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Computerphysik
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Computerphysik, auch Computational Physics (CP), ist ein Teilgebiet der Physik. Es untersucht physikalische Probleme, die sich zwar mit Gleichungen beschreiben lassen, deren Lösung sich aber nicht direkt in einer geschlossenen Formel berechnen lassen. Solche geschlossenen Lösungen existieren nur für sehr wenige idealisierte Systeme (z.B. Keplerproblem, Wasserstoffatom).
Als Grundlage für Computational Physics dienen die Verfahren der numerischen Mathematik. Die Computerphysik befasst sich mit Methoden, die die Ausgangsgleichungen, die ein physikalisches System beschreiben, numerisch oder algebraisch mit dem Computer lösen oder auch mit der Simulation von Regelsystemen, was die Aufstellung von Gleichungen erübrigt. Aufgrund vergleichbarer Verfahren existiert eine enge Beziehung zur Computerchemie, wodurch sie sich sehr stark gegenseitig beeinflussen.
Das Spektrum der benötigten Rechenressourcen reicht von einigen Millisekunden auf einfachen Computern bis zu monatelangen Rechnungen auf Großrechnern mit hunderten CPUs. Vorzugsweise wird dabei auf Parallelrechner-Systeme zurückgegriffen.
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Arbeitsweise
Das wissenschaftliche Arbeiten in der computerunterstützten Physik ähnelt sowohl dem Arbeitsstil der Experimentalphysik, als auch der Denkweise der theoretischen Physik; stellt aber eine neue Synthese aus theoretischem Experiment und experimenteller Theorie dar [1].
. Anhand der Computersimulation eines physikalischen Systems wird dieser Prozess veranschaulicht:
Grundlage jeder Simulation ist ein Modell, das aufgrund seiner theoretischen Natur die Wirklichkeit nur im Rahmen gewisser Näherungen beschreibt. Je stärker eine Näherung verletzt wird, desto schlechter werden die Lösungen des Modells mit der Realität übereinstimmen. Ein Computerphysiker kann nun das Modell in geeigneter Weise modifizieren und anhand einer Computersimulation das Resultat beurteilen. Mit Hilfe eines Computers wurde also ein experimentelles Modell realisiert. Andererseits kann eine Computersimulation als Realisierung eines theoretischen Experiments betrachtet werden, bei dem z. B. die Auswirkung verschiedener Modellparameter überprüft werden kann.
Die Vor- und Nachteile dieser Arbeitsweise sind bereits 1952 von A. M. Turing in seiner Schlussbetrachtung zur Chemical basis of Morphogenesis diskutiert worden [2].
Beispiele
- Molekülschwingungen: da sich reale klassische oder quantenmechanische Systeme nicht mehr analytisch lösen lassen, werden oft Monte-Carlo-Simulationen oder Molekulardynamik-Simulationen durchgeführt.
- Proteinfaltung und andere biophysikalische Fragestellungen
- Vielteilchentheorie: Systeme der kondensierter Materie werden mit Hilfe der Hartree-Fock-Theorie, der Dichtefunktionaltheorie bzw. mit Simulationen analysiert
- komplexe Gleichungssysteme wie sie beim Strömungsverhalten von Flüssigkeiten und Gasen in der Hydrodynamik bzw. der Simulation von Wärmeleitung auftauchen, werden mit Hilfe der Finite-Differenzen-Methode oder der Finite-Elemente-Methode gelöst.
- Wettervorhersagen werden z.B. vom Deutscher Wetterdienst mit Supercomputern simuliert
Verweise
Literatur
- ↑ Liehr, Andreas W.: Dissipative Solitonen in Reaktions-Diffusions-Systemen. Dissertation, Univ. Münster, 2003, S. 8f
- ↑ Turing, A. M.: The chemical basis of morphogenesis. In: Phil. Trans. Roy.Soc. B/237/1952, S. 37-72
Siehe auch
Computerchemie, Cheminformatik, Bioinformatik
Weblinks
Fachgebiet Computational Physics an der TU Ilmenau
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