Quand les maths ne peuvent pas être faites à la main, les physiciens modélisant des systèmes complexes, comme la dynamique des molécules biologiques dans le corps, besoin d'utiliser des simulations informatiques. Des systèmes aussi compliqués nécessitent un certain temps avant d'être mesurés, à mesure qu'ils s'installent dans un état d'équilibre. La question est :combien de temps les simulations informatiques doivent-elles durer pour être précises ? Accélérer le temps de traitement pour élucider des systèmes d'étude très complexes a été un défi commun. Et cela ne peut pas être fait en exécutant des calculs parallèles. C'est parce que les résultats du laps de temps précédent sont importants pour le calcul du laps de temps suivant. Maintenant, Shahrazad Malek de l'Université Memorial de Terre-Neuve, Canada, et ses collègues ont développé une solution partielle pratique au problème du gain de temps lors de l'utilisation de simulations informatiques qui nécessitent d'amener un système complexe dans un état d'équilibre stable et de mesurer ses propriétés d'équilibre.
Ces résultats font partie d'un numéro spécial sur « Advances in Computational Methods for Soft Matter Systems, " récemment publié dans EPJ E .
Une solution consiste à exécuter plusieurs copies de la même simulation, avec des conditions initiales aléatoires pour les positions et les vitesses des molécules. En faisant la moyenne des résultats sur cet ensemble de 10 ou 50 passages, chaque exécution de l'ensemble peut être plus courte qu'une seule longue exécution et produire toujours le même niveau de précision dans les résultats. Dans cette étude, les auteurs vont plus loin et se concentrent sur un cas extrême d'examen d'un ensemble de 1, 000 courses - surnommé un essaim. Cette approche réduit le temps global nécessaire pour obtenir la réponse à l'estimation de la valeur du système à l'équilibre.
Étant donné que ce type de système multiprocesseur massif devient progressivement plus courant, ce travail contribue à accroître les techniques disponibles pour les scientifiques. Les solutions peuvent être appliquées à des études informatiques dans des domaines tels que la biochimie, physique des matériaux, astrophysique, ingénieur chimiste, et économique.
