ПостНаука и РВК уже третий год подряд реализовывают проект, позволяющий журналистам ориентироваться в процессах современной науки. Мы организовали лекции для представителей ключевых для России медиа в пространстве Академии ПостНауки и в стенах самих редакций. Темы лекций освещают взаимодействие фундаментальной науки и технологий.

То, зачем нужно моделирование материалов, можно обозначить латинизмами: in silico вместо in vitro, то есть в кремнии вместо в пробирке. Дело в том, что когда делается что-то новое химиками, или биологами, или фармацевтами, то это новое требует усилий химической лаборатории, условно говоря, несколько месяцев работы на каждый новый материал. Если материалов немного, то все замечательно, а если их тысяча, то сделать ничего нельзя. В различных областях индустрии сейчас часто возникает такая ситуация, когда надо перебрать много так называемых материалов-кандидатов и из них отобрать то, что называется «короткий круг», то есть десяток пригодных для последующего анализа уже in vitro. Где такая процедура может понадобиться: это синтез материалов и сплавов, это современная электроника, где все время разрабатываются новые типы устройств. Могу в качестве одного из примеров, с которыми знаком лично, рассказать об OLED-дисплеях. Выясняется, что они всем хороши, но со временем деградируют OLED-матрицы, то есть начинают светить слабее. И у компаний-разработчиков стоял и стоит вопрос, почему так происходит и как сделать так, чтобы это происходило медленнее.

В 1982 году Ричард Фейнман предложил отказаться от использования привычных нам классических вычислительных средств. «Природа, черт возьми, не является классической, поэтому если вы хотите ее моделировать, то лучше используйте какие-нибудь квантово-механические средства, но, честно говоря, это замечательная проблема, потому что она непроста». Тем не менее есть за что бороться, если мы работаем с квантовыми системами, можно для простоты думать — а в квантовых системах моделирования это так, — что она моделируется при помощи набора квантовых двухуровневых систем, кубитов, каждый из которых содержит один квантовый бит информации. Для того чтобы промоделировать систему, включающую n частиц, надо взять n кубитов, может, небольшой фактор умножить на n кубитов. Нет экспоненциального роста сложности. Вероятно, можно попытаться исследовать квантовые системы сравнительно простым образом. Однако, вспоминая Фейнмана, it doesn’t look so easy.

Рекомендуем по этой теме:
10844
Дизайн сверхтвердых материалов

Способы квантового моделирования. Когда начинались наши обычные компьютеры, их было два типа: аналоговые и цифровые. Аналоговые не выжили, и все компьютеры, которые нас окружают, являются цифровыми. То же самое касается квантового моделирования. Слово «цифровое» не очень хорошо подходит для описания таких существенных недискретных квантовых систем, поэтому говорят «аналоговое и алгоритмическое квантовое моделирование». Для того чтобы промоделировать заданную квантовую систему, у которой, с точки зрения теоретика, известен гамильтониан, надо сделать из подручных средств другую квантовую систему, у которой гамильтониан примерно такой же, посмотреть, как эта вспомогательная система себя ведет, и сделать выводы о системе, которая нас интересует. Такая ситуация, аналогия, проекция формул одной системы на существенно другую очень распространена в физике безотносительно к какому-либо моделированию. Из аналогий, которые на слуху в последние годы, это аналогия между сверхвысоким энергетическим поведением электронов и свойствами электронов в графене.