Наука Урала, №15, август, 1996г.
С. Б. СТЕЧКИН и академическая алгебра на урале
Много больших и успешных начинаний было у Сергея Борисовича..Особенно — во время набега на Урал этого выдающегося русского математика, происходившего из московских бояр. Из его деяний надо особо отметить раскрутку уральской академической алгебры. пригласил из Перми в свой только что возникший институт крупнейшего алгебраиста Сергея Николаевича Черникова. Сергей Николаевич в тридцатые и сороковые годы работал в Свердловске, в Уральском университете, а затем он заведовал кафедрой алгебры в Пермском университете, это было уже в 50-е годы.
Руководя отделом алгебры в СОМИ (ныне ИММ УрО РАН), Сергей Николаевич развивал со своими учениками важные, получившие мировую известность оригинальные направления в области теории групп, а также теорию линейных алгебраических неравенств и линейного программирования. В дальнейшем эти работы получили впечатляющее продолжение в отделах алгебры (им в дальнейшем руководил ) и. математического программирования (отдел члена-корреспондента РАН Ивана Ивановича Еремина).
В области теории и методов линейных алгебраических неравенств, в линейном и выпуклом программировании и , в частности, исследовали несовместные системы неравенств. Впоследствии стала вполне ясной принципиальная важность этой тематики для актуальных проблем науки и практики, в том числе для изучения все усложняющихся проблем экономики и других сфер человеческой. деятельности, включая медицину, биологию и технику. Задачи выбора разумных вариантов решений оказались, как правило, противоречивыми, и поэтому крайне важно было знать, что могут в этих условиях предложить математические методы, дающие честные и точные ответы даже на такие (как бы некорректные) вопросы.
Поразительно, что и в этой области, как будто далекой от основных интересов , он фактически инициировал новое, весьма необычное и оказавшееся крайне перспективным направление. В 1965 году Сергей Борисович, постоянно следивший за математической периодикой (заметим, слегка уклоняясь от темы, что не только математической), показал статью в Бюллетене Американского математического общества, где говорилось о некоторых экзотических конструкциях для несовместных систем линейных неравенств. предложил заняться математическим обоснованием этих новых понятий мне, своему ученику. Должен сказать, что работа над этой темой была для меня полна романтики. И экзотика стала привычной, а польза от нее оказалась очень большой. Эти новые понятия хорошо заработали вначале в распознавании образов, а затем и в других задачах оптимального выбора и диагностики вариантов в условиях ограниченных ресурсов и неопределенных формулировок задач. Тогда это направление искусственного интеллекта только возникало, а сейчас это наиболее работающая в прикладных задачах методология указанного направления.
Один мой знакомый любую свою речь начинает со слов «в принципе». Может быть, и мне в данном случае лучше именно так начать очередной абзац.
Так вот, в принципе, как раз это событие послужило началом рабств области распознавания образов на Урале, что повлекло за собой череду многих неклассических исследований в сферах исследования операций, оптимизации и распознавания, а затем и новые специфические разработки по несобственным и неформализованным задачам экономики, медицины, медицинской и биологической диагностики, диагностики природных систем и других.
В результате был разработан, обоснован и инструментирован так называемый метод Комитетов — метод обучения компьютерной диагностике объектов и ситуаций на основе прецедентов, метод классификации и упорядочения наблюдений, математическая модель формирования коллективных решений экспертов. Именно он лег в основу знаменитого пакета прикладных программ «КВАЗАР», который весьма успешно применяется в задачах прогнозирования, в медицинской, биологической, экономической, технической, горно-геологической сферах. Этот пакет до сих пор имеет большой спрос и хорошо продается фирмам и организациям. Фактически это направление связано с обучающимися нейронными сетями, которые успешно справляются с неформализованными задачами обработки знаний.
Ярко помнится, как Сергей Борисович учил молодых сотрудников рассказывать о своих результатах в лекциях и докладах на конференциях, чтобы публике было интересно слушать и чтобы понятно было, какую пользу наука и практика могут извлечь из этих результатов. Это его влияние особенно интенсивно проявилось, когда сотрудники СОМИ готовились к докладам на Всемирном математическом конгрессе 1966 года в Москве. Туда поехало довольно много наших сотрудников. Так вот, я, например, как, наверное, и многие молодые (тогда) люди, наивно думал, что вполне достаточно просто внятно рассказать о сути своих результатов, причем лучше это сделать строго формально и логично, поскольку результаты должны говорить сами за себя. Обычная манера начинающего математика (а многие так и продолжают всю жизнь): писать формулы и пояснять их, повернувшись лицом к доске, а спиной к людям. Мне кажется, многие математики — типичные отшельники и индивидуалисты.
Сергей Борисович разъяснил, что в докладе, как в детективной повести, должна быть интрига, и что необходимо отдавать дань некоторым общим рассуждениям, даже и философского толка Вообще, надо делать рассказ более многомерным и интересным всем, а не только автору. Прослушивая репетиции докладов молодых людей, Сергей Борисович находил для них неожиданные повороты темы, новые краски и различные дополнительные, двойственные точки зрения. Вспоминаются и многие другие нетривиальные эпизоды. Сергей Борисович был исключительно масштабной и яркой личностью. Он прививал вкус не только к традиционной математической культуре, но и к актуальным новым проблемам математики и ее приложений.
В. МАЗУРОВ
На снимке .
.
