1 Mart 1987 Tarihli Commodore Gazetesi Sayfa 62

da tahammül edilebilir, bilim adam- larının gözünde ise tatsız eksiklikler- dir bunlar. Aşırı büyük boyutlu ““he- def tahtası''ndaki rastgele sayıların durumu şunu göstermektedir ki, ““üretici” bazı alanları, hatta bazı di- zileri tümden kendi “atış”larının dı- şında tutmaktadır. Bu nedenle, bilim adamları görü- nüşte rastlantıyı daha yetkin bir tarz- da üreten ve daha güçlü ““period”'la- ra imkân veren algoritmaların oluştu- rulması için gerçekten büyük bir tut- kuyla çaba göstermektedirler. Bugün sayıları çok fazla olan “üretici”'ler arasında “Kirkpatrickstoll” ya da “Tansworthe”' gibi adlara rastladık- larında bu kelimeler bilim adamları- nın kulaklarına tıpkı bir müzik gibi gelmektedir. Bu üreticilerin ardında en akla hayale gelmez yöntemler ve oyunlar saklıdır. Bunların sonucunda 2250 üstü bir “period”', yani 60 haneli bir sayı doğmuştur. Bu arada, zarların standart bir yön- tem olan “Modulo” ile atılması sıra- sında da rastlantısal sayılarla ilgili bazı şeylerin manipülasyonu sözkonusu olabilmektedir. Eşit olarak dağılmış sayılara çok ender durumlarda gerek- sinme duyulmaktadır. Eğer bilgisayar hedef tahtasına eşit oranda “atış” yaptırılsaydı, bilgisayar böylelikle tu- haf bir atıcıyı taklit etmiş olurdu. İyi bir atıcının isabetleri merkezi alanlar- da toplanır. Uzmanların deyişiyle, isa- betler merkez yöresindeki ““'normal dağılımlar”'dır. Gene de, eşit dağılımlı RND-fonksi- yonu, rastlantı için temel olarak kul- lanılabilmektedir. Bunu izleyen bir dönüştürüm programında -hedef tah- tasını örnek almaya devam edersek- asıl boyutları 10 x 10 büyüklüğünde- ki alanların biçimleri değişmiş olacak- tır: Merkezdekiler büyüyecek, kenar- dakiler ise küçüleceklerdir. Sonuçta alanlar tüm ““atış”larla birlikte yeni- den biçim değiştirecekler (yani rastlan- tısal sayılar değişmiş olacaklar) ve her şey son derece “'normal dağılımlı” bir görünüm kazanacaktır. Münih'teki Max-Planck Fizik Ens- titüsü'nde elemantar parçacıkların av- lanmasında yardımcı olan bir bilgisa- yar, değişik rastlantı dağılımlarının tüm bir çeşitlemesini depolamış du- rumdadır. Protonları nötronlarla bombardıman ettikten sonra araştır- macıları bu konuda en çok zorlayan soru “Hangi parçacıkların ne tür bir kesinlikle gözlemlendikleri”” sorusu- dur. Burada zar atarak belirlenen şeyler şunlardır: Parçacığın ölçümünde ya- pılacak bir hata, mümkün birçok çarpma reaksiyonundan hangisinin gerçekleşeceği; yani tek bir durumda şu ya da bu parçacığın ortaya çıkıp çıkmayacağı ve son olarak da parça- cıkların çarpmadan sonra hangi açı al- tında dağılacakları- çünkü burada, ör- neğin bilardo oyununda olduğu gibi, hiçbir şeyi önceden hesaplamak müm- kün değildir. “Monte-Carlo”' yöntemi ile rastlan- tısallıkları çoğu kez taklit eden bilgi- sayarın yaptığı iş fizikçiler için paha biçilmez bir değer taşır. Onlar ancak bilgisayar sayesinde, kendi yarattıkları karmaşık mekanizmanın ifade gücü hakkında güvenilir bir bilgi edinme imkânına kavuşurlar. Öyleyse rastlantısal sayılar “üretici- si”” daha çok doğa bilimlerinde orta- ya çıkan problemlere mi çözüm getir- mektedir? Hayır. Durum hızla değiş- mektedir. Bilgisayar gitgide ekonomi- de -özellikle de projelerin optimal planlanması alanında- büyük işler görmektedir. Bankalar, büyük satış mağazaları ya da başka büyük işletmeler eğer bir bilgisayar şebekesi kurmak istiyorlar- sa, buralarda çözüm aranılan sorunun “bekleme kuyrukları” olduğu söyle- nebilir. Burada sözkonusu olan siste- me bir merkezi bilgisayara bağlı uy- du bilgisayarlardır ki, bunlar da ken- di başlarına pek çok terminal kullan- maktadırlar. Soru şudur: Sistem, ter- minaldaki kullanıcının yanıt için nor- mal durumda tahmin edilen iki sani- yelik bekleme süresinden asla daha fazla beklemeyeceği şekilde mi kurul- muştur? Acaba hangi terminale belirli bir za- man ayarı çerçevesinde el atılabilmek- tedir? Hangi sıklıkta ve hangi işler bu terminalde işlenmek durumundadır? Terminalin bilgisayara sadece bir ve- ri yığını yolladığı ve kısa bir yanıt al- dığı küçük sorular mı işlenmektedir? Yoksa birçok defalık bir bilgi alışve- rişini gerektiren daha büyük sorular mı? Yoksa işlemciyi (Processor) uzun süre işgal eden programlama işleri mi? Veyahut da bir disk sürücüsünü teke- line alan, ama işlemciyi bloke etme- yen büyük boyutlardaki veri yığınla- rının nakli mi? İşletme, tecrübi değerlere ve tah- minlere dayanarak her terminal için anılan olayların olasılık derecelerini bilir. Veriler bilgisayara gelirler ve ona, eğer olayları zar atarak belirle- mek istiyorsa, hangi tasarımlara gö- re rastlantıyı “yönlendirme”'si gerek- tiğini bildirirler. . Böylece, her terminal için, ne za- man müdahale edileceği, bunun ne kadar süreceği, bir haberin kaç Byte kapsadığı, işlemcinin ne kadar hesap- lama süresine gerek duyduğu, işin bir diskin müdahalesini zorunlu kılıp kıl- madığı gibi şeyler bilgisayarın rastlan- tısal sayıları tarafından saptanmakta- dır. Bu verilerin ışığında bilgisayar sis- temin dayanıp dayanmayacağını ça- bucak araştırmaya koyulur. Çünkü bilgisayar tek tek bileşenlerin neler ya- pabileceklerini tabit ki bilmektedir (iş- lemcinin hızını, diskin müdahale za- manını, hatların nakil kapasitesini). Rastlantısal yükleme durumlarına iliş- kin tüm bu oyun her yönüyle araştı- rıldıktan sonra, bilgisayar en sonun- da durum hakkında net bir tablo çi- zer: Planlama doğrudur ya da doğru değildir. Eğer bugünlerde Frankfurt Hava- alanı'ndaki akar banttan bavulunuzu alacak olursanız şunu da bir kere dü- şünün: Bu bant yapılmadan önce, uçakların kalkış saatlerinden önce ya da iniş saatlerinden sonra ne kadar yolcunun hangi zamanlarda kalaba- lıklar oluşturabileceğini bir bilgisayar zar atarak belirlemişti. Eğer bugün veya yarın otoyollarda 100/Km-hız sınırı getirilmesinin anla- mı ve etkisi kanıtlanmak istenirse, bir yığın rastlantı üretebilecek bir bilgisa- yar işin içinde olacak demektir. Bil- gisayar bu konuda ve belli bir yol uzaklığını dikkate alarak şunları be- lirleyecektir: Şoförlerin tepkisel dav- ranışları (aşırı yorgunluk), bir aracın bozuk frenlere sahip olup olmayaca- ğı; bir şoförün kaza yapma eğilimine kapılıp kapılmayacağı, arabasını sü- rekli geçiş çizgisinde sürüp sürmeye- ceği ya da lastiklerinden birinin pat- layıp patlamayacağı... Bütün bu rastlantısal durumlar he- saba katıldığında, önü kesilen bir akarsuyun nasıl dalga dalga kabardı- ğı, belirli olaylardaki tehlike durumu- na nasıl dramatik bir boyut aldığı çok daha gerçekçi bir biçimde taklit edi- lebilir (simulation) -tıpkı 100 Km/hız'- ın etkisi gibi-. Çev. Güven Savaş KIZILTAN 62 Commodoree —