Überblick zur Softwareentwicklung in Wissenschaftlichen Anwendungen

Viele wissenschaftliche Disziplinen müssen heute immer komplexer werdende numerische Probleme lösen. Die Komplexität der benutzten wissenschaftlichen Software steigt dabei kontinuierlich an. Diese Komplexitätssteigerung wird durch eine ganze Reihe sich ändernder Anforderungen verursacht: Die Betrachtung gekoppelter Phänomene gewinnt Aufmerksamkeit und gleichzeitig müssen neue Technologien wie das Grid-Computing oder neue Multiprozessorarchitekturen genutzt werden, um weiterhin in angemessener Zeit zu Berechnungsergebnissen zu kommen. Diese Fülle an neuen Anforderungen kann nicht mehr von kleinen spezialisierten Wissenschaftlergruppen in Isolation bewältigt werden. Die Entwicklung wissenschaftlicher Software muss vielmehr in interdisziplinären Gruppen geschehen, was neue Herausforderungen in der Softwareentwicklung induziert. Ein Paradigmenwechsel zu einer stärkeren Separation von Verantwortlichkeiten innerhalb interdisziplinärer Entwicklergruppen ist bis jetzt in vielen Fällen nur in Ansätzen erkennbar. Die Kopplung partitioniert durchgeführter Simulationen physikalischer Phänomene ist ein wichtiges Beispiel für softwaretechnisch herausfordernde Aufgaben im Gebiet des wissenschaftlichen Rechnens. In diesem Kontext modellieren verschiedene Simulationsprogramme unterschiedliche Teile eines komplexeren gekoppelten Systems. Die vorliegende Arbeit gibt einen Überblick über Paradigmen, die darauf abzielen Softwareentwicklung für Berechnungsprogramme verlässlicher und weniger abhängig voneinander zu machen. Ein spezielles Augenmerk liegt auf der Entwicklung gekoppelter Simulationen.Fields of modern science and engineering are in need of solving more and more complex numerical problems. The complexity of scientific software thereby rises continuously. This growth is caused by a number of changing requirements. Coupled phenomena gain importance and new technologies like the computational Grid, graphical and heterogeneous multi-core processors have to be used to achieve high-performance. The amount of additional complexity can not be handled by small groups of specialised scientists. The interdiciplinary nature of scientific software thereby presents new challanges for software engineering. A paradigm shift towards a stronger separation of concerns becomes necessary in the development of future scientific software. The coupling of independently simulated physical phenomena is an important example for a software-engineering concern in the domain of computational science. In this context, different simulation-programs model only a part of a more complex coupled system. The present work gives overview on paradigms which aim at making software-development in computational sciences more reliable and less interdependent. A special focus is put on the development of coupled simulations

Tradeoffs in Metaprogramming ∗

Two traditions of generics • Safe (but restricted expressiveness