Беседы с учеными

Как устроен мир - расскажет компьютер

Компьютингу для обработки экспериментальных данных в нашей газете всегда уделяется много внимания. Это закономерно, потому что в ОИЯИ находится один из самых мощных в России грид-сегментов для обработки данных с Большого адронного коллайдера. Естественно, возник он не случайно, а благодаря наличию соответствующих знаний, опыта и специалистов нужной квалификации. Однако немного в тени остается компьютерное моделирование для физиков-теоретиков. Побеседовать на эту тему удалось со специалистом в области решеточных калибровочных теорий профессором М.И.Поликарповым (ИТЭФ), лектором школы "Грид и современные информационные системы".

Михаил Игоревич, мы с вами принадлежим к поколению, которое растет вместе с информационными технологиями. В нашем детстве компьютеров не было, теперь они повсеместно. Как вы встретились с ними, что это была за машина, где?

Когда я еще студентом пришел в Институт теоретической и экспериментальной физики, там были очень простые вычислительные машины. Еще ленточки в них вводились, потом появились перфокарты, все развитие происходило на моих глазах. То есть первое знакомство с ЭВМ было в середине 70-х годов, и мне понравилось программировать. Но все-таки теоретическая физика для меня интересней, а компьютер - это метод, как микроскоп для биолога, например. Я пытаюсь исследовать какие-то физические эффекты, в том числе с помощью компьютеров.

Многие считают, что для работы теоретика достаточно листа бумаги и ручки, формулы все в голове. Как и в чем помогают вам компьютерные технологии?

В настоящее время невозможно решить многие задачи при помощи листа бумаги и ручки. Скажем, нам известны законы сильных взаимодействий, законы взаимодействия кварков и глюонов. Мы видим в экспериментах, что кварки находятся внутри элементарных частиц, но наружу не вылетают. А вывести из законов взаимодействий "невылетание" кварков мы не можем. Эта задача из серии проблем тысячелетия - помните, Григорий Перельман решил проблему Пуанкаре, потом отказался от миллиона долларов. Если кто-нибудь решит задачу о невылетании кварков, ему тоже предложат премию в миллион долларов. Решить ее надо при помощи бумаги и ручки - как-то объяснить и доказать. И не получается это у ученых уже сорок лет. А компьютер, даже маленький ноутбук, за полчаса-час показывает, что кварки не вылетают. Это, можно сказать, вызов ученым умам. Обычно компьютер хорошо считает, а человек предлагает качественные модели явлений. Здесь же мы видим, что компьютер делает какие-то расчеты, берет многократные интегралы и в результате показывает качественное явление, а человек не может этого. Удивительно...

Можно также упомянуть задачу о развитой турбулентности (тоже "проблема тысячелетия"). Известны все законы гидродинамики, а как развиваются вихри, турбулентность в воде, в жидкости, мы не можем посчитать "вручную". Но проблема турбулентности в некотором смысле более сложная, и чтобы моделировать реальную турбулентность, нужны суперкомпьютеры. Что касается невылетания, то известны все законы и даже маленький компьютер способен показать возникновение струны между кварком и антикварком. А что он при этом делает, мы не понимаем, и это интересно - понять, как после вычисления многократных интегралов внутри ноутбука возникает струна, приводящая к невылетанию.

В вашем докладе представлены три направления развития компьютерного моделирования, расскажите о них.

Дело в том, что люди, которые занимаются моделированием сложных систем, хорошо научились считать на компьютерах так называемую "больцмановскую (статистическую) сумму", которая несет информацию о системе, находящейся в статистическом равновесии. Научились считать в том смысле, что у нас хорошо отработан алгоритм. "Больцмановская сумма" - вещь универсальная, описывает квантовую теорию поля, скажем, кварки и глюоны; твердое тело, графен, в частности; длинные биологические молекулы, такие как белки (я рассказывал о фолдинге белков). Многие свойства этих вроде бы несвязанных вещей описываются статистической суммой.

"Вручную" легко посчитать эту сумму, когда у вас слабо взаимодействуют объекты, составляющие систему. А когда они сильно взаимодействуют, это и кварки-глюоны, и носители заряда в графене, и части длинных молекул, то может работать с этим только компьютер. И он обучается этому очень хорошо. Разработаны эффективные, быстрые алгоритмы. Поэтому есть возможность моделировать совсем разные системы. Характерная черта систем - большое число степеней свободы, много частиц участвует во взаимодействии, и это взаимодействие - сильное.

Область применения этих методов чрезвычайно широка. В качестве примера можно привести моделирование новых систем: это и кварк-глюонное состояние вещества, возникающее в столкновениях тяжелых ионов, и моделирование динамики носителей заряда в двумерных веществах, в графене. Возможно, на графеновых технологиях будет основана вся микроэлектроника будущего (если хотите - наноэлектроника). Дело в том, что кремниевые технологии подошли к некоторому пределу по частоте, к так называемому терагерцовому барьеру, который, возможно, будет преодолен благодаря применению графена. На этом пути наряду с реальными важны и численные эксперименты. И различные свойства графена - скажем, проводимость - очень хорошо моделируются при помощи упомянутых методов. Так же и длинные молекулы - проблема фолдинга белков считается очень важной. В нашей группе нет специалистов по биологии, но мы умеем моделировать длинные объекты, полимеры, и таким образом можем что-то сделать для биологов. Говорят, это чрезвычайно важная задача - фолдинг белков, но почему, я не могу сейчас обсуждать.

Что можно сказать о перспективах развития этого направления?

Суть моего доклада состоит в том, что, скажем, изобрели когда-то дифференциальные уравнения в частных производных, и сразу же появилась возможность описывать очень большой спектр природных явлений - механику, гидродинамику, электродинамику и так далее. Очень большая часть классической физики описывается в уравнениях в частных производных. Другая часть классической физики описывается статистической суммой, и при помощи компьютеров люди научились моделировать другой класс уравнений, вычисляя статсумму. Удивительно, квантовая теория в мнимом времени опять же сводится к статистической сумме, но в четырехмерном пространстве, а для компьютера большой разницы нет, в каком пространстве (двумерном, четырехмерном или трехмерном) моделировать. И поэтому методами, о которых я говорил, описываются и квантовые системы, и классические, физика элементарных частиц и физика твердого тела, физика конденсированного состояния вещества, биомолекулы. Численное моделирование наряду с реальными экспериментами и работой с ручкой-бумагой стало полноправным методом исследований.

Галина МЯЛКОВСКАЯ