

г

- координата 1-ой проволоки;

,е4- некоррелированные случайные ошибки измерений Включение е1,е4 в функционал является необходимым условием для корректного решения рассматриваемой задачи. Игнорирование их приводит к потере свойства состоятельности оценок определяемых параметров.

Обосновывается, что для легко реализуемых условий экспозиции можно найти все параметры передаточной функции без привлечения дополнительных эталонных детекторов.

Во второй главе анализируются принципы общей организации и особенности решения основных задач программного обеспечения систем реального времени на этапе комплексной настройки экспериментального оборудования и проведения измерений. Сбор и накопление высокоинтенсивных потоков экспериментальной информации, обработка данных для технического и физического контроля, автоматическое управление аппаратурой, включающее поддержку специализированных копроцессоров и эмуляторов, обеспечение оперативного взаимодействия экспериментатора с программным комплексом - таков круг основных задач анализируемого математического обеспечения.

Для успешного решения . этих задач комплекс программ реального времени должен обеспечивать:

- высокую реактивность на сигналы внешних абонентов,

- достоверность накапливаемых экспериментальных данных,

- устойчивость функционирования в условиях сбоев операционного окружения и поступления ложной информации,

- эффективное использование ресурсов ЭВМ,

- гибкость и адаптивность,

- простоту освоения, использования и развития.

Решение многочисленных, качественно различающихся задач в реальном масштабе времени достигается путём распараллеливания связанных процессов. Такой подход реализуется на основе многомашинных, распределённых, гетерогенных комплексов и/или посредством организации специального мультипрограммного режима прохождения относительно самостоятельных процессов на базовой ЭВМ. Определяющим критерием декомпозиции, выбора дисциплины диспетчеризации и приоритетных уровней процессов являются скорость набора информации, теш и полнота обработки данных, степень оперативности взаимодействия с экспериментатором. Программное обеспечение систем реального времени состоит из общего для широкого класса экспериментов базового комплекса программ (БКП) и совокупности программ для конкретной установки, конкретного эксперимента или его этапа. БКП включает средства организации параллельного прохождения процессов, унифицированную подсистему передачи информации, средства обеспечения диалогового режима, пакеты программ статистической обработки и представления информации, а также программы распознавания и определения параметров событий. Разработанная структура программных комплексов использовалась при создании математического обеспечения существенно разных экспериментов.

Основными элементами множества параллельных процессов, реализуемых в системах реального -времени, являются сбор и

обработка экспериментальных данных. Рассматривается алгоритм

/ря/

связи между этими процессами. Их динамика анализируется в среде реальной распределённой системы^30''. В рамках рассматриваемого алгоритма получены эффективные решения задач организации дисциплины приоритетного обслуживания, синхронизации, распределения памяти и передачи информации между процессами. Общность и эффективность выработанных концепций дисциплины обслуживания асинхронных параллельных процессов подтверждена опытом применения результатов разработок при одновременном проведении крупномасштабных независимых экспериментов с использованием в реальном времени общей базовой ЭВМ.

Рассматриваются принципы и результаты разработок программного управления выбором режима функционирования экспериментальных комплексов^1и программной поддержки быстрых параллельных

спецпроцессоров729,4"17. Анализируется эволюция алгоритмов приёма и накопления экспериментальных данных:

- В первых системах73,4,6,7'157 при8м осуществлялся массивами, сформированными аппаратурой передачи, в групповом режиме под контролем центрального процессора.

- Для последующих систем//1б>17>18>22123,25,2б/ развитие алгоритмов связано с постепенной децентрализацией решения задачи сбора и накопления информации, заменой аппаратных устройств программируемыми процессорами, специализацией, автономизацией высокочастотной динамики процесса, рациональным распределением функций7297 между элементами интегрированной распределённой системы сбора информации: центральным процессором базовой ЭВМ, каналами ввода/вывода и сопряжёнными с ниш программируемыми коммуникационными спецпроцессорами, периферийной ЭВМ, обеспечивающей локальное управление регистрирующей электроникой.

Рассмотрены задачи функциональных программ обработки данных в реальном масштабе времени. Непрерывный контроль экспериментального оборудования (технический контроль) на основе оперативного анализа вводимой информации и быстрая обратная связь обеспечивают высокую надёжность измерительно-вычислительных систем. Эффективность этапа измерений, особенно в экспериментах поискового характера, зависит от того, насколько полна схема обработки событий, реализуемая в реальном времени, и какая доля событий обрабатывается по этой схеме (физический контроль). В экспериментах, где процедура получения окончательного физического результата существенно итеративна или выходит за рамки предоставляемых в реальном времени вычислительных ресурсов, сложность и многофункциональность системы обработки данных связана, в основном, с многокомпонентностью установок. В процессе настройки запрашиваемые результаты обработки эволюционируют от простейших к сложным по мере достижения необходимых характеристик (Таблица 1). На этапе измерений при возникновении и локализации ошибок разворачивается обратный процесс . Типовая многоуровневая схема контроля рассматривается на примере многочасгичного спектрометра БИС-2. Описывается унифицированный набор значимых контролируемых параметров и алгоритмов их вычисления для основных типов координатных детекторов: искровых, пропорциональных и дрейфовых камер.

Таблица 1

SEANCE=28 RTJN=325 DATE 14/ 4/84 RUNTIME 15.42.32

ID=300 GLOBAL PC TABLE.NUMBER OF EVENTS=24354

PLANE FAILURE MUXTI NUMB.OF CLUST. EFFICIENCY NTR(EFF & TOTAL)

CLUST. SIZE

1 1* 1.000 0.00 0.000 0 .000 ***** 0 0

2 1* 1.000 0.00 0.000 0 .000 ***** 0 0

3 2* 1.000 0.00 0.000 0 .000 ***** 0 0

4 2* 1 .000 0.00 0.000 0 .000 ***** 0 0

5 3X 0.000 6.34 5.367 1 .181 0.937 81367 86661

6 3Y 0.001 6.63 5.465 1 .212 0.921 85561 86727

7 4* 1 .000 0.00 0.000 0 .000 ***** 0 0

8 4Y 0.000 6.51 5.283 1 .233 0.935 85509 86842

9 5X 0.000 6.76 5.751 1 .175 0.920 82767 87412

10 5Y 0.000 5.83 5.082 1 .158 0.876 86100 87188

11 6X 0.001 5.88 5.190 1 -133 0.854 83244 86832

12 6Y 0.001 5.50 4.764 1 .153 0.831 85465 86566

13 7U 0.000 8.81 7.397 1 .192 0.889 51468 53612

14 7V 0.000 8.18 6.970 1 .174 0.825 52244 53612

15 8X 0.000 11 .52 8.492 1 .356 0.976 81277 88038

16 8Y 0.000 10.53 7.820 1 • 352 0.927 86457 88038

17 9X 0.000 11 .64 8.446 1 .378 0.973 81238 88020

18 9Y 0.000 10.86 7.938 1 .368 0.959 86225 88025

19 10X 0.000 7.45 4.960 1 .502 0.987 53261 53604

20 10Y 0.000 5.68 4.454 1 .275 0.927 52022 53603

21 11U 0.001 5.70 4.076 1 .400 0.932 47634 50677

22 11V 0.001 5.62 4.161 1 .349 0.977 47471 50463

23 12X 0.024 5.10 3.124 1 .633 0.992 29594 29721

24 12Y 0.026 4.47 2.965 1 .509 0.971 29231 30143

25 13X 0.007 6.92 4.194 1 .649 0.988 38555 39023

26 13Y 0.009 6.61 4.337 1 .525 0.947 37525 39413

27 14U 0.227 4.31 2.563 1 .681 0.961 11501 11847

28 14V 0.226 3.98 2.372 1 .679 0.969 11278 11631

29 15U 0.042 4.33 3.252 1 .331 0.903 29832 30083

30 15Y 0.037 4.39 3.301 1 .329 0.922 30105 30360

NUMBER OF V°-EVENTS 15632 64-187 PER CENT

NUMBER OP K°-EVE№PS 3204 13.' 156 PER CENT

NUMBER OF Л -EVENTS 1523 6.; 254 PER CENT

Предложенная методика позволяет в сжатые сроки создавать программное обеспечение конкретного эксперимента. Примером этого может служить создание математического обеспечения экспериментов на установке КРИСТАЛЛ'''20"22^. Разработанный комплекс программ обеспечивал высокую скорость сбора данных и, что особенно важно, полный цикл обработки этих данных - геометрическую калибровку, параметризацию передаточной функции дрейфовых камер (координатных детекторов), распознавание, реконструкцию и статистическую обработку событий. Функциональные возможности были дополнены средствами оперативного взаимодействия экспериментатора с системой обработки данных, анализа и интерпретации результатов. Обработка информации проводилась для решения 6 реальном врелени двуединой задачи: настройки активных компонентов установки, включающей ориентацию кристалла, и идентификации исследуемого эффекта методами многопараметрического анализа спектров. Высокие рабочие характеристики и широкие функциональные возможности созданного комплекса программ в сочетании с надлежащим уровнем разработанного интерфейса пользователя позволили получить позитивный результат эксперимента - обнаружение эффекта отклонения заряженных частиц высоких энергий изогнутым монокристаллом - непосредственно в процессе экспозиции на пучке.

Третья глава посвящена проблемам разработки математического обеспечения для распознавания трековой информации, регистрируемой бесфильмовыми спектрометрами с координатными детекторами. Описывается алгоритм поиска треков, разработанный для первого эксперимента/1,2/ ОИЯИ, проводимого бесфильмовой траекторной методикой. Этот метод в существующей в настоящее время классификации методов распознавания занимает место на границе комбинаторного метода и метода двухобластной опорной дорожки.

На основе опыта автоматического анализа событий в цикле первых экспериментов на синхрофазотроне ОИЯИ и в других экспериментах разработан алгоритм для систем распознавания событий с кусочно-прямолинейными траекториями, реализованный в базовой программе ЛМНТР^34'/ При разработке алгоритма ЛИНТР учитывались следующие существенные особенности трековой информации, регистрируемой координатными детекторами: - стохастическая природа процесса регистрации (характеризуется

величинами точности и эффективности детекторов);

- относительно небольшое количество точек на траектории (координата траектории регистрируется отдельным детектором);

- значительное расстояние между точками (стремление достигнуть высокого углового разрешения, модульность);

- наличие фонового траекторного и точечного сопровождения (высокая интенсивность потоков частиц, конечное временное разрешение детекторов и др.).

Высокая достоверность результатов рассматриваемого метода распознавания достигается благодаря систематической минимизации неопределённости прогнозирования положения очередной точки в процессе поиска, что в конечном итоге уменьшает вероятность принятия ложных точек, а в случае варианта алгоритма с выбыванием точек найденных треков уменьшает и вероятность статистической ошибки первого рода. Радикальное уменьшение времени достигается за счёт исключения из анализа ложных комбинаций благодаря встроенному механизму использования априорной информации и оптимальному рассредоточению решающего правила - непрерывному контролю развития процесса присоединения точек и систематическому учёту истории направленного перебора. Учёт специфики модельной функции искомых траекторий обеспечивает анализируемому методу также все достоинства методов слежения по треку.

Для некоторых важных аспектов рассматриваемого метода получено аналитическое обоснование. В целом метод проверен посредством математического моделирования и подтверждён опытом использования программы ЛИНТР в ряде физических экспериментов74'5'7'13'15'''7,22*23/ с позиционно-чувствительны-ми детекторами: магнитострикционными и ферритовыми искровыми камерами, пропорциональными и дрейфовыми координатными детекторами.

Далее анализируется методика распознавания траекторий, алпроксимантами которых являются нелинейные функции727,э7,42~447. Рассмотрен подход, в рамках которого результаты решения прямой задачи (моделирование процессов измерений) используется не только для тестирования алгоритмов обработки, но и для их автоматического конструирования. Рассматривается алгоритм автоматического распознавания набора траекторий, регистрируемых в тороидальном спектрометре в условиях распределённой области взаимодействия

(мишени), нелинейных возмущений, высокой множественности и значимой временной мультивариантности^39^.

Рассмотрено математическое обеспечение/40/ системы обработки экспериментальных данных, регистрируемых многочастичннм спектрометром с пропорциональными камерами. Эта система ориентирована на эксперименты, которые характеризуются большой плотностью и множественностью траекторий в событии, невысоким отношением эффект/фон, огромным количеством регистрируемых событий. В совокупности эти условия, закрывая возможность привлечения человека - оператора для фильтрации трековой информации на этапе массовой обработки экспериментальных данных, предопределяют конструирование экономичных, высокоэффективных, автоматических алгоритмов решения сложной задачи распознавания.

Результаты регистрации полных траекторий, искривляемых в магнитном поле, разделяются на две части, к которым применяются существенно разные методы распознавания. При традиционном подходе общее направление поиска структурных элементов траекторий обратно движению частиц. Этим приЭмом пользуются для улучшения одной из важнейших характеристик экономичности - времени фильтрации. В условиях рассматриваемой задачи для уменьшения вероятности статистической ошибки первого рода процесс распознавания разворачивается из области вершины, несмотря на большую плотность искомых траекторий, осложнённую фоновой загрузкой в этой области, расположенной в окрестности мишени и перед спектрометрическим магнитом, осуществляющим также частичную фильтрацию. Новизна рассматриваемого метода распознавания связана, в частности, с предварительной оценкой и последующим использованием положения вершины, с учётом доминирующего влияния дискретной структуры детекторов на закон распределения погрешностей регистрируемых координат, корректным анализом кластеров. Кроме этих свойств, повышающих достоверность результатов распознавания, рассмотрена другая особенность, связанная с повышением скорости процесса, -вычисление решающей функции с информационным Оазисом, содержащим инвариантный массив трек-кодов и статусную матрицу события. Анализируемый метод распознавания применяется в системе массовой обработки на скалярных ЭВМ. Аналогичный алгоритм разработан и исследован на матрично-конвейерном вычислительном процессоре ЕС 2706.

Метод распознавания траекторий на множестве данных, получаемых со второй части регистрирующего тракта спектрометра, существенно отличается от предыдущего. Малое количество детекторов и связанное с этим их равномерное распределение по признаку ориентации систем координат предопределило разработку нетрадиционного метода распознавания. Сущность этого метода -продвижение по пространственному треку с отбором координат, согласующихся со значением локальной пороговой решающей функции и последующий выбор наиболее достоверных на множестве найденных конкурирующих наборов. Определяющую роль в достижении высокого качества функциональных алгоритмов сыграл комплексный подход, интегрированное построение системы. Кроме основных функциональных модулей система программ включает вспомогательные подсистемы, обеспечивающие статистическое моделирование процессов регистрации частиц, геометрическую калибровку, входной контроль логической согласованности экспериментальных данных, статистический анализ и графическое представление информации.

Рассматривается математическое обеспечение распределённой системы распознавания траекторий, включающей специализированные параллельные процессоры. Назначение системы - отбор "полезных" событий со сложной топологией в реальном масштабе времени процессов регистрации трековой информации (триггер второго уровня). Высокая скорость реиения (десятки миллионов скалярных операций в секунду) - переработка большого объёма информации за строго ограниченное время - достигаются благодаря распараллеливанию простых массовых операций7417, а гибкость и "интеллектуальность" обеспечиваются программируемосгью, осуществляемой с использованием ЭВМ, входящей в состав распределённой вычислительной системы эксперимента7307. По ряду признаков реализуемый системой алгоритм относится к классу методов двухобластной статической опорной дорожки с табулированными грек-кодами.

В четвёртой главе анализируются вопросы организации массовых процессов обработки экспериментальных данных74 ■477. Показывается, что традиционная схема обработки экспериментальных данных не достаточно адекватна применениям ЭВМ коллективного пользования для реализации массовых процессов. Повышение производительности системы обработки с традиционной организацией обуславливает

экстремальный рост требований (иногда значительно опережающий реальные возможности) к мощности и надежности ЭВМ и/или возрастание нагрузки по обслуживанию системы.

Первоначальной целью анализируемых исследований было, не снижая производительности системы обработки, избавить физика-пользователя от рутинной, кропотливой, неинтересной работы в контуре системы с низким уровнем детерминированности основных характеристик. Результатами проделанных разработок явились новый подход, метода и программные средства (система МОПАС) эффективной организации массовых процессов в широком классе задач обработки экспериментальных данных на ЭВМ коллективного пользования.

Базисные варианты МОПАС обеспечивают программное сопровождение базы данных с сохраняемыми очередями многотомных информационных наборов. Производительность такой обрабатывающей системы, в которой устранены внешние дестабилизирующие факторы, полностью определяется дисциплиной обслуживания и надежностью операционной среды. Для тех случаев, когда надёжность операционного окружения недостаточно высока, предусмотрен расширенный набор функций', включающий средства обнаружения и локализации ошибки, исправления её последствий, уменьшения потерь, вызванных этой ошибкой, восстановления запросов на обслуживание при аварийном окончании задания. С точки зрения теории массового обслуживания, предложенная процедура обработки ошибок на скрытом уровне соответствует восстанавливаемым системам с ненадёжными каналами (приборами) обслуживания. Таким образом, благодаря этому элементу МОПАС устранение последствий сбоев осуществляется без вмешательства пользователя, а в случае применения другого элемента - буферизованного доступа к архиву данных - и без привлечения оператора.

Рассматривается принципиальная схема процесса обработки данных с применением средств автосопровождения. Вводится понятие фазы массового' процесса, включающей в качестве структурных звеньев задания - стандартные объекты, обслуживаемые операционной системой. Автоматическая децентрализованная связь по управлению между звеньями системы включает три основных элемента, выбранные по аналогии с базовыми конструкциями структурного программирования: последовательное соединение (следование).

ветвление и повторение ( цикл ). На вычислительных машинах с непрерывным режимом функционирования (точнее, режимом с сохраняемыми системными очередями) вся обработка осуществляется в рамках одной фазы. Задание, оканчиваясь, запускает следующее, так что только серьёзные внешние причины могут остановить процесс. Автозапуск не осуществляется (фаза оканчивается) при отказе операционной системы, завершении задания оператором или при появлении серьёзной ошибки в базе данных. Рассмотренные методы и средства, гармонично дополняющие функциональное наполнение системы обработки (определяющее достоверность и точность получаемых результатов), прямо влияют на производительность системы и такие её эксплуатационные характеристики, как выживаемость, надёжность, экономичность, дружественность, удобство и т.п. Анализируемый подход был разработан, реализован и впервые внедрён в полном объёме при обеспечении процессов сбора и обработки экспериментальных данных на ЕС ЭВМ (ЕС-1040, 1033, 1035, 1045, 1055, 1060, 1061) и С1)С-6500 в цикле экспериментальных исследований с многочастичным спектрометром БИС-2 ОИЯИ и обеспечил 5-6 кратное увеличение производительности системы массовой обработки по сравнению с традиционным подходом.

Несмотря на известную специфику программного обеспечения экспериментов в области физики высоких энергий, связанную с их уникальностью и динамичностью, существуют объективные предпосылки создания унифицированной части математического обеспечения рассматриваемой предметной области/49/. Дяшя глава посвящена проблемно-ориентированным системам и пакетам программ, общих для широкого класса экспериментов.

Успешное проведение современных исследований в области физики высоких энергий во многом определяется обеспечением активной роли физика-экспериментатора в системах сбора, обработки и анализа экспериментальных данных. Решение этой задачи обуславливает создание проблемно-ориентированных систем машинной графики''50-52''. Такой системой является многовариантная, многорежимная интегрированная графическая система ИРИС. Эта система аккумулировала многолетний позитивный опыт разработок и применения интерактивной иллюстративной компьютерной графики в исследованиях в области физики высоких энергий. К программному обеспечению такой

графики, кроме функционального многообразия, мобильности и адаптивности, предъявляются следующие требования и условия:

- совместимость с программным окружением, осуществляющим формирование базы данных;

- принадлежность визуализируемых объектов к двум основным типам: результатам статистической обработки и физическим событиям, прошедшим различные этапы процессов распознавания и определения геометрических и кинематических параметров;

- гибкость, обеспечивающая простой переход от пакетного к интерактивному режиму;

- возможность применения средств машинной графики в условиях распределения вычислительных средств.

Программное обеспечение графической системы имеет иерархическую (включающую четыре уровня) структуру. Каждый структурный уровень представляет собой детализацию функций более высокого уровня. Поэтапной переработкой информации осуществляется переход от представления объекта в базе данных к его представлению в видеобуфере и выводу на графическое устройство: виртуальное (режим формирования метафайла) или реальное. На верхнем уровне осуществляются подготовительные операции для последующего доступа к интегрированной информационной базе, включающей стандартную базу статистических данных. Первичный анализ и интерпретация директив относятся к этому же уровню. К третьему уровню относятся программы, генерирующие макроизображения. Примерами этого понятия могут служить согласованная композиция нескольких гистограмм (рис.3), нестандартные объекты типа изображения событий (рис. 2) и т.п. Второй иерархический уровень соответствует графическим программам, связанным с решением широкого круга задач обработки данных и не зависящим от применяемых виртуальных или реальных графических устройств. Главная составляющая этого уровня модифицированный вариант графического интерфейса пакета нвоок. Программы нижнего уровня ориентируют систему на конкретные устройства представления информации. Призванные реализовывать прямо или опосредованно операции обмена они являются также машинно-ориентированными. Выделение такого рода программ в самостоятельные подсистемы обеспечивает необходимый уровень независимости системы и программ пользователя по отношению к

Рис. 3

графическим устройствам. Созданный набор программ . прямого вывода совместим с графическими пакетами НРЬОТ и ГРАФОР.

Рассматривается разработанная и широко используемая распределенная графическая система/52/. На центральной машине результаты обработки данных представляются в форме графического метафайла. Функция персональной ЭВМ - интерпретация метафайла в диалоговом режиме, включающая графический вывод информации на реальные устройства. Обеспечение правила умолчания, широкие возможности применения макрофункций и пошаговой детализации делают многофункциональную систему ИРИС прозрачной (не затемнённой инфраструктурными деталями), адаптивной, одинаково удобной и для начинающего, и для опытного пользователя.

Проанализирована интегрированная распределённая система статистического анализа данных СТАР/53/. Гетерогенная компьютерная среда этой системы включает центральную и персональную вычислительные машины. Реализуемая в автоматическом пакетном режиме функция центральной ЭВМ - обработка многотомных наборов информации и формирование статистической числовой базы данных. Персональная ЭВМ используется для анализа, интерпретации и графического представления информации. Существует некоторое пересечение классов задач, в котором распределённые системы МРИС и СТАР оказываются близкими по эффективности и результатам применения. В тех случаях, когда процесс анализа и интерпретации результатов является многовариантным, итерационным.

многопроходным, предпочтительнее оказывается применение СТАР. Это хорошо согласуется с концепцией независимости из общей теории систем: высокочастотная динамика системы концентрируется в рамках единого модуля (в нашем случае - автоматизированной подсистемы на базе ПЭВМ), а межмодульные взаимодействия ограничиваются низкочастотной динамикой. Информационное связующее звено между подсистемами системы СТАР формируется пакетом НВООК. Для переноса информационной базы между ЭВМ существенно разных типов данные преобразуются в машинно-независимую, мобильную форму.

Уже в первых экспериментах74,13,157, где применялись ЭВМ второго поколения на линии с экспериментальной аппаратурой, были сформулированы требования к программным средствам статистической обработки данных, проводилась целенаправленная разработка согласованного специализированного набора программных модулей777. Качественно новый этап в рассматриваемых разработках связан с созданием программного пакета нвоок754-577. Пакет НВООК предоставляет достаточно широкий набор средств для заказа статистических объектов (представляемых обычно в виде гистограмм, диаграмм рассеяния, таблиц), накопления статистических распределений, операций над ними, простого и удобного доступа к локальной базе данных, представления - вывода в соответствующей форме. При создании систем реального времени разработано расширение пакета - интерактивный нвоок7257. В связи с массовым внедрением ПЭВМ, новых элементов кошьютерного окружения экспериментальной физики, особую значимость приобрели результаты разработок средств доступа к локальной базе данных в условиях жёстких ограничений на оперативную память.

Созданный в рамках первого совместного ОИЯИ-ЦЕРН эксперимента этот пакет к настоящему времени нашёл широкое применение во многих исследовательских центрах мира.

Другим компонентом базового математического обеспечения являются средства7597 для динамической настройки программ, обеспечивающие гибкость и адаптивность функциональных модулей систем обработки данных и управления экспериментом. Обсуждается предложенная и реализованная методика расширения состава языковых конструкций, установления соответствия между внутренними и внешними переменными в терминах языка программирования.

интерпретатор, обеспечивающий лексический, синтаксический и семантический анализ сообщений, вводимых в свободном формате. Предложенный подход позволил использовать единый язык взаимодействия пользователя как с проблемно-ориентированными системами, работающими в режиме реального времени, так и с программами последующей обработки данных в автоматическом пакетном режиме.

Созданные программные комплексы используются автономно для решения широкого круга сложных задач, а также как компоненты интегрированных систем математического обеспечения процессов сбора и обработки экспериментальных данных, представления и интерпретации результатов.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Разработаны принципы эффективной организации и типовая структура математического обеспечения систем реального времени для экспериментов в области физики высоких энергий. Для решения в реальном масштабе времени комплекса качественно различающихся задач разработано и реализовано два подхода: распараллеливание ассоциированных процессов на базовой ЭВМ и интеграция функций в гетерогенной многопроцессорной вычислительной среде. Разработана и реализована методика коллективного использования единой базовой ЭВМ в реальном масштабе времени независимыми экспериментами.

2. Разработан адаптивный алгоритм диспетчеризации основных параллельных процессов - сбора и обработки экспериментальных данных, обеспечивающий, в частности, синхронизацию, эффективное распределение ресурсов и информационный обмен.

3. Благодаря концептуальному единству многолетнего цикла разработок и исследований в рамках рассматриваемого научно-методического направления создан гибкий многофункциональный базовый комплекс программ реального времени, ориентированный на широкий класс электронных экспериментов.

4. Разработаны принципы и создано математическое обеспечение многоуровневого контроля оборудования и хода эксперимента. Предложен унифицированный набор значимых параметров и оригинальные алгоритмы получения их статистических оценок для основных типов координатных детекторов.

5. Разработаны эффективные методы и соответствующее программное обеспечение автоматического распознавания пространственных траекторий частиц для типовых условий экспериментов с бесфильмовыми координатными детекторами. Создано математическое обеспечение распределённой системы распознавания траекторий, включающей специализированные параллельные процессоры.

6. Разработан подход, методы и программные средства эффективной организации массовых процессов в широком классе задач моделирования и обработки экспериментальных данных на ЭВМ коллективного пользования. В рамках предложенных решений обеспечивается радикальное повышение надёжности и производительности массовых процессов для широкого диапазона варьирования рабочих характеристик операционного окружения, а физик-пользователь освобождается от трудоёмких функций по обслуживанию системы обработки информации.

Т. Разработаны, внедрены и широко используются в пакетно-интерактивном режиме интегрированные , распределённые системы для статистической обработки экспериментальных данных, графического представления и интерпретации результатов.

8. Разработано, создано и внедрено математическое обеспечение ряда крупных экспериментов, проводимых электронной методикой на ускорителях ОШШ (Дубна), ИТЭФ (Москва), ЦЕРН (Женева), ИФВЭ (Серпухов):

- Математическое обеспечение для первого в СССР и одного из первых в мире эксперимента в области физики высоких энергий с применением ЭВМ в режиме непосредственной связи с физической установкой.

- Комплекс программ реального времени для экспериментов с использованием бесфильмового искрового спектрометра, установка БИС. Первоочередные эксперименты на ускорителе ИФВЭ.

- Комплекс программ для проведения обработки экспериментальных данных и анализа результатов в первом эксперименте с бесфальмовыми координатными детекторами на ускорителе ИТЭФ.

- Для совместного ОМЯИ-ЦЕРН мюонного эксперимента, одного из первых на ЭРЗ-ускоригеле ЦЕРНа, разработаны и реализованы алгоритмы распознавания регистрируемых в тороидальном магнитном поле пространственных траекторий - результатов рассеяния частиц

высоких энергий на веществе распределённой мишени. Подученные результаты разработок использованы и развиты в алгоритмах распознавания траекторий, регистрируемых мюонным спектрометром установки "Нейтринный детектор". В соавторстве с сотрудниками ЦЕРН созданы пакеты прикладных программ НВООК и PPREAD, ныне широко применяемые в физических центрах мира.

- Для поисковых экспериментов с применением спектрометра с дрейфовыми камерами (установка КРИСТАЛЛ-I) создана интегрированная система математического обеспечения процессов настройки оборудования, регистрации и обработки данных, интерактивного анализа и интерпретации результатов, которая позволила получить позитивный результат эксперимента (обнаружен эффект отклонения пучка заряженных частиц изогнутым монокристаллом) непосредственно в процессе экспозиции на пучке. Полученные новые решения, связанные с высоким уровнем интеграции математического обеспечения разнородных процессов в реальном масштабе времени, были развиты в математическом обеспечении установки ДМСК-2 в цикле исследований кумулятивного рождения частиц и установки КРИСТАЛЛ-2 в исследованиях спонтанного излучения, возникающего при каналировании релятивистских частиц.

- Для многопланового цикла экспериментов с применением многочастичного спектрометра с пропорциональными камерами (установка БИС-2) на ускорителе МФВЭ разработаны и внедрены многофункциональное программное обеспечение распределённой системы реального времени и интегрированный комплекс массовой обработки данных.

Применение созданного математического обеспечения позволило получить ряд важных физических результатов.

В диссертации сознательно уделялось особое внимание решению задач с экстремальными параметрами: высокие интенсивности и большие объёмы потоков экспериментальных данных, малые сечения и сложная топология физических событий, высокий уровень фона, динамичность, многорежимность и многокомпонентность экспериментальных комплексов, жёсткие временные требования, неоднородная распределённая многопроцессорная вычислительная среда. Все эти свойства отражают современные тенденцш/*^ и будут

*/ Zanella P. Trends in computing for High Energy Physics.

CERN, DD/85/12, Geneva, 1935.

являться не исключением, а нормой в новом поколении экспериментов на строящемся в СССР ускорительно-накопительном комплексе (УНК).

Основные результата диссертации опубликованы в работах:

1. Chuvllo I.V......Ivanchenko I.M. et al.ïilrnless spark chamber

on-line computer system. In: "Proc. Intern. Conf. on Instrum. for High Energy Physics", Stanford, 1966, p.579.

2. Иванченко И.M. Программа анализа упругого тср-рассеяния при непосредственной связи магнитосгрикционных искровых камер с ЭВМ. В кн.: "Материалы совещания по математическим методам решения задач ядерной физики. Дубна, 21-25 июня 1966 г." ОИЯИ, 5-3263, Дубна, 1967, с.107.

3. Иванченко И.М. Использование ЭВМ в экспериментах с применением бесфильмовых искровых камер. В кн:"Материалы 3-й школы физиков ФТИ", Ленинград, 1968, с.493.

4. Вишняков В.В......Иванченко И.М. и др. Программы сбора и обработки данных с бесфильмовых проволочных камер пятиметрового искрового спектрометра МИС ОИЯИ. ОИЯИ, 10-7966, Дубна, 1974.

5. Заневский Ю.В., Иванов A.B., Иванченко И.М. и др. Система пропорциональных камер экспериментальной установки "Фотон". ОИЯИ, Р13-8283, Дубна, 1974.

6. Иванченко И.М. Организация программного обеспечения экспериментов, где ЭВМ используется в реальном масштабе времени. В кн.: "Труды международной школы по использованию ЭВМ в экспериментальной физике."

ОИЯИ, 10-5255, Дубна, 1970, C.179.

7. Говорун H.H., Иванченко И.М. и др. Программное обеспечение по поиску радиоактивности нового типа. ОИЯИ, 10-9214,Дубна, 1975.

8. Говорун H.H., Иванченко И.М., Чвыров A.C. Определение параметров бесфильмовых искровых камер.

ОИЯИ, Р5-5397, Дубна, 1970.

9. Вертоградова ¡О.Л., Иванченко И.М., Мойсенз П.В. Определение параметров локальных систем координат дискретных детекторов. ОИЯИ, Р10-89-1 49, Дубна, 1989'.

10. Говорун H.H.,....Иванченко И.М. и др. Исследование системы дрейфовых камер на синхрофазотроне ОИЯИ. ОИЯИ, PI3-9349, Дубна, 1975; Nucl. Inst. & Meth., V.138, N 1, 1976, p.105.

i 27

11. Гергеи Э......Иванченко И.М. и др. Математические методы ис

следования характеристик дрейфовых камер.

ОИЯИ, 10-11210, Дубна, 1978.

12. Иванченко И.М., Мойсенз П.В. Об одном методе определения пе раметров передаточной функции для дрейфовых камер установ? "Нейтринный детектор". ОИЯИ, Р10-89-148, Дубна, 1989.

13. Журкин Б.В., Иванченко И.М. и др. Аппаратура и программнс обеспечение эксперимента по рассеянию поляризованных протоне на ядрах. М., ИТЭФ-62, 1974, с.77.

14. Говорун H.H., Иванченко И.М., Нефедьева Л.С. Математическс обеспечение систем обработки данных ядерного эксперимента использованием ЭВМ в реальном времени. В кн. "i-i всесоюзный симпозиум по математическому обеспечен! вычислительных систем, работающих в реальном масшта( времени", Киев, 1972.

15. Вовенко А.О......Иванченко И.М. и др. Программа контроля аппаратуры и накопления информации в экспериментах ( Н°-мезонами высоких энергий. ОИЯИ, РЮ-7460, Дубна, 1973.

16. Иванченко И.М., Сеннер А.Е. Общая, организация системы ynpai ляющих программ для установки ФОТОН. В кн. "Материалы междц народной школы по вопросам использования ЭВМ в ядерных иссл< дованиях", ОИЯИ, Д10,11-8450, Дубна, 1974.

17. Балашов В.К.,....Иванченко И.М. и др. Некоторые аспек1 системы сбора информации и контроля бесфильмово] спектрометра на базе ЭВМ ЕС-1040. ОИЯИ, 10-11357, Дубна, 197Î

18. Айхнер Г......Иванченко И.М. и др. Бесфильмовый спекгроме1

БИС-2 и его физические характеристики.

ОИЯИ, 1-80-644, Дубна, 1980.

19. Говорун H.H., Иванченко И.М. и др. О программном управлени физическими экспериментальными установками. В кн.:"Материал семинара по обработке физической информации",

ЕрФИ, Ереван, 1976, с.59.

20. Говорун H.H.,....Иванченко И.М. и др. Математическое обеспечение установки КРИСТАЛЛ. Часть II. ОИЯИ,Р10-12968,Дубна, 19£

21. Водопьянов A.C......Иванченко И.М. и др. Управление траекториями заряженных частиц с помощью изогнутого монокристалла. ОИЯИ, Д1-12716, Дубна, 1979;

ЖЭГФ, Письма, 1979, Т.30, вып.7, с.474; Physics Letters, 1979, v.88В, N 3/4, p.387.

22. Водопьянов A.C.,....Иванченко U.M. и др. Спектрометр для ис-исследования каналирования протонов с Е=8,4 ГэВ в монокристаллах. ОЮТ, Р13-80-225, Дубна, 1980; ПТЭ, 1981, N 2, С.36.

23. Водопьянов A.C.,....Иванченко И.М. и др. Спектрометр для исследования спонтанного излучения, возникающего при прохождении позитронов и электронов высоких энергий через монокристаллы. ОИЯИ, Р13-82-547, Дубна, 1982.

Nucl. Instr. & Jfeth., 1983, v.211, N2/3, р.353.

24. Буклей А.Е.,....Иванченко И.М. и др. Аппаратура и программное обеспечение эксперимента по рассеянию поляризованных протонов на водороде и ядрах. М., ИТЭФ-22, 1979; ПТЭ, 1980, N3, с.46.

25. Иванченко И.М. Математическое обеспечение электронных экспериментов в области физики высоких энергий. В кн.:"Материалы XIII школы по автоматизации научных исследований АН СССР.", ИФ СО АН СССР, Красноярск, 1980, с.19.

26. Иванченко И.М. и др. Комплекс программ реального времени для исследования на установке ДИСК-2 кумулятивного рождения частиц. ОИЯИ, 10-81-754, Дубна, 1981.

27. Иванченко И.М. Математическое обеспечение экспериментов на линии с ЭВМ. В кн. "Груды международного совещания по проблемам математического моделирования в ядерно-физических исследованиях", ОИЯМ, Д10,11-81-662, Дубна, 1981, с. 151.

28. Евсиков И.И., Иванченко U.M. и др. Адаптивный алгоритм связи процессов сбора и обработки данных в системе управления экспериментом на циклических ускорителях.

ОИЯИ, 10-83-503, Дубна, 1983.

29. Евсиков И.И., Иванченко И.М. и др. Организация передачи информации в распределённой системе ЭВМ на линии с экспериментальной установкой БИС-2. ОЮТ, 10-83-773, Дубна, 1983.

30. Евсиков И.И., Иванченко И.М. и др. Математическое обеспечение неоднородной распределённой вычислительной системы для экспериментов в области физики высоких энергий. В кн.:"IV Всесоюзный семинар по автоматизации научных исследований в ядерной физике и смежных областях".

Изд.ИФВЭ, Протвино, 1986, с.76.

31. Заневский Ю.В.-, Иванченко И.М. и др. Моделирующая программа для ионной радиографии. ОИЯИ, Р10-80-94, Дубна, 1980.

32. Анисимов Ю.С......Иванченко И.М. и др. Экспериментальная установка для ионной радиографии. Математическое обеспечение, результаты. ОИЯИ, 18-80-441, Дубна, 1980.

33. Иванченко И.М. Математическое обеспечение экспериментов с многоканальными детекторами в области физики высоких энергий. В кн.:"Автоматизация исследований в ядерной физике и смежных областях." ИФВЭ ТГУ, Тбилиси, 1984,'с.23.

34. Говорун H.H., Иванов В.В., Иванченко И.М. и др. Программы распознавания прямолинейных треков, регистрируемых посредством искровых камер. ОИШ, 10-7303, Дубна, 1973.

35. Говорун H.H.Иванченко И.М. и др. Программа распознавания и геометрической реконструкции событий, регистрируемых установкой ФОТОН. В кн. "Программирование и математические методы решения физических задач", ОИЯИ, Д10-7707, Дубна, 1974,с.453.

36. Жигунов В.П.,....Иванченко И.М. и др. Общая структура программы GRAND для анализа данных с нейтринного детектора. В кн.: "Труды У Межд. совещания по проблемам матем. моделирования, программирования и матем. методам решения физических задач. Дубна, 1983."

ОИЯИ, Д10.11-84-818, Дубна, 1985, с.318.

37. Иванченко И.М. и др. Определение параметров траекторий в мюонном спектрометре нейтринного детектора методом обучающей статистической выборки. В кн.:"Материалы VII рабочего совещания по нейтринному детектору ИФВЭ-ОИЯИ",

Д1.2, 13-88-90, Дубна, 1988, С.187.

38. Иванченко И.М. и др. Определение параметров траекторий в мюонном спектрометре нейтринного детектора обобщённым методом наименьших квадратов. В кн.:"Материалы VII рабочего совещания по нейтринному детектору ИФВЭ-ОИЯИ",

Д1.2, 13-88-90, Дубна, 1988, С.197.

39. Иванченко И.М. и др. Распознавание траекторий в мюонном спектрометре нейтринного детектора. В кн.:"Материалы VII рабочего совещания по нейтринному детектору ИФВЭ-ОШИ".

Д1,2, 13-88-90, Дубна, 1988, С.192.

40. Иванченко И.М. и др. Математическое обеспечение для распознавания траекторий, регистрируемых многочастичным спектрометром БИС-2. ОИЯИ, Р10-89-436, Дубна, 1989.

41. Арефьев В.В......Иванченко И.М. и др. Программируемые трековые процессоры в спектрометре ЕИС-2.

ОИЯИ, 13-86-738, Дубна, 1986.

42. Brun R., Ivanchenko I. Criteria for acceptable events. OERN, NA4-76,12, Geneva,1976.

43. Brun R., Ivanchenko I. Selection criteria for one and dimuon events. CERN, NA4-77.5, Geneva, 1977.

44. Bollini D..Ivanchenko I. et al. A high luminosity spectrometer for deep inelastic muon scattering experiments. OERN/EP 82-55, Geneva, 10 May,1982.

Nucl.Instr.& Meth., 1983, vol.204, p.333.

45. Argento A......Ivanchenko 3. et al. Inclusive deep-inelastic

muon scattering and search for multimuon events. In: "Experiments at CERN in 1981", Geneva, 1981, p.NA4.

46. Говорун H.H......Иванченко И.М. и др. Вопросы организации

массовых процессов моделирования, сбора и обработки экспериментальных данных на ЭВМ. ОИЯИ, Р10-86-786, Дубна, 1986; Программирование, 1987, N 2, с.З.

47. Аниховский В.Е......Иванченко И.М. и др. Автосопровождение

массовой обработки экспериментальных данных на ЕС ЭВМ.

ОИЯИ. Р10-87-193, Дубна, 1987.

48. Иванченко И.М., Седых Ю.В. Рабочая станция на базе ПЭВМ для разработки программного обеспечения экспериментов в области физики высоких энергий. ОИЯИ, PI0-87-898,.Дубна, 1987; Программирование, 1988, N4, с.102.

49. Иванченко И.М. Базовое математическое обеспечение реального времени для экспериментов в области физики высоких энергий. В кн. "Труды V международного совещания по проблемам математического моделирования и математических методов решения физических задач",ОИЯИ,Д10,11-84-818,Дубна,1985,с.50.

50. Говорун Н.Н., Иванченко И.М. и др. Структура программного '* * обеспечения машинной графики-для физических экспериментов 'на

линии с ЭВМ. ОИЯИ, 10-82-482, Дубна, 1982. ••5-1-. Говорун Н.Н., Евсиков И.И., Иванченко И.М. и др. Архитектура программного обеспечения машинной графики в двухуровневой ■ системе управления экспериментом в области физики высоких энергий. В кн.-."Труды V Мевд. совещания по проблемам матем.

моделирования, программирования и матем. методам решения

физических задач. Дубна, 1983",

ОИЯИ, Д10.П-84-818, Дубна, 1985, с.70.

52. Иванченко U.M. и др. Распределённая графическая система на базе вычислительного комплекса центральная - персональная ЭВМ ОИЯИ, Р10-88-913, Дубна, 1988.

53. Бонюшкина А.Ю., Евсиков И.И., Иванченко И.М. и др. Распределённая система статистического анализа данных на базе вычислительного комплекса центральная - персональная ЭВМ. ОИЯИ, Р10-89-225, Дубна, 1989.

54. а) Brun R., Ivanchenko I., Palazzi P. HBOOK Users Guide. CERN, DD/77/9, Geneva, 1977.

b) Brun R., Ivanchenko I., Palazzi P. HBOOK Histogramming, Fitting and. Data Presentation Package. JINR, D10,11-11264, Dubna, 1978, p.79.

o) Brun R., Ivanchenko I.,Palazzi P.Lienart D. HBOOK. GERM, DD/EE/81-1, Geneva, 1984.

55. Брун P., Иванченко 3.M., Иванченко И.М. и др. Полуавтоматическая адаптация системы гистограммирования нвоок на ЭВМ БЭСМ-6. ОМЯМ, Р10-11850, Дубна, 1978.

56. Иванченко З.М., Иванченко И.М. и др. Сравнительные характеристики программ накопления статистических распределений в системе нвоок. ОИЯИ, 10-82-292, Дубна, 1982.

57. Иванченко И.М., Иванченко З.М. Расширение множества внутрисистемных аппроксимирующих функций в системе нвоок. ОИЯИ, 10-83-561, Дубна, 1983.

58. Говорун H.H., Иванченко И.М., Нефедьева Л.С. Диалог в системах автоматизированной обработки данных.

Киев, УСиМ, 1974, N I, с.8.

59. Brun R., Hagelberg R., Ivanchenko I. et al. FFREAD Format Ггее input processing. CERN, DD/US/71, Geneva, 1987.

Рукопись поступила в издательский отдел 18 октября 1989 года.