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title: "रसायन और पदार्थ · सिमुलेशन · सिमुलेशन परिकल्पना"
url: https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/chemistry-materials
description: "इलेक्ट्रॉन, बंध, तरल, क्रिस्टल और टूटन: पदार्थ का व्यवहार, उसके संश्लेषित होने से पहले। लोग सचमुच जो सिमुलेशन चलाते हैं, उनके वर्गीकरण का एक हिस्सा।"
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
credit: "Ross Allan Dahl, सिमुलेशन परिकल्पना (simulation-hypothesis.com)"
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[सिमुलेशन](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations)18 में से क्षेत्र 4

# रसायन और पदार्थ

इलेक्ट्रॉन, बंध, तरल, क्रिस्टल और टूटन: पदार्थ का व्यवहार, उसके संश्लेषित होने से पहले।

सामग्रियों और अभिक्रियाओं को बनाने से पहले सिमुलेट किया जा सकता है: रसायन के लिए इलेक्ट्रॉन, यांत्रिकी के लिए परमाणु, सूक्ष्म संरचना के लिए कण। संगणनात्मक रसायन विज्ञान सुपरकंप्यूटर के समय के सबसे बड़े उपभोक्ताओं में से एक है।

## इलेक्ट्रॉन और बंध

### इलेक्ट्रॉनिक संरचना

किसी अणु या क्रिस्टल के इलेक्ट्रॉन, क्वांटम यांत्रिकी से हल किए जाते हैं ताकि आकार, ऊर्जाएँ और रंग मिलें।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या यह अणु स्थिर है, और इसका रंग क्या है?

छोड़ता है: सटीक क्वांटम बहु-इलेक्ट्रॉन समस्या अनसुलझी है, इसलिए हर विधि कहीं न कहीं किसी सन्निकटन पर टिकी है।

इस पर चलता है: लगभग 10^15 FLOPS मोटा अनुमान एक विश्वविद्यालय का क्लस्टर, प्रति अणु या क्रिस्टल कुछ घंटों से कुछ दिन। तब से: 1953 कुछ पहले कंप्यूटरों पर चलाई गई शुरुआती हार्ट्री-फ़ॉक गणनाएँ।

[प्रथम सिद्धांत](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-first-principles)न्यूनतम परत: परमाणु

### अभिक्रिया गतिकी

रासायनिक अभिक्रिया में टूटते और बनते बंध, अक्सर अभिक्रिया करने वाले कोर को क्वांटम यांत्रिकी से और आसपास को शास्त्रीय ढंग से लेते हुए।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: अभिक्रिया कौन-सा रास्ता लेती है, और कितनी तेज़ी से?

छोड़ता है: क्वांटम केंद्र और क्लासिकल परिवेश के बीच की सीमा मॉडलिंग का चुनाव है, कोई असली रेखा नहीं।

इस पर चलता है: लगभग 10^15 FLOPS मोटा अनुमान एक विश्वविद्यालय का क्लस्टर, अध्ययन की गई प्रति अभिक्रिया कुछ दिन। तब से: 1976 Warshel और Levitt का पहला संयुक्त क्वांटम और क्लासिकल अभिक्रिया मॉडल।

[प्रथम सिद्धांत](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-first-principles)[आणविक गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-molecular-dynamics)न्यूनतम परत: परमाणु

### पदार्थों की संगणनात्मक स्क्रीनिंग

हज़ारों उम्मीदवार यौगिकों की स्वचालित गणना, कभी-कभी सीखे हुए शॉर्टकट के साथ, ताकि उपयोगी गुणों वाले यौगिक मिलें।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: इन दस हज़ार उम्मीदवारों में से कौन-से बेहतर बैटरी या सोलर सेल बनाएँगे?

छोड़ता है: आसानी से गिने जा सकने वाले गुणों के आधार पर उम्मीदवार छाँटता है, जो हमेशा वे नहीं होते जो पदार्थ बनाने के लिए मायने रखते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^16 FLOPS मोटा अनुमान एक बड़ा क्लस्टर, जो हज़ारों गणनाएँ समानांतर चलाता है। तब से: 2006 उम्मीदवार पदार्थों को छानती शुरुआती उच्च-थ्रूपुट गणनाएँ।

[प्रथम सिद्धांत](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-first-principles)[सीखे हुए इमुलेटर](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-learned)न्यूनतम परत: परमाणु

### उत्तेजित अवस्थाएँ और प्रकाश-रसायन

फ़ोटॉन सोखने के बाद का एक अणु, जिसे इस तरह गिना जाता है कि वह अपनी आधार अवस्था से अलग ऊर्जा-सतह पर शिथिल होता, मुड़ता या टूट जाता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: प्रकाश सोखने के ठीक बाद यह अणु क्या करता है?

छोड़ता है: उत्तेजित-अवस्था विधियाँ आधार-अवस्था वाली विधियों से कम भरोसेमंद हैं, और सबसे सस्ती पूरी तरह ग़लत भी हो सकती हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^15 FLOPS मोटा अनुमान एक विश्वविद्यालय का क्लस्टर, प्रति अणु कुछ घंटों से कुछ दिन। तब से: 1984 उत्तेजित अणुओं की शुरुआती समय-निर्भर क्वांटम रसायन गणनाएँ।

[प्रथम सिद्धांत](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-first-principles)न्यूनतम परत: परमाणु

### स्पेक्ट्रोस्कोपी पूर्वानुमान

किसी अणु के नाभिक और इलेक्ट्रॉन गिने जाते हैं, ताकि अनुमान लगे कि उसकी चुंबकीय अनुनाद, अवरक्त या दूसरी वर्णक्रम-रेखाएँ कहाँ पड़ेंगी, और इसे नापे गए वर्णक्रम से मिलाया जाता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या यह गणना किया वर्णक्रम उससे मेल खाता है जो उपकरण ने सचमुच दर्ज किया, और संरचना की पुष्टि करता है?

छोड़ता है: भारी परमाणुओं और ज़्यादा लचीले अणुओं के लिए, जो व्यवहार में सबसे ज़्यादा मायने रखते हैं, यह साफ़ ख़राब हो जाता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^14 FLOPS मोटा अनुमान एक वर्कस्टेशन या छोटा क्लस्टर, प्रति अणु कुछ घंटे। तब से: 1974 नापे गए वर्णक्रमों से मिलाए गए शुरुआती गिने हुए नाभिकीय चुंबकीय अनुनाद विस्थापन।

[प्रथम सिद्धांत](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-first-principles)न्यूनतम परत: परमाणु

### विलयन मुक्त ऊर्जा

किसी अणु के इलेक्ट्रॉन फिर से गिने जाते हैं, मानो वह विलायक के सतत सन्निकटन के भीतर बैठा हो, ताकि पता चले कि उसे घोलने में कितनी ऊर्जा लगती या निकलती है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: यह अणु कितनी आसानी से घुलेगा, और क्या विलायक उसकी अभिक्रिया बदल देता है?

छोड़ता है: विलायक को चिकने औसत क्षेत्र से बदल देता है, इसलिए किसी अहम स्थल पर अलग जल अणु से हाइड्रोजन बंध जैसी ख़ास अंतःक्रियाएँ छूट जाती हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^14 FLOPS मोटा अनुमान एक वर्कस्टेशन या छोटा क्लस्टर, प्रति अणु कुछ मिनटों से कुछ घंटे। तब से: 1981 क्वांटम रसायन गणनाओं में जोड़े गए शुरुआती सतत विलयन मॉडल।

[प्रथम सिद्धांत](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-first-principles)न्यूनतम परत: परमाणु

### मशीन-सीखे अंतरपरमाणुक विभव

एक तंत्रिका नेटवर्क को इलेक्ट्रॉनिक-संरचना की ऊर्जाओं पर बैठाया जाता है, और फिर वह शास्त्रीय लागत पर लगभग क्वांटम सटीकता के साथ आणविक गतिकी चलाता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या दस लाख परमाणुओं के लिए नैनोसेकंडों तक क्वांटम-स्तर के बल मिल सकते हैं?

छोड़ता है: सटीकता प्रशिक्षण-समूह में मौजूद रासायनिक संरचनाओं और ज्यामितियों तक सीमित है।

इस पर चलता है: लगभग 10^17 FLOPS मोटा अनुमान हज़ारों क्वांटम गणनाओं पर प्रशिक्षण, फिर बड़ा MD तब से: 2007 Generalized neural-network representation of high-dimensional potential-energy surfaces (2007) [स्रोत](https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.98.146401) सिमुलेशन वृक्ष में: [सीखे हुए प्रतिनिधि मॉडल](https://simulation-hypothesis.com/hi/trees/simulations?n=m-learned)

[सीखे हुए इमुलेटर](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-learned)[आणविक गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-molecular-dynamics)न्यूनतम परत: परमाणु

### सार्वभौमिक अंतरपरमाणुक विभव

एक बड़े पदार्थ-डेटाबेस पर प्रशिक्षित अकेला ग्राफ़ न्यूरल नेटवर्क आवर्त सारणी के ज़्यादातर तत्वों के लिए ऊर्जा और बल का अनुमान लगाता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या एक सीखा हुआ मॉडल हर पदार्थ के लिए अलग बैठाए गए विभव की जगह ले सकता है?

छोड़ता है: सटीकता तत्व के अनुसार बदलती है और अक्सर स्थितिज-ऊर्जा सतह को नरम कर देती है।

इस पर चलता है: लगभग 10^17 FLOPS मोटा अनुमान लाखों संरचनाओं पर प्रशिक्षण, सस्ता अनुमान तब से: 2022 A universal graph deep learning interatomic potential for the periodic table (2022) [स्रोत](https://arxiv.org/abs/2202.02450)

[सीखे हुए इमुलेटर](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-learned)न्यूनतम परत: परमाणु

### क्वांटम कंप्यूटरों पर क्वांटम रसायन

एक वैरिएशनल क्वांटम एल्गोरिदम असली उपकरण पर किसी अणु की इलेक्ट्रॉनिक अवस्था तैयार करके नापता है, और एक शास्त्रीय अनुकूलक सर्किट को साधता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या क्वांटम प्रोसेसर किसी छोटे अणु की आधार-अवस्था ऊर्जा खोज सकता है?

छोड़ता है: अब तक केवल बहुत छोटे अणु, और त्रुटि में शोर हावी है।

इस पर चलता है: कोई कंप्यूटर नहीं। क्वांटम हार्डवेयर; शास्त्रीय जाँच छोटी तब से: 2014 A variational eigenvalue solver on a photonic quantum processor (2014) [स्रोत](https://doi.org/10.1038/ncomms5213)

[प्रथम सिद्धांत](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-first-principles)न्यूनतम परत: अणु

### एब इनिशियो आणविक गतिकी

समय में चलते परमाणु, जिनके बल हर चरण में इलेक्ट्रॉनों से फिर गिने जाते हैं, ताकि बंध पहले से तय बल-क्षेत्र के बिना टूटें और बनें।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: जब परमाणुओं के बल सीधे क्वांटम यांत्रिकी से आते हैं, तब वे कैसे चलते और जुड़ते हैं?

छोड़ता है: पिकोसेकंड के लिए केवल सैकड़ों परमाणु देखे जा सकते हैं, और घनत्व-फ़ंक्शनल की त्रुटियाँ हर बल में आ जाती हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^16 FLOPS मोटा अनुमान बड़े आवंटन पर दसियों पिकोसेकंड के लिए सैकड़ों परमाणु। तब से: 1985 कार और पैरिनेलो का आणविक गतिकी और घनत्व-फ़ंक्शनल सिद्धांत का एकीकृत तरीक़ा। [स्रोत](https://doi.org/10.1103/physrevlett.55.2471) सिमुलेशन वृक्ष में: [एब इनिशियो आणविक गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/trees/simulations?n=mat-abinitio)

[प्रथम सिद्धांत](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-first-principles)[आणविक गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-molecular-dynamics)न्यूनतम परत: परमाणु

### पथ-समाकल आणविक गतिकी

परमाणु नाभिकों को क्वांटम वस्तुओं की तरह लिया जाता है, हर एक को जुड़ी प्रतियों के छल्ले के रूप में दर्शाकर, ताकि सुरंगन और शून्य-बिंदु गति हाइड्रोजन बंधों और विसरण को खिसका दें।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: हाइड्रोजन के क्वांटम प्रभाव पानी और बर्फ़ के व्यवहार को कितना बदलते हैं?

छोड़ता है: रीयल-टाइम क्वांटम व्यवहार वापस नहीं मिलता, केवल साम्य और सन्निकट गतिकीय गुण।

इस पर चलता है: लगभग 10^15 FLOPS मोटा अनुमान प्रति परमाणु दसियों प्रतियाँ क्लासिकल गतिकी की लागत को कई गुना कर देती हैं। तब से: 1984 पैरिनेल्लो और रहमान का पिघले लवण में फँसे इलेक्ट्रॉन का पथ-समाकल सिमुलेशन। [स्रोत](https://doi.org/10.1063/1.446740)

[आणविक गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-molecular-dynamics)[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)न्यूनतम परत: परमाणु

### रीयल-टाइम इलेक्ट्रॉन गतिकी

किसी अणु या क्रिस्टल का इलेक्ट्रॉन-बादल समय में आगे बढ़ाकर देखा जाता है जब उस पर प्रकाश का स्पंद पड़ता है, ताकि अवशोषण स्पेक्ट्रा और अति-तीव्र प्रतिक्रिया मिले।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: रोशनी आने के पहले फ़ेम्टोसेकंड में इलेक्ट्रॉन कैसे प्रतिक्रिया देते हैं?

छोड़ता है: अनुमानित विनिमय-सहसंबंध फ़ंक्शनल कुछ उत्तेजनाएँ चूक जाता है, और आयन आमतौर पर जमे हुए रखे जाते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^16 FLOPS मोटा अनुमान समय-चरणों वाला घनत्व-फ़ंक्शनल रन, कई हज़ार चरणों तक। तब से: 1996 Yabana और Bertsch का वास्तविक समय में समय-निर्भर स्थानीय-घनत्व सन्निकटन। [स्रोत](https://doi.org/10.1103/physrevb.54.4484)

[प्रथम सिद्धांत](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-first-principles)[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)न्यूनतम परत: परमाणु

### क्वांटम तरंग-पैकेट गतिकी

किसी छोटे अणु के नाभिक, जिन्हें ऊर्जा सतह पर चलती क्वांटम तरंग माना जाता है, ताकि अभिक्रिया, सुरंगन और कंपन ठीक-ठीक देखे जा सकें।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: जब किसी अणु के नाभिक क्वांटम यांत्रिकी के अनुसार चलते हैं, तब वह कैसे कंपन करता और अभिक्रिया करता है?

छोड़ता है: लागत परमाणुओं की संख्या के साथ तेज़ी से बढ़ती है, इसलिए केवल छोटे अणु ही संभव हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान दसियों स्वातंत्र्य-कोटियों के लिए बहु-विन्यासी संचरण। तब से: 1990 मेयर, मैंथे और सेडरबाम का बहु-विन्यासी समय-आश्रित हार्ट्री दृष्टिकोण। [स्रोत](https://doi.org/10.1016/0009-2614%2890%2987014-i)

[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)[प्रथम सिद्धांत](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-first-principles)न्यूनतम परत: अणु

### संक्रमण-अवस्था और अभिक्रिया-पथ की खोज

परमाणुओं की दो व्यवस्थाओं के बीच सबसे कम ऊर्जा का रास्ता, बीच की छवियों की एक शृंखला को शिथिल करके निकाला जाता है, ताकि अभिक्रिया बाधाएँ और दरें मिलें।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: जब कोई अणु या दोष अपना आकार बदलता है तो परमाणुओं को कौन-सी बाधा पार करनी पड़ती है?

छोड़ता है: यह अनुमान के पास मौजूद रास्ते खोजता है और असली सबसे निचले अवरोध को चूक सकता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^14 FLOPS मोटा अनुमान हर छवि के लिए इलेक्ट्रॉनिक-संरचना की गणना चाहिए, जो पूरी शृंखला में दोहराई जाती है। तब से: 1998 जोन्सन, मिल्स और जैकबसन की न्यूनतम ऊर्जा पथों के लिए नज्ड इलास्टिक बैंड विधि। [स्रोत](https://doi.org/10.1142/9789812839664%5F0016)

[प्रथम सिद्धांत](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-first-principles)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: परमाणु

### स्वचालित अभिक्रिया-क्रियाविधि निर्माण

नियम वे सारी अभिक्रियाएँ बनाते हैं जिनसे अणुओं का कोई समूह गुज़र सकता है, फिर दर-मॉडल उन्हें दहन या पायरोलिसिस के तंत्र तक छाँट देता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: ईंधन के जलने या टूटने पर कौन-सी अभिक्रियाएँ मायने रखती हैं?

छोड़ता है: दर-गुणांकों का अनुमान ग्रुप-नियमों से लगाया जाता है, और असामान्य मार्ग कम परखे गए हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^8 FLOPS मोटा अनुमान हज़ारों प्रजातियों पर नेटवर्क वृद्धि, साथ में गतिज रन। तब से: 1994 ब्रॉडबेल्ट, स्टार्क और क्लाइन का कंप्यूटर से बना पायरोलिसिस मॉडलिंग, जिसमें प्रजातियाँ और अभिक्रियाएँ साथ-साथ बनती हैं। [स्रोत](https://doi.org/10.1021/ie00028a003)

[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: अणु

### इलेक्ट्रॉनों के लिए क्वांटम मॉन्टे कार्लो

यादृच्छिक वॉकर बहु-इलेक्ट्रॉन तरंग फलन का सीधे नमूना लेते हैं, जिससे घनत्व-फ़ंक्शनल सन्निकटन के बिना अणुओं और ठोसों की लगभग सटीक ऊर्जा मिलती है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: सस्ती विधियों के लिए मानदंड के तौर पर, इस इलेक्ट्रॉन प्रणाली की सटीक ऊर्जा क्या है?

छोड़ता है: फ़र्मियॉन चिह्न समस्या से तरंग-फलन की गाँठें तय करके बचा जाता है, जिससे उत्तर उसी अनुमान पर निर्भर हो जाता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^17 FLOPS मोटा अनुमान किसी आणविक क्रिस्टल के लिए लाखों कोर-घंटे। तब से: 1980 सेपरली और एल्डर की इलेक्ट्रॉन गैस की आधार-अवस्था की प्रसंभाव्य गणना। [स्रोत](https://doi.org/10.1103/physrevlett.45.566)

[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)[प्रथम सिद्धांत](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-first-principles)न्यूनतम परत: परमाणु

### सीखे हुए घनत्व फ़ंक्शनल

एक मशीन-लर्निंग मॉडल इलेक्ट्रॉन घनत्व को ऊर्जा से जोड़ता है, और घनत्व-फ़ंक्शनल सिद्धांत के हाथ से बने सन्निकटनों की जगह ले लेता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या कोई बैठाया हुआ फ़ंक्शनल उन हाथ-रचित फ़ंक्शनलों को हरा सकता है जो रसायनज्ञ दशकों से इस्तेमाल करते हैं?

छोड़ता है: फ़िट किया गया फ़ंक्शनल केवल उन्हीं तरह के अणुओं और हालात के लिए भरोसेमंद है जो उसके प्रशिक्षण डेटा में हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^16 FLOPS मोटा अनुमान उच्च-सटीकता वाली संदर्भ ऊर्जाओं पर प्रशिक्षण, फिर मानक लागत का इलेक्ट्रॉनिक-संरचना रन। तब से: 2012 Snyder, Rupp, Hansen, Müller और Burke के एक मॉडल सिस्टम के लिए मशीन-लर्निंग से बने घनत्व फ़ंक्शनल। [स्रोत](https://doi.org/10.1103/physrevlett.108.253002)

[सीखे हुए इमुलेटर](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-learned)[प्रथम सिद्धांत](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-first-principles)न्यूनतम परत: परमाणु

### अणुओं के लिए तंत्रिका-नेटवर्क तरंग फलन

एक तंत्रिका नेटवर्क को अणु के बहु-इलेक्ट्रॉन तरंग-फलन की तरह उपयोग किया जाता है और वैरिएशनल मोंटे कार्लो से प्रशिक्षित किया जाता है, ताकि लगभग सटीक ऊर्जा मिले।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: सीखा हुआ तरंग फलन किसी छोटे अणु के इलेक्ट्रॉनों का कितनी सटीकता से वर्णन कर सकता है?

छोड़ता है: लागत इलेक्ट्रॉनों की संख्या के साथ तेज़ी से चढ़ती है, इसलिए केवल छोटे अणुओं तक ही पहुँचा गया है।

इस पर चलता है: लगभग 10^18 FLOPS मोटा अनुमान एक अणु के लिए दसियों GPU पर कुछ दिन। तब से: 2019 फ़ाउ और सहयोगियों का FermiNet, बहु-इलेक्ट्रॉन श्रोडिंगर समीकरण का गहन तंत्रिका नेटवर्क हल। [स्रोत](https://arxiv.org/abs/1909.02487)

[सीखे हुए इमुलेटर](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-learned)[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)[प्रथम सिद्धांत](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-first-principles)न्यूनतम परत: परमाणु

## गति में अणु

### तरल और विलयन

पानी और अन्य द्रव, लाखों परस्पर क्रिया करते अणुओं के रूप में, जिनमें घुले पदार्थ मिले होते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: पानी असामान्य गुण क्यों दिखाता है, और नमक कैसे घुलता है?

छोड़ता है: परमाणुओं के बीच का बल-क्षेत्र कुछ गुणों पर फ़िट किया गया है, और बाक़ी को दोहराने की कोई गारंटी नहीं।

इस पर चलता है: लगभग 10^14 FLOPS मोटा अनुमान एक डेस्कटॉप GPU; प्रति सेकंड अरबों अणु-चरण। तब से: 1964 रहमान की द्रव आर्गन की आणविक गतिकी; पानी पर यह काम 1971 में रहमान और स्टिलिंगर के साथ हुआ

[आणविक गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-molecular-dynamics)न्यूनतम परत: अणु

### बहुलक और मुलायम पदार्थ

लंबी श्रृंखला वाले अणु, जेल, झाग और द्रव क्रिस्टल, जिन्हें आम तौर पर मनकों में मोटा-मोटा बाँट दिया जाता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: प्लास्टिक कैसे खिंचता है, और जेल कैसे जमता है?

छोड़ता है: कोर्स-ग्रेनिंग से तेज़ परमाणविक गति छूट जाती है, इसलिए कुछ प्रक्रियाओं का समय केवल लगभग सही है।

इस पर चलता है: लगभग 10^14 FLOPS मोटा अनुमान एक डेस्कटॉप GPU या छोटा क्लस्टर, प्रति तंत्र कुछ घंटे। तब से: 1962 Verdier और Stockmayer का पॉलिमर शृंखला का शुरुआती जालक मोंटे कार्लो मॉडल।

[आणविक गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-molecular-dynamics)[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)न्यूनतम परत: अणु

### दहन

लपटें, जो सैकड़ों रासायनिक अभिक्रियाओं से जुड़े तरल प्रवाह के रूप में हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: हम ईंधन को ज़्यादा साफ़ कैसे जलाएँ, या इंजन की खटखट कैसे रोकें?

छोड़ता है: सैकड़ों असली अभिक्रियाओं को सरल करके उन दर्जनों तक लाया जाता है जिन्हें कंप्यूटर हर चरण में ट्रैक कर सकता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^16 FLOPS मोटा अनुमान एक बड़ा क्लस्टर, पूरे इंजन-चक्र के लिए कुछ दिन। तब से: 1955 लैमिनर लौ के समीकरणों के शुरुआती संख्यात्मक हल।

[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### कोलाइड और नैनोकण संयोजन

आसपास के द्रव के ऊष्मीय उतार-चढ़ाव से चलते नैनोकणों या कोलॉइडी दानों के हज़ारों, जो टकराने पर चिपकते, क्रम में आते या जमा होते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या ये कण ख़ुद जुड़कर क्रमबद्ध संरचना बनाएँगे, या अव्यवस्थित जमा होंगे?

छोड़ता है: कण की सतही परत के ब्योरे नतीजे को बहुत प्रभावित करते हैं और आमतौर पर एक अकेले आसंजन पैरामीटर में समेट दिए जाते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान एक वर्कस्टेशन या डेस्कटॉप GPU, प्रति जोड़-रन कुछ घंटे। तब से: 1986 निलंबन में कोलाइडी कणों के शुरुआती ब्राउनी गतिकी सिमुलेशन।

[आणविक गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-molecular-dynamics)[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)न्यूनतम परत: अणु

### काँच बनना

सिमुलेशन में इतनी तेज़ी से ठंडा किया गया तरल, कि उसके अणु क्रिस्टल बनने से पहले ही अव्यवस्थित ठोस में जकड़ जाते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: यह तरल क्रमबद्ध क्रिस्टल की जगह अव्यवस्थित काँच में क्यों जमता है?

छोड़ता है: सिमुलेटेड शीतलन हमेशा किसी भी असली काँच के ठंडा होने से परिमाण की कई कोटियाँ तेज़ होता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^14 FLOPS मोटा अनुमान एक डेस्कटॉप GPU या छोटा क्लस्टर, प्रति रन कुछ घंटों से कुछ दिन। तब से: 1976 तेज़ी से ठंडा करके काँच बनाए गए तरल के शुरुआती आणविक गतिकी सिमुलेशन।

[आणविक गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-molecular-dynamics)न्यूनतम परत: अणु

### पिघले लवण और आयनिक द्रव

तटस्थ अणुओं की जगह आयन, जो बिना किसी विलायक वाले तरल में प्रबल कूलॉम बलों से अंतःक्रिया करते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: यह तरल आवेश का चालन कितनी अच्छी तरह करता है, और उसके आयन कैसे चलते हैं?

छोड़ता है: आयनों के बीच के प्रबल स्थिरवैद्युत बल को बल-क्षेत्र में पकड़ना उदासीन अणुओं के बलों से कठिन है और अक्सर केवल अनुमानित होता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^14 FLOPS मोटा अनुमान एक डेस्कटॉप GPU या छोटा क्लस्टर, अध्ययन किए गए प्रति द्रव कुछ घंटे। तब से: 1983 पिघले नमक के शुरुआती आणविक गतिकी सिमुलेशन।

[आणविक गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-molecular-dynamics)न्यूनतम परत: अणु

### अभिक्रियाशील बल-क्षेत्र गतिकी

बंध-क्रम विभवों वाली आणविक गतिकी, जिनमें बंध रन के दौरान बन और टूट सकते हैं, क्वांटम विधियों से कहीं कम लागत पर।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: नैनोसेकंड में हज़ारों परमाणुओं के बंध कैसे टूटते और बनते हैं?

छोड़ता है: पैरामीटर हर रसायन के हिसाब से फ़िट किए जाते हैं, और इलेक्ट्रॉनों को स्पष्ट रूप से नहीं माना जाता।

इस पर चलता है: लगभग 10^16 FLOPS मोटा अनुमान नैनोसेकंड के लिए लाखों परमाणु तब से: 2001 ReaxFF: a reactive force field for hydrocarbons (2001) [स्रोत](https://doi.org/10.1021/jp004368u)

[आणविक गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-molecular-dynamics)न्यूनतम परत: परमाणु

### मेटाडायनामिक्स और संवर्धित नमूनाकरण

आणविक गतिकी जिसमें इतिहास-निर्भर बायस प्रणाली को स्थानीय न्यूनतमों से बाहर धकेलता है, ताकि दुर्लभ घटनाओं और मुक्त-ऊर्जा सतहों का नक़्शा बने।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: उन अवस्थाओं के बीच के अवरोध कितने ऊँचे हैं जिन्हें साधारण गतिकी कभी पार नहीं करती?

छोड़ता है: नतीजा अच्छे सामूहिक चरों को चुनने पर निर्भर करता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^17 FLOPS मोटा अनुमान कुछ चुने हुए चरों पर कई बायस्ड प्रक्षेप-पथ तब से: 2002 Escaping free-energy minima (2002) [स्रोत](https://doi.org/10.1073/pnas.202427399)

[आणविक गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-molecular-dynamics)[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)न्यूनतम परत: परमाणु

### सीखे हुए साम्यावस्था नमूनाकार

एक जनरेटिव नेटवर्क को बोल्ट्ज़मैन वितरण से स्वतंत्र आण्विक विन्यास खींचना सिखाया जाता है, ताकि लंबे प्रक्षेप-पथों से बचा जा सके।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या अणु की दुर्लभ अवस्थाओं का इंतज़ार करने के बजाय उन्हें सीधे नमूने में लिया जा सकता है?

छोड़ता है: गतिकी और काइनेटिक्स खो जाते हैं, और बड़े तंत्रों के लिए प्रशिक्षण कठिन है।

इस पर चलता है: लगभग 10^16 FLOPS मोटा अनुमान प्रशिक्षण और पुनर्भारांकन तब से: 2018 Boltzmann Generators: sampling equilibrium states of many-body systems with deep learning (2018) [स्रोत](https://arxiv.org/abs/1812.01729)

[सीखे हुए इमुलेटर](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-learned)[आणविक गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-molecular-dynamics)न्यूनतम परत: अणु

### काइनेटिक मॉन्टे कार्लो

सतह पर या क्रिस्टल में कूदते परमाणु, जो अपनी दरों से तय संभावनाओं पर बेतरतीब चुने जाते हैं, ताकि सेकंडों या घंटों वाली प्रक्रियाएँ पकड़ में आएँ।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: परमाणुओं की छलांगों के बीच के लंबे समय में कोई सतह या क्रिस्टल कैसे बदलता है?

छोड़ता है: हर संभव घटना और उसकी दर पहले से सूचीबद्ध करनी होती है, इसलिए चौंकाने वाली क्रियाविधियाँ छूट जाती हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^11 FLOPS मोटा अनुमान लाखों घटनाएँ, जिनकी दरें पहले से प्रथम सिद्धांतों से निकाली गई हैं। तब से: 1975 बोर्ट्ज़, कालोस और लेबोविट्ज़ का इसिंग स्पिन तंत्रों के लिए घटना-चालित मोंटे कार्लो एल्गोरिदम। [स्रोत](https://doi.org/10.1016/0021-9991%2875%2990060-1)

[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)न्यूनतम परत: परमाणु

### कोर्स-ग्रेन्ड आणविक गतिकी

कई परमाणुओं के समूहों को एक-एक मनके में मिला दिया जाता है, ताकि झिल्लियों, बहुलकों और स्वयं जुड़ने वाले लिपिडों को बड़े बक्सों में माइक्रोसेकंड तक देखा जा सके।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: माइक्रोसेकंड में बड़े आणविक समूह कैसे बनते हैं?

छोड़ता है: परमाणुओं को मिलाने से हाइड्रोजन-बंध की दिशा जैसा ब्योरा चला जाता है, और समय सख़्ती से भौतिक नहीं है।

इस पर चलता है: लगभग 10^16 FLOPS मोटा अनुमान माइक्रोसेकंड के लिए लाखों मनके। तब से: 2007 मैरिंक और सहयोगियों का जैव-आणविक सिमुलेशन के लिए मोटे-दानेदार बल क्षेत्र। [स्रोत](https://doi.org/10.1021/jp071097f)

[आणविक गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-molecular-dynamics)[कण और N-पिंड](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-particles)न्यूनतम परत: अणु

### अपव्ययी कण गतिकी

तरल के गुच्छों की जगह खड़े नरम मनके घर्षण और यादृच्छिक धक्कों से आपस में टकराते हैं, जिससे पॉलिमर और कोलॉइड के लिए बड़े पैमाने पर सही द्रव-गतिकी मिलती है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: बहुलक और सर्फ़ैक्टेंट तरल मेसोस्कोपिक पैमाने पर कैसे बहते और स्वयं संगठित होते हैं?

छोड़ता है: नरम विभव शृंखलाओं को अभौतिक ढंग से एक-दूसरे को पार करने देते हैं, जब तक सुधारा न जाए।

इस पर चलता है: लगभग 10^14 FLOPS मोटा अनुमान लंबे समय के लिए लाखों मनके। तब से: 1992 हूगरब्रुगे और कोएलमन का अपव्ययी कण गतिकी से सूक्ष्म द्रवगतिकीय परिघटनाओं का सिमुलेशन। [स्रोत](https://doi.org/10.1209/0295-5075/19/3/001)

[कण और N-पिंड](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-particles)[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)न्यूनतम परत: अणु

### संवर्धित-नमूनाकरण मुक्त-ऊर्जा विधियाँ

ऊँचे अवरोध पार कराने के लिए धकेले गए सिमुलेशन, जैसे इतिहास-निर्भर बायस जोड़ना, ताकि दुर्लभ घटनाओं और मुक्त-ऊर्जा परिदृश्यों की गणना हो सके।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: किसी दुर्लभ बदलाव, जैसे न्यूक्लिएशन या बंधन, की मुक्त-ऊर्जा लागत क्या है?

छोड़ता है: उत्तर सामूहिक चरों के चुनाव पर निर्भर करता है, और कोई छूट जाए तो परिदृश्य ग़लत बनता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^16 FLOPS मोटा अनुमान चुने हुए चरों पर लंबे बायस्ड रन। तब से: 2002 लाइयो और पैरिनेल्लो का मेटाडायनामिक्स से मुक्त-ऊर्जा न्यूनतमों से बच निकलना। [स्रोत](https://doi.org/10.1073/pnas.202427399)

[आणविक गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-molecular-dynamics)[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)न्यूनतम परत: परमाणु

### छिद्रयुक्त पदार्थों में अधिशोषण

गैस के अणु छिद्रयुक्त ठोस के मॉडल में बेतरतीब डाले और निकाले जाते हैं, ताकि अनुमान लगे कि ज़ीओलाइट या फ़्रेमवर्क पदार्थ कितना अधिशोषित करेगा।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: कोई छिद्रदार पदार्थ किसी दबाव पर कितनी गैस रखता है?

छोड़ता है: कठोर-ढाँचा और स्थिर-आवेश सन्निकटन लचीली सामग्रियों का ग़लत आकलन करते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान हर अवस्था-बिंदु के लिए लाखों प्रविष्टियाँ, हज़ारों संरचनाएँ। तब से: 1975 एडम्स का वृहत कैनोनिकल समुच्चय मोंटे कार्लो, लेनार्ड-जोन्स तरल के लिए। [स्रोत](https://doi.org/10.1080/00268977500100221)

[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)न्यूनतम परत: अणु

### बहुलक स्व-संगत क्षेत्र सिद्धांत

शृंखलाओं की जगह एक घनत्व-क्षेत्र, जो अपना औसत खिंचाव खुद महसूस करता है, ताकि ब्लॉक सह-बहुलकों और मिश्रणों के क्रमबद्ध पैटर्न अलग-अलग शृंखलाओं को ट्रैक किए बिना हल हो सकें।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: कोई ब्लॉक कोपॉलिमर ख़ुद जुड़कर कौन-सा पैटर्न बनाएगा?

छोड़ता है: माध्य-क्षेत्र सिद्धांत उतार-चढ़ाव को अनदेखा करता है, जो प्रावस्था सीमाओं के पास मायने रखते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान तीन आयामों में ग्रिड पर विसरण समीकरण हल करना। तब से: 1965 एडवर्ड्स की अपवर्जित आयतन वाले बहुलकों की सांख्यिकीय यांत्रिकी। [स्रोत](https://doi.org/10.1088/0370-1328/85/4/301)

[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: अणु

### बहुलकों के लिए शृंखला-वृद्धि मोंटे कार्लो

भार के साथ एक-एक बंध जोड़कर बनाई गई लंबी आणविक श्रृंखलाएँ, ताकि उनका आकार, एंट्रॉपी और अपवर्जित-आयतन व्यवहार मापा जा सके।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: एक लंबी लचीली ज़ंजीर कितनी बड़ी होती है, और वह खुद को क्यों नहीं काटती?

छोड़ता है: शृंखला की लंबाई के साथ भार असमान रूप से बढ़ते हैं, इसलिए बहुत लंबी शृंखलाओं के लिए पुनर्नमूना तरकीबें चाहिए।

इस पर चलता है: लगभग 10^9 FLOPS मोटा अनुमान लाखों श्रृंखलाएँ, गतिकी से कहीं सस्ती। तब से: 1955 रोज़ेनब्लुथ और रोज़ेनब्लुथ की आणविक श्रृंखलाओं के औसत विस्तार की मॉन्टे कार्लो गणना। [स्रोत](https://doi.org/10.1063/1.1741967)

[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)न्यूनतम परत: अणु

## ठोस

### चुंबकत्व और प्रावस्था संक्रमण

जालक पर यादृच्छिक रूप से पलटते स्पिन, यानी क्लासिक इज़िंग मॉडल और उसके वंशज, जिनसे देखा जाता है कि क्रांतिक तापमान पर व्यवस्था कैसे उभरती है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: चुंबक ठीक एक तापमान पर अपना चुंबकत्व क्यों खो देता है?

छोड़ता है: असली चुंबक में आकार और अशुद्धि के ब्योरे होते हैं, जिन्हें आदर्श जालक बनावट से ही छोड़ देता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान एक लैपटॉप; प्रति सेकंड अरबों स्पिन-पलटाव। तब से: 1953 Metropolis स्वीकार–अस्वीकार मोंटे कार्लो विधि, जो आगे चलकर स्पिन मॉडलों का मानक औज़ार बनी; 1953 के पेपर ने खुद कठोर डिस्कों का सिमुलेशन किया था [स्रोत](https://zhanggroup.org/teaching/literature/Metropolis1953.pdf) सिमुलेशन वृक्ष में: [मेट्रोपोलिस एल्गोरिदम](https://simulation-hypothesis.com/hi/trees/simulations?n=m-mcmc)

[इंटरैक्टिव मॉडल चलाइए](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/run#toy-ising)

[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)न्यूनतम परत: परमाणु

### भंजन और दोष

दरार की नोक पर परमाणु, और वे दोष जो धातुओं को चूर होने के बजाय मुड़ने देते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: यह पदार्थ मुड़ने के बजाय क्यों चटकता है?

छोड़ता है: सिर्फ़ कुछ परमाणु चौड़ी दरार की नोक को भी पूरी धरन में फैली दरार की जगह खड़ा होना पड़ता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^14 FLOPS मोटा अनुमान एक डेस्कटॉप GPU या छोटा क्लस्टर, प्रति दरार-रन कुछ घंटे। तब से: 1976 आशर्स्ट और हूवर का दरार की नोक का शुरुआती आणविक गतिकी सिमुलेशन।

[आणविक गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-molecular-dynamics)न्यूनतम परत: परमाणु

### सूक्ष्म संरचना

धातु के जमने या ऊष्मा-उपचार के दौरान बनते और बढ़ते क्रिस्टल-दाने, अक्सर फ़ेज़-फ़ील्ड विधि से।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: कौन-सा ऊष्मा उपचार सबसे मज़बूत मिश्रधातु देता है?

छोड़ता है: कण-सीमाओं को चिकनी गणितीय सतहें माना जाता है, जबकि असल में वे अव्यवस्थित दोष होती हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^14 FLOPS मोटा अनुमान एक वर्कस्टेशन या छोटा क्लस्टर, प्रति जमती मिश्रधातु कुछ घंटे। तब से: 1991 चेन और खाचातुर्यान का बढ़ती सूक्ष्म-संरचना का शुरुआती फ़ेज़-फ़ील्ड मॉडल।

[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### दानेदार पदार्थ

रेत, अनाज, चूर्ण और गोलियाँ, लाखों अलग-अलग कणों के रूप में जो टकराते और जाम होते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: साइलो क्यों जाम होता है, और हिमस्खलन कैसे शुरू होता है?

छोड़ता है: असली दाने खुरदरे और अनियमित होते हैं; सिमुलेट किए गए लगभग हमेशा आदर्श गोले होते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^14 FLOPS मोटा अनुमान एक डेस्कटॉप GPU या छोटा क्लस्टर, एक साथ लाखों दाने। तब से: 1979 कंडाल और स्ट्रैक का कणिकीय कणों का पहला असतत-तत्व मॉडल।

[इंटरैक्टिव मॉडल चलाइए](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/run#toy-sand)

[कण और N-पिंड](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-particles)न्यूनतम परत: शरीर

### डिसलोकेशन गतिकी

क्रिस्टल के जालक में पिरोये रेखा-दोष, जिन्हें चलते, बढ़ते और उलझते हुए ट्रैक किया जाता है, जिनसे स्थायी मुड़ाव या खिंचाव पैदा होता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: यह धातु टूटने के बजाय मुड़ती क्यों है, और असल में कितनी मज़बूत है?

छोड़ता है: विस्थापनों को एक अन्यथा पूर्ण क्रिस्टल में साफ़ रेखाएँ मानता है, जबकि असली धातुएँ उन दूसरे दोषों से भरी होती हैं जिनसे वे आपस में असर डालते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^14 FLOPS मोटा अनुमान एक वर्कस्टेशन या छोटा क्लस्टर, प्रति रन कुछ घंटों से कुछ दिन। तब से: 1990 क्रिस्टल-सुघट्यता के शुरुआती असतत विस्थापन-गतिकी सिमुलेशन।

[कण और N-पिंड](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-particles)[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)न्यूनतम परत: परमाणु

### पतली परत की बढ़त

एक सतह पर एक-एक करके पहुँचते परमाणु चिपकते, कूदते या एक-दूसरे को दबाते हैं, जैसे परत-दर-परत कोई पतली फ़िल्म बनती है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या यह फ़िल्म चिकनी उगेगी, या खुरदुरी और ख़ामियों से भरी?

छोड़ता है: असली निक्षेपण कक्षों में संदूषण और असमान प्रवाह होता है जो परमाणुओं के आदर्शीकृत प्रवाह में नहीं होता।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान एक वर्कस्टेशन; प्रति सिमुलेटेड पतली फ़िल्म कुछ घंटे। तब से: 1966 बढ़ती सतह पर पहुँचते परमाणुओं के शुरुआती गतिक मोंटे कार्लो मॉडल।

[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)न्यूनतम परत: परमाणु

### पदार्थों में विकिरण-क्षति कैस्केड

क्रिस्टल में टकराया एक तेज़ परमाणु, जिसे इस तरह देखा जाता है कि वह पड़ोसियों को कैसे हटाता और रिक्तियाँ छोड़ता है। इससे अनुमान लगता है कि विकिरणित धातुएँ कैसे बिगड़ती हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: एक अकेली टक्कर क्रिस्टल से कितने परमाणु बाहर निकालती है?

छोड़ता है: दोष फिर कैस्केड से कहीं आगे, बरसों तक विकसित होते हैं, और उस अंतर को पाटने के लिए दूसरी विधियाँ चाहिए।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान दसियों पिकोसेकंड के लिए लाखों परमाणु, कई टक्कर-दिशाओं के लिए दोहराए गए। तब से: 1960 गिब्सन, गोलैंड, मिलग्राम और विनयार्ड की तांबे के जालक में विकिरण-क्षति की गतिकी। [स्रोत](https://doi.org/10.1103/physrev.120.1229)

[आणविक गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-molecular-dynamics)[कण और N-पिंड](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-particles)न्यूनतम परत: परमाणु

### मिश्रधातु क्लस्टर विस्तार

किसी मिश्रधातु की ऊर्जा को पड़ोसी परमाणुओं के छोटे गुच्छों पर योग के रूप में लिखा जाता है, ताकि क्रम और प्रावस्था आरेख मोंटे कार्लो से नमूने लिए जा सकें।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: मिश्रधातु परमाणुओं की कौन-सी व्यवस्थाएँ पसंद करती है, और कब क्रम में आती है?

छोड़ता है: प्रसार एक दिए गए जालक में बँधा है और कंपन व चुंबकीय योगदान चूक सकता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान सैकड़ों प्रथम-सिद्धांत ऊर्जाएँ, फिर सस्ता लैटिस मॉन्टे कार्लो। तब से: 1984 सांचेज़, डुकास्टेल और ग्रेशियस का बहु-घटक प्रणालियों का सामान्यीकृत क्लस्टर विवरण। [स्रोत](https://doi.org/10.1016/0378-4371%2884%2990096-7)

[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)[प्रथम सिद्धांत](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-first-principles)[जालक क्षेत्र सिद्धांत](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-lattice)न्यूनतम परत: परमाणु

### क्रिस्टल-सुघट्यता का परिमित-तत्व मॉडलिंग

धातु के कण जो विशिष्ट क्रिस्टल तलों पर फिसलकर अपनी-अपनी दिशाओं के साथ विरूपित होते हैं, ताकि मज़बूती, टेक्सचर और आकार देने पर व्यवहार का पता चले।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्रिस्टल की दिशाएँ कैसे तय करती हैं कि धातु कैसे मुड़ती और कठोर होती है?

छोड़ता है: कठोरीकरण के नियम परीक्षणों से फ़िट किए गए हैं और अलग-अलग विस्थापनों की कोई स्मृति नहीं रखते।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान हज़ारों दानों के परिमित-तत्व मॉडल। तब से: 1982 पियर्स, असारो और नीडलमैन का तन्य एकल क्रिस्टलों में असमान और स्थानीकृत विरूपण का विश्लेषण। [स्रोत](https://doi.org/10.1016/0001-6160%2882%2990005-0)

[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### सूक्ष्मचुंबकीय सिमुलेशन

किसी चुंबक में चुंबकत्व की दिशा, कोशिकाओं में बँटी हुई, विनिमय, अनिसोट्रॉपी और बिखरे क्षेत्रों के साथ, ताकि पता चले कि डोमेन कैसे बनते और पलटते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: नैनोचुंबक का चुंबकत्व कैसे पलटता है?

छोड़ता है: तापमान मोटे तौर पर लिया गया है, और विनिमय-लंबाई से बड़ी कोशिकाओं में विवरण खो जाता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान लाखों कोष्ठों वाले परिमित-अंतर रन। तब से: 1988 शैब्स और बर्ट्रैम का लौहचुंबकीय घनों में चुंबकन प्रक्रियाओं का त्रि-आयामी सूक्ष्मचुंबकीय अध्ययन। [स्रोत](https://doi.org/10.1063/1.341858)

[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### कार्बनिक अर्धचालक आवेश परिवहन

अव्यवस्थित अणुओं के बीच कूदते इलेक्ट्रॉन या होल, जिन्हें प्लास्टिक इलेक्ट्रॉनिकी में गतिशीलता का अनुमान लगाने के लिए यादृच्छिक चालों से सिमुलेट किया जाता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: अव्यवस्थित कार्बनिक पदार्थ में आवेश कितनी तेज़ी से चलते हैं?

छोड़ता है: हॉप दरों के रूप मान लिए गए हैं और आकृति-विन्यास आदर्शीकृत है।

इस पर चलता है: लगभग 10^11 FLOPS मोटा अनुमान बड़े लैटिस पर मॉन्टे कार्लो हॉप। तब से: 1993 बैस्लर का अव्यवस्थित कार्बनिक प्रकाशचालकों में आवेश-परिवहन का मोंटे कार्लो सिमुलेशन। [स्रोत](https://doi.org/10.1002/pssb.2221750102)

[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)न्यूनतम परत: अणु

### लैटिस ऊष्मीय-चालकता की गणना

जालक कंपनों से ले जाई गई ऊष्मा, जिसकी प्रकीर्णन दरें प्रथम सिद्धांतों से ली गई हैं, ताकि बिना फ़िटिंग के किसी क्रिस्टल की ऊष्मीय चालकता का अनुमान लग सके।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: केवल परमाणुओं से कोई क्रिस्टल ऊष्मा कितनी अच्छी तरह ले जाता है?

छोड़ता है: अत्यधिक अनहार्मोनिक और अव्यवस्थित पदार्थों को अतिरिक्त उपचार चाहिए।

इस पर चलता है: लगभग 10^15 FLOPS मोटा अनुमान सुपरसेल में बल की हज़ारों गणनाएँ। तब से: 2007 ब्रोइडो, मैलोर्नी, बिर्नर, मिंगो और स्टीवर्ट का अर्धचालकों की आंतरिक जालक ऊष्मा-चालकता, प्रथम सिद्धांतों से। [स्रोत](https://doi.org/10.1063/1.2822891)

[प्रथम सिद्धांत](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-first-principles)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: परमाणु

### विसरण-सीमित संचयन

यादृच्छिक भटकते कण जब तक वे बढ़ते गुच्छे से चिपक न जाएँ, जिनसे डेंड्राइट और खनिज निक्षेप जैसे शाखित फ़्रैक्टल बनते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: यादृच्छिक चलने वाले शाखित फ्रैक्टल गुच्छे क्यों बढ़ाते हैं?

छोड़ता है: यह केवल एक आदर्शीकृत वृद्धि-नियम को मॉडल करता है, सतह ऊर्जा या रसायन के बिना।

इस पर चलता है: लगभग 10^8 FLOPS मोटा अनुमान लैटिस पर लाखों वॉकर। तब से: 1981 Witten और Sander का विसरण-सीमित एकत्रीकरण, एक गतिज क्रांतिक परिघटना। [स्रोत](https://doi.org/10.1103/physrevlett.47.1400)

[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)न्यूनतम परत: नियम

### क्रिस्टलों के जनरेटिव मॉडल

ज्ञात क्रिस्टलों पर प्रशिक्षित डिफ़्यूज़न या वैरिएशनल मॉडल नई आवर्ती संरचनाएँ सुझाता है। फिर क्वांटम-यांत्रिक गणनाओं से उनकी जाँच और शिथिलन किया जाता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या कोई मॉडल ज्ञात पदार्थों को छानने के बजाय स्थिर नए पदार्थों की कल्पना कर सकता है?

छोड़ता है: प्रस्तावित ज़्यादातर संरचनाएँ अस्थिर हैं या बन नहीं सकतीं, और मॉडल को नहीं पता कि उनमें से किसी को कैसे संश्लेषित किया जाए।

इस पर चलता है: लगभग 10^18 FLOPS मोटा अनुमान GPU प्रशिक्षण के हफ़्ते, फिर इलेक्ट्रॉनिक-संरचना जाँचों की एक पाइपलाइन। तब से: 2021 Xie और सहयोगियों का आवर्ती पदार्थ निर्माण के लिए क्रिस्टल विसरण वैरिएशनल ऑटोएनकोडर। [स्रोत](https://arxiv.org/abs/2110.06197)

[सीखे हुए इमुलेटर](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-learned)[प्रथम सिद्धांत](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-first-principles)न्यूनतम परत: परमाणु

## अभिक्रियाएँ, उत्प्रेरण और विद्युत-रसायन

### उत्प्रेरण

एक अभिक्रिया करता अणु उत्प्रेरक की सतह से चिपकता है, जिसे कदम-दर-कदम गिना जाता है, ताकि वह रास्ता मिले जो अभिक्रिया के लिए ज़रूरी ऊर्जा घटाता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: कौन-सी सतह, और उस पर परमाणुओं की कौन-सी व्यवस्था, इस अभिक्रिया को सबसे ज़्यादा तेज़ करती है?

छोड़ता है: असली उत्प्रेरकों में दोष, विषाक्तता (ज़हर) और उम्र के साथ घिसाव होता है, जिनसे साफ़, परिपूर्ण मॉडल सतह को कभी जूझना नहीं पड़ता।

इस पर चलता है: लगभग 10^15 FLOPS मोटा अनुमान एक विश्वविद्यालय का क्लस्टर, प्रति उम्मीदवार उत्प्रेरक सतह कुछ दिन। तब से: 1995 उत्प्रेरक की सतह पर अभिक्रिया-पथ का नक्शा बनाती शुरुआती क्वांटम गणनाएँ।

[प्रथम सिद्धांत](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-first-principles)न्यूनतम परत: परमाणु

### बैटरी और विद्युत-रासायनिक सेल मॉडलिंग

पूरी बैटरी या ईंधन-सेल, उसके इलेक्ट्रोड, इलेक्ट्रोलाइट और अंतरापृष्ठ, आवेश, निरावेश और गर्म होने के साथ कई चक्रों तक साथ मॉडल किए जाते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: यह सेल ख़राब होने से पहले कितने चक्र झेलेगा, और कितना गर्म होगा?

छोड़ता है: असली इस्तेमाल के बरसों में गिरावट अब भी ज़्यादातर छोटे त्वरित परीक्षणों से आगे बढ़ाई जाती है, सीधे सिमुलेट नहीं होती।

इस पर चलता है: लगभग 10^14 FLOPS मोटा अनुमान एक वर्कस्टेशन या छोटा क्लस्टर, प्रति सिमुलेटेड चक्रण-परीक्षण कुछ घंटे। तब से: 1975 बैटरी इलेक्ट्रोड के आवेशन और निरावेशन के शुरुआती गणितीय मॉडल।

[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### संक्षारण

एक धातु की सतह, जो अपने परिवेश के साथ विद्युत-रासायनिक अभिक्रिया में परमाणु खो रही है, और जिसे इस तरह देखा जाता है कि वह गड्ढेदार होती है, पतली होती है या सुरक्षात्मक परत बनाती है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: यह धातु गलकर पार होने से पहले कितने समय चलेगी?

छोड़ता है: असली संक्षारण स्थानीय संदूषण, सतह की खरोंचों और आवारा धाराओं पर बहुत निर्भर है, जिन्हें आदर्श मॉडल छोड़ देता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान एक वर्कस्टेशन; प्रति संक्षारण-परिदृश्य कुछ घंटे। तब से: 1970 गड्ढेदार और विद्युत-रासायनिक संक्षारण के शुरुआती कंप्यूटर मॉडल।

[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### क्रिस्टलीकरण

अतिसंतृप्त विलयन में अणु या आयन एक-दूसरे को पाते हैं और बढ़ते क्रिस्टल जालक में जम जाते हैं, ताकि अनुमान लगे कि कोई यौगिक कैसे क्रिस्टलित होगा।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: यह प्रक्रिया असल में किस आकार और माप के क्रिस्टल बनाएगी?

छोड़ता है: न्यूक्लिएशन, यानी बनने वाला सबसे पहला गुच्छा, एक ऐसे पैमाने और गति पर होता है जिसे सीधे देखना या पूरी तरह गणना करना अब भी बहुत तेज़ है।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान एक वर्कस्टेशन या छोटा क्लस्टर, प्रति सिमुलेटेड बैच कुछ घंटे। तब से: 1988 अतिसंतृप्त घोल से न्यूक्लियेशन और वृद्धि के शुरुआती गिने हुए मॉडल।

[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)न्यूनतम परत: अणु

### रासायनिक रिएक्टर अभियांत्रिकी

औद्योगिक पात्र के भीतर तरल प्रवाह, मिश्रण, ऊष्मा और सैकड़ों अभिक्रिया-चरण साथ मॉडल किए जाते हैं, ताकि अनुमान लगे कि कितना उत्पाद निकलेगा।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या यह रिएक्टर डिज़ाइन साफ़, सुरक्षित अभिक्रिया के लिए इतनी तेज़ी से मिलाएगा और ठंडा करेगा?

छोड़ता है: छोटे परीक्षण रिएक्टर से पूरे औद्योगिक रिएक्टर तक बढ़ाने में अब भी सटीकता ऐसे घटती है जिसे इंजीनियर अनुभव से सुधारते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^15 FLOPS मोटा अनुमान एक विश्वविद्यालय या औद्योगिक क्लस्टर, अध्ययन किए गए प्रति डिज़ाइन कुछ दिन। तब से: 1970 औद्योगिक रासायनिक रिएक्टर के शुरुआती संगणनात्मक तरल-गतिकी मॉडल।

[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### बहुलकीकरण गतिकी

छोटे अणु एक-एक अभिक्रिया चरण में जुड़कर लंबी शृंखलाएँ बनाते हैं, और इन्हें ट्रैक किया जाता है ताकि अनुमान लगे कि वे कितनी लंबी होंगी और कितनी एक-सी बनेंगी।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: बहुलक की लड़ियाँ कितनी लंबी होंगी, और उसमें कितना अंतर रहेगा?

छोड़ता है: पार्श्व अभिक्रियाएँ जो श्रृंखलाओं को शाखित करती या जल्दी समाप्त कर देती हैं, आम तौर पर कुछ औसत दरों में सरल कर दी जाती हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान एक लैपटॉप; पूरा बैच सिमुलेशन कुछ मिनट लेता है। तब से: 1968 शृंखला-वृद्धि बहुलकीकरण के शुरुआती गिने हुए गतिक मॉडल।

[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: अणु

### ईंधन-सेल झिल्ली और परिवहन की मॉडलिंग

ईंधन सेल की झिल्ली और इलेक्ट्रोडों से गुज़रते पानी, प्रोटॉन और गैस, ताकि प्रदर्शन और सूखने या भर जाने का समय पता चले।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: ईंधन सेल झिल्ली में पानी और आवेश कैसे चलते हैं?

छोड़ता है: झिल्ली परिवहन फ़िट किए गए नियमों पर निर्भर है, और छिद्रों में तरल पानी को मॉडल करना कठिन है।

इस पर चलता है: लगभग 10^10 FLOPS मोटा अनुमान दो- या त्रि-आयामी कोशिका मॉडल, वर्कस्टेशन पर हल्के। तब से: 1991 Springer, Zawodzinski और Gottesfeld का पॉलिमर इलेक्ट्रोलाइट ईंधन सेल मॉडल। [स्रोत](https://doi.org/10.1149/1.2085971)

[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### छिद्र-नेटवर्क मॉडलिंग

एक छिद्रयुक्त चट्टान या इलेक्ट्रोड, जो छिद्रों और संकरे मार्गों के नेटवर्क में सिमट जाता है, जिसमें तरल कदम-दर-कदम घुसता है, ताकि प्रवाह और केशिका व्यवहार का अनुमान लगे।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: कोई तरल छिद्रदार पदार्थ में कैसे भरता और चलता है?

छोड़ता है: असली छिद्रों के आकार नलियों और गोलों में सरल किए गए हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^10 FLOPS मोटा अनुमान दस लाख तक छिद्रों के नेटवर्क, सीधे प्रवाह की तुलना में सस्ते। तब से: 1956 फ़ैट का छिद्रयुक्त माध्यम का नेटवर्क मॉडल। [स्रोत](https://doi.org/10.2118/574-g)

[नेटवर्क मॉडल](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-network)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: क्षेत्र

[◂ पृथ्वी और जलवायु](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/earth-climate)[जीवन और चिकित्सा ▸](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/life-medicine)