Abstrakt. Dynamic Data Driven Application Systems (DDDAS) innebär möjligheten att införliva ytterligare data i en exekverande applikation - dessa data kan vara arkiv eller samlas in on-line; och i omvänd riktning, förmågan hos applikationer att dynamiskt styra mätningsprocessen. Paradigmet erbjuder löftet om att förbättra modelleringsmetoder och öka analys- och förutsägelsekapaciteten i applikationssimuleringar och mätsystemens effektivitet. Detta visar på potentialen att förändra det sätt som vetenskap och ingenjörskonst görs på, och skapar en stor inverkan på hur många funktioner i vårt samhälle utförs, såsom tillverkning, handel, riskhantering, medicin. För att möjliggöra denna synergistiska återkoppling och kontrollloop mellan applikationssimuleringar och mätningar krävs nya tillämpningsmodelleringsmetoder och ramverk, algoritmer som är toleranta mot störningar från dynamisk datainsprutning och styrning och systemprogramvara för att stödja de dynamiska miljöer som är av betydelse här. Den senaste tidens framsteg när det gäller komplexa tillämpningar, tillkomsten av nätdata och sensorsystem är några av de tekniker som gör det lämpligt att inleda utvecklingen av DDDAS-kapaciteter. Forskning och utveckling av sådan teknik kräver synergistiskt multidisciplinärt samarbete inom områdena tillämpningar, algoritmer, programvarusystem och mätsystem samt med forskare inom grundvetenskap, ingenjörsvetenskap och datavetenskap. Resten av dokumenten i arbetet i denna workshop ger exempel på pågående forskning som utvecklar DDDAS-teknik inom specifika och viktiga tillämpningsområden.
Till exempel har denna strategi fått ökad uppmärksamhet nyligen i samband med dynamiska datadrivna tillämpningssystem (DDDAS) REF.
Dynamic Data Driven Applications Systems : A New Paradigm for Application Simulations and Measurements
{'venue': 'International Conference on Computational Science', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}