Cela peut ressembler à l'étoffe des contes de fées, mais dans les années 1950, deux modèles numériques initialement développés comme un projet fétiche par des physiciens ont conduit à la naissance d'un tout nouveau domaine de la physique :la mécanique statistique computationnelle. Cette histoire est parue récemment dans un article publié dans EPJ H , écrit par Michel Mareschal, professeur émérite de physique à l'Université libre de Bruxelles, La Belgique.
L'article décrit le long voyage menant à l'acceptation de tels modèles, à savoir les simulations de Monte Carlo et de dynamique moléculaire, en tant que preuves fiables pour décrire la matière. Cela s'est produit à une époque où la puissance de calcul requise pour exécuter des simulations était rare. Aujourd'hui, ces techniques sont utilisées par des milliers de chercheurs pour modéliser le comportement des matériaux, dans des contextes allant de la fusion aux systèmes biologiques.
La saga a commencé en 1951, quand John G. Kirkwood du California Institute of Technology, ETATS-UNIS, a développé cette prédiction théorique contre-intuitive :un modèle de sphères dures - un modèle grossier pour tout fluide - subit une transition d'un état fluide à un état solide dans des conditions contrôlées. Cela implique que la forme solide ordonnée contient plus d'entropie - ou a plus d'espace disponible pour se déplacer - que la forme fluide désordonnée. Ces sphères n'interagissent normalement pas entre elles, comme des molécules dans un gaz parfait, éprouvant une répulsion infinie lorsqu'elles entrent en contact.
La prédiction théorique de Kirkwood est restée controversée jusqu'à ce qu'elle soit complétée par des travaux parallèles intensifs menés par deux équipes de physiciens américains, lancé à l'origine en tant que projets parallèles. Le premier concernait Bill Wood au laboratoire de Los Alamos, et conduit au développement de l'approche Monte Carlo; la deuxième, qui impliquait Berni Alder au Livermore National Laboratory, conduit au développement de la dynamique moléculaire. Finalement, c'est l'introduction de l'échantillonnage d'importance - une manière intelligente de réaliser Monte Carlo - de la part de Marshall Rosenbluth (également à Los Alamos) qui s'est avérée être un véritable coup de génie pour confirmer la prédiction de Kirkwood.
