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title: "मूल भौतिकी · सिमुलेशन · सिमुलेशन परिकल्पना"
url: https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/fundamental-physics
description: "क्वार्क, नाभिक, प्लाज़्मा और क्वांटम पदार्थ: सिमुलेट की जाने वाली सबसे छोटी प्रणालियाँ, और कंप्यूटिंग की दृष्टि से सबसे महँगी में से।"
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 1

# मूल भौतिकी

क्वार्क, नाभिक, प्लाज़्मा और क्वांटम पदार्थ: सिमुलेट की जाने वाली सबसे छोटी प्रणालियाँ, और कंप्यूटिंग की दृष्टि से सबसे महँगी में से।

पदानुक्रम की नींव। ये सिमुलेशन बुनियादी सिद्धांत, यानी मानक मॉडल और क्वांटम यांत्रिकी से शुरू करते हैं और उसके नतीजे निकालते हैं। ये भौतिक परिघटनाओं को पहले सिद्धांतों से पैदा करने के सबसे क़रीब हैं। ये यह भी समझाते हैं कि सैंडबॉक्स की सबसे महीन पदार्थ-परतों में इतनी कंप्यूटिंग क्यों लगती है।

## कण और क्षेत्र

### लैटिस QCD

दिक्-काल बिंदुओं के चार-आयामी ग्रिड पर क्वार्क और ग्लूऑन, जिनसे केवल प्रबल बल से प्रोटॉन, न्यूट्रॉन और दूसरे हैड्रॉनों के द्रव्यमान और गुण निकाले जाते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: केवल सिद्धांत से शुरू करके प्रोटॉन का द्रव्यमान क्या है?

छोड़ता है: ग्रिड की दूरी और डिब्बे का आकार समझौते हैं। नतीजे सतत सीमा और अनंत आयतन की ओर खींचे जाते हैं, पर वहाँ पहुँचते कभी नहीं।

इस पर चलता है: लगभग 10^17 FLOPS मोटा अनुमान राष्ट्रीय सुपरकंप्यूटर का आवंटन, एक बड़े हिस्से के कुछ हफ़्ते। तब से: 1979 क्रॉयट्स का शुद्ध SU(2) जालक गेज सिद्धांत का मोंटे कार्लो अध्ययन, क्वार्कों के बिना; क्वार्क बाद में आए [स्रोत](https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.43.553) सिमुलेशन वृक्ष में: [जालक गेज मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/trees/simulations?n=mat-lqcd)

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

### कोलाइडर घटना-निर्माण

त्वरक में हर प्रोटॉन-प्रोटॉन टक्कर, कठोर प्रकीर्णन से लेकर पार्टन बौछारों से होकर डिटेक्टर तक पहुँचती हैड्रॉनों की फुहार तक।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: अगर कोई प्रस्तावित नया कण असली होता तो डेटा कैसा दिखता?

छोड़ता है: सभी योगदान देने वाली प्रक्रियाओं के बीच क्वांटम व्यतिकरण का सन्निकटन केवल प्रमुखों को रखकर करता है, और पैरामीटर पिछले डेटा से मेल खाने के लिए साधे जाते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^15 FLOPS मोटा अनुमान ग्रिड-कंप्यूटिंग क्लस्टर, जो अरबों सिमुलेटेड टक्करें प्रोसेस करता है। तब से: 1982 कोलाइडर भौतिकी के शुरुआती कंप्यूटरीकृत पार्टन-बौछार घटना-निर्माता।

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

### डिटेक्टर की प्रतिक्रिया

टक्कर से निकला हर कण, सिलिकॉन, कैलोरीमीटर और चुंबक की परतों से गुज़रता, चलते हुए ऊर्जा जमा करता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: डिटेक्टर असली संकेतों में से कौन-से चूकेगा, और कौन-से नक़ली बनाएगा?

छोड़ता है: मानता है कि डिटेक्टर की ज्यामिति और अंशांकन ठीक वैसे ही हैं जैसा डिज़ाइन किया गया, जबकि पुरानी होती केबलें और विकिरण की क्षति इन्हें धीरे-धीरे बिगाड़ती हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^15 FLOPS मोटा अनुमान एक विश्वविद्यालय या ग्रिड-कंप्यूटिंग क्लस्टर, साल में लाखों CPU-घंटे। तब से: 1974 डिटेक्टर डिज़ाइन के लिए CERN का पहला सामान्य कण-परिवहन कोड।

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

### ब्रह्मांडीय-किरण वायु-बौछारें

अंतरिक्ष से आता एक अत्यंत ऊर्जावान कण ऊपरी वायुमंडल से टकराता है और नीचे आते हुए अरबों द्वितीयक कणों की झड़ी में बदल जाता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: किस तरह का कण, कितनी दूर से, उस पैटर्न को बना गया जो हमारे ज़मीनी डिटेक्टरों ने देखा?

छोड़ता है: यह टक्कर के उन मॉडलों पर निर्भर है जिन्हें किसी भी त्वरक द्वारा परखी गई ऊर्जा से कहीं आगे तक खींचा गया है।

इस पर चलता है: लगभग 10^14 FLOPS मोटा अनुमान एक छोटा क्लस्टर या शक्तिशाली वर्कस्टेशन, प्रति बौछार-समूह कुछ घंटे। तब से: 1961 ब्रह्मांडीय-किरण कण-कैस्केडों के शुरुआती मोंटे कार्लो मॉडल।

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

### त्वरक किरण-गतिकी

आवेशित कणों के गुच्छे, जो लाखों चक्कर चुंबकों में घूमते हैं, और क्षेत्रों और एक-दूसरे से धकेले जाते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या किरण कसकर केंद्रित रहती है, या धीरे-धीरे फैलकर दीवारों से टकराती है?

छोड़ता है: चुंबकों को विनिर्देश के अनुसार बना मान लेता है, जबकि असली चुंबकों में छोटी निर्माण-त्रुटियाँ होती हैं जो लाखों चक्करों में मायने रखती हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान एक डेस्कटॉप वर्कस्टेशन या छोटा क्लस्टर, प्रति जालक डिज़ाइन कुछ मिनट। तब से: 1959 पहले सशक्त-फ़ोकसिंग सिंक्रोट्रॉनों के लिए शुरुआती कंप्यूटर ट्रैकिंग अध्ययन।

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

### न्यूट्रिनो डिटेक्टर सिमुलेशन

पानी, बर्फ़ या द्रव के टैंक में गहरे किसी न्यूट्रिनो की अंतःक्रिया से प्रकाश या आवेश, जिसे डिटेक्टर में ट्रैक करके पता लगाया जाता है कि असली घटना कैसी दिखती है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: इस तरह का न्यूट्रिनो कौन-सा संकेत छोड़ेगा, और क्या हम उसे पृष्ठभूमि से अलग पहचान सकते हैं?

छोड़ता है: असली डिटेक्टर की तारें, बुलबुले और ऊपर की चट्टान की परत ऐसा शोर जोड़ते हैं जिसका कोई सिमुलेशन पूरी तरह अनुमान नहीं लगा पाता।

इस पर चलता है: लगभग 10^15 FLOPS मोटा अनुमान एक विश्वविद्यालय या सहयोग का क्लस्टर, प्रति डिटेक्टर डिज़ाइन कुछ हफ़्ते। तब से: 1987 1987 के सुपरनोवा न्यूट्रिनो-विस्फोट की व्याख्या के लिए बनाए गए डिटेक्टर सिमुलेशन।

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

### जनरेटिव कैलोरीमीटर बौछार मॉडल

पूरे कण-परिवहन रनों पर प्रशिक्षित एक तंत्रिका नेटवर्क, जो डिटेक्टर में बौछार का ऊर्जा-जमाव लागत के नगण्य हिस्से पर पैदा करता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या प्रशिक्षित जनरेटर डिटेक्टर सिमुलेशन के सबसे धीमे हिस्से की जगह ले सकता है?

छोड़ता है: यह प्रशिक्षण रनों के आँकड़े दोहराता है, नई भौतिकी नहीं, और देखी हुई ऊर्जाओं के बाहर भटक जाता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^16 FLOPS मोटा अनुमान लाखों पूर्ण शावर घटनाओं पर प्रशिक्षण, फिर सस्ता नमूना-निर्माण तब से: 2017 CaloGAN, a generative adversarial network for 3D electromagnetic showers (2017) [स्रोत](https://arxiv.org/abs/1705.02355)

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

### जालक क्षेत्र-सिद्धांत के लिए प्रवाह-आधारित नमूनाकरण

एक प्रशिक्षित नॉर्मलाइज़िंग फ़्लो जालक पर पूरे क्षेत्र-विन्यास सुझाता है, जिन्हें फिर सटीक स्वीकार-या-अस्वीकार चरण से सुधारा जाता है ताकि उत्तर निष्पक्ष रहे।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या सीखे हुए नमूनाकार साधारण जालक मोंटे कार्लो के क्रांतिक मंदन को हरा सकते हैं?

छोड़ता है: ज़्यादातर कम-आयामी खिलौना-सिद्धांतों में दिखाया गया है; प्रशिक्षण की लागत जालक के आयतन के साथ तेज़ी से बढ़ती है।

इस पर चलता है: लगभग 10^17 FLOPS मोटा अनुमान प्रशिक्षण और बड़े जालक समूह तब से: 2019 Flow-based generative models for Markov chain Monte Carlo in lattice field theory (2019) [स्रोत](https://arxiv.org/abs/1904.12072)

[जालक क्षेत्र सिद्धांत](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-lattice)[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)[सीखे हुए इमुलेटर](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-learned)न्यूनतम परत: उप-परमाण्विक

## नाभिक और विकिरण

### नाभिकीय संरचना

नाभिक में बँधे प्रोटॉन और न्यूट्रॉन, जिनकी गणना उनके बीच के बलों से की जाती है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: कौन-से समस्थानिक अस्तित्व में आ भी सकते हैं, और वे कौन-से आकार लेते हैं?

छोड़ता है: न्यूक्लिऑनों के बीच का बल अब भी ठीक-ठीक ज्ञात नहीं है, इसलिए हर नाभिक की गणना उसके एक सन्निकटन से होती है।

इस पर चलता है: लगभग 10^15 FLOPS मोटा अनुमान एक विश्वविद्यालय का क्लस्टर, एक भारी नाभिक के लिए कुछ दिन। तब से: 1965 मेनफ़्रेम पर शुरुआती शेल-मॉडल विकर्णीकरण गणनाएँ।

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

### रिएक्टर कोर भौतिकी

पावर रिएक्टर के भीतर पैदा होते, बिखरते, सोखे जाते और नाभिक विखंडित करते न्यूट्रॉन, जो ऊष्मा और शीतलक प्रवाह से युग्मित हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या शृंखला-अभिक्रिया ईंधन के घटते रहने पर भी स्थिर रहती है?

छोड़ता है: पुराने असली रिएक्टर की हर दरार, वेल्ड और प्रवाह-पथ को पूरी तरह नहीं पकड़ सकता।

इस पर चलता है: लगभग 10^15 FLOPS मोटा अनुमान एक विश्वविद्यालय या उद्योग का क्लस्टर, प्रति कोर-चक्र कुछ घंटे। तब से: 1948 Ulam, von Neumann और Metropolis के ENIAC पर पहले मोंटे कार्लो न्यूट्रॉन रन।

[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: उप-परमाण्विक

### विकिरण परिवहन

पदार्थ से गुज़रते कण, एक बार में एक अंतःक्रिया: मरीज़ में रेडियोथेरेपी की किरणें, अंतरिक्ष यान की परत में ब्रह्मांडीय किरणें।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: ट्यूमर में कितनी खुराक पहुँचती है, और उसके आसपास सब कुछ में कितनी?

छोड़ता है: शरीर या ढाँचे को स्थिर ज्यामिति मानता है, और संपर्क के दौरान उसकी गति, जैसे साँस लेना, छोड़ देता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान अस्पताल का भौतिकी वर्कस्टेशन या छोटा क्लस्टर, प्रति योजना कुछ मिनट। तब से: 1968 रेडियोथेरेपी की योजना के लिए प्रस्तावित पहली मोंटे कार्लो खुराक-गणनाएँ।

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

### नाभिकीय क्रांतिकता सुरक्षा

संग्रहीत या संभाले जा रहे विखंडनीय पदार्थ में मॉन्टे कार्लो न्यूट्रॉन परिवहन, यह जाँचने के लिए कि कोई आकस्मिक शृंखला अभिक्रिया शुरू न हो सके।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या विखंडनीय पदार्थ की यह व्यवस्था दुर्घटनावश क्रांतिक हो सकती है?

छोड़ता है: मानता है कि घोषणा में दर्ज ज्यामिति और पदार्थ वही हैं जो असल में मौजूद हैं, इसलिए नतीजा उतना ही भरोसेमंद है जितने दस्तावेज़।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान एक डेस्कटॉप वर्कस्टेशन; प्रति विन्यास कुछ मिनटों से कुछ घंटे। तब से: 1957 युद्धकालीन दुर्घटनाओं के बाद औपचारिक सुरक्षा नियम बनने पर शुरुआती कंप्यूटरीकृत क्रांतिकता गणनाएँ।

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

### रेडियो-सक्रियण और क्षय शृंखलाएँ

न्यूट्रॉन या विकिरण के संपर्क में आई सामग्रियाँ नए रेडियोधर्मी समस्थानिक बनाती हैं, फिर स्थिरता की ओर शृंखलाओं में क्षय होती हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: विकिरणित होने के बाद यह पदार्थ कितना रेडियोधर्मी होगा, और कितने समय तक?

छोड़ता है: दुर्लभ, अल्पजीवी समस्थानिकों का नाभिकीय डेटा आम समस्थानिकों से ज़्यादा अधूरा है, इसलिए गौण मार्गों में अंदाज़े का हिस्सा ज़्यादा होता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान एक लैपटॉप; पूरी क्षय-शृंखला की गणना कुछ सेकंड लेती है। तब से: 1962 रिएक्टर पदार्थों में सक्रियण और क्षय के शुरुआती कंप्यूटर कोड।

[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)न्यूनतम परत: उप-परमाण्विक

### संलयन-प्रजनन ब्लैंकेट न्यूट्रॉनिकी

फ़्यूज़न अभिक्रिया के न्यूट्रॉन जो आसपास के ब्लैंकेट में धीमे होते हैं, ट्रिटियम ईंधन पैदा करते हैं और वह ऊष्मा छोड़ते हैं जो टर्बाइन चलाएगी।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या ब्लैंकेट रिएक्टर को ईंधन देने लायक ट्रिटियम बनाता है?

छोड़ता है: ऐसे डिज़ाइन पर आधारित जो पूरे पैमाने पर अभी मौजूद नहीं है, इसलिए सामग्री के मुख्य व्यवहार का अनुमान आगे बढ़ाकर लगाया गया है।

इस पर चलता है: लगभग 10^14 FLOPS मोटा अनुमान एक वर्कस्टेशन या छोटा क्लस्टर, प्रति डिज़ाइन-रूप कुछ घंटे। तब से: 1980 प्रस्तावित संलयन रिएक्टर ब्लैंकेटों के शुरुआती न्यूट्रॉनिकी अध्ययन।

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

### नाभिकीय लैटिस प्रभावी क्षेत्र सिद्धांत

दिक्-काल लैटिस पर रखे प्रोटॉन और न्यूट्रॉन जो काइरल प्रभावी सिद्धांत से अंतःक्रिया करते हैं, और मॉन्टे कार्लो से हल कर नाभिकीय संरचना निकाली जाती है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या हल्के नाभिकों की उत्तेजित अवस्थाएँ, जैसे कार्बन-12 की हॉयल अवस्था, न्यूक्लियॉन के बलों से गिनी जा सकती हैं?

छोड़ता है: हल्के और मध्यम नाभिकों तक सीमित; चिह्न-समस्याएँ तय करती हैं कि कौन-सी प्रणालियाँ पहुँच में आएँ।

इस पर चलता है: लगभग 10^18 FLOPS मोटा अनुमान लीडरशिप-क्लास सुपरकंप्यूटरों पर बड़े मॉन्टे कार्लो रन तब से: 2011 Ab initio calculation of the Hoyle state (2011) [स्रोत](https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.106.192501)

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

### समय-निर्भर नाभिकीय माध्य-क्षेत्र गतिकी

टकराते और विखंडित होते नाभिक रियल टाइम में देखे जाते हैं, जिनमें हर न्यूक्लियॉन विकसित होते हुए बाक़ी सबके औसत क्षेत्र में चलता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: दो नाभिकों का क्या होता है जब वे छूते, जुड़ते या टकराकर अलग हो जाते हैं?

छोड़ता है: माध्य क्षेत्र अलग-अलग नतीजों के बीच क्वांटम सुरंगन या विखंडन-उपज को बाँटने वाले उतार-चढ़ाव का वर्णन नहीं कर सकता।

इस पर चलता है: लगभग 10^15 FLOPS मोटा अनुमान क्लस्टर पर त्रि-आयामी Skyrme-प्रकार के समय-निर्भर रन। तब से: 1976 बोंश, कूनिन और नेगेले की नाभिकीय टक्करों की एक-आयामी समय-निर्भर हार्ट्री-फ़ॉक गणना। [स्रोत](https://doi.org/10.1103/physrevc.13.1226)

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

### न्यूट्रॉन-तारा पर्पटी की पास्ता गतिकी

न्यूट्रॉन तारे की पपड़ी की सबसे गहरी परत, जहाँ न्यूट्रॉन और प्रोटॉन छड़ें और चादरें बनाते हैं, जिसे आणविक गतिकी से देखा जाता है ताकि उसकी कठोरता और न्यूट्रिनो के बिखरने का पता चले।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: न्यूट्रॉन तारे की पपड़ी की तलहटी में पदार्थ कौन-से आकार लेता है?

छोड़ता है: न्यूक्लिऑन की पारस्परिक क्रिया एक सरल फ़िट किया गया विभव है और डिब्बा असली पपड़ी से बहुत छोटा है।

इस पर चलता है: लगभग 10^15 FLOPS मोटा अनुमान घनत्वों पर दोहराई गई, दसियों हज़ार न्यूक्लियॉन की आणविक गतिकी। तब से: 2004 हॉरोविट्ज़, पेरेज़-गार्सिया और पाइकारेविच की असमान न्यूट्रॉन-समृद्ध पदार्थ की आणविक गतिकी और उसकी न्यूट्रिनो अपारदर्शिता। [स्रोत](https://doi.org/10.1103/physrevc.69.045804)

[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: उप-परमाण्विक

## प्लाज़्मा

### संलयन प्लाज़्मा विक्षोभ

सूर्य के कोर से भी गर्म हाइड्रोजन प्लाज़्मा, जो चुंबकीय क्षेत्र में बँधा है, साथ में वह विक्षोभी परिवहन जो ऊष्मा की हानि करता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: मशीन को कितना बड़ा होना चाहिए कि वह खपत से ज़्यादा ऊर्जा पैदा करे?

छोड़ता है: रिएक्टर-पैमाने का पूरा विक्षोभ अब भी बहुत महँगा है, इसलिए ज़्यादातर रन एक टुकड़ा सिमुलेट करके आगे बढ़ाते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^17 FLOPS मोटा अनुमान राष्ट्रीय सुपरकंप्यूटर, कुछ हफ़्तों के लिए बड़ा आवंटन। तब से: 1983 टोकामाक प्लाज़्मा के लिए शुरुआती जाइरोकाइनेटिक विक्षोभ कोड।

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

### कण-इन-सेल प्लाज़्मा

विद्युत और चुंबकीय क्षेत्रों से गुज़रते लाखों आवेशित स्थूल-कण, जो ग्रिड पर संग्रहीत हैं, लेज़र के प्लाज़्मा से टकराने और वेकफ़ील्ड त्वरण के लिए इस्तेमाल होते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या प्लाज़्मा तरंग इलेक्ट्रॉनों को किलोमीटरों की जगह सेंटीमीटरों में त्वरित कर सकती है?

छोड़ता है: हर सिमुलेटेड कण कई असली कणों का प्रतिनिधि है, जो असली प्लाज़्मा की महीन दानेदारी को धुँधला कर देता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^16 FLOPS मोटा अनुमान एक बड़ा GPU क्लस्टर, पूरे वेकफ़ील्ड रन के लिए कुछ दिन। तब से: 1959 बुनेमन और डॉसन के पहले स्थिर-वैद्युत कण-इन-सेल प्लाज़्मा रन।

[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: शरीर

### प्लाज़्मा साम्य और स्थिरता

चुंबकीय रूप से सीमित प्लाज़्मा का पूरा आकार, जिसे उस दबाव और धारा के सामने जाँचा जाता है जो वह सँभाल सकता है, इससे पहले कि वह मुड़े, फटे या बिखरे।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या यह प्लाज़्मा विन्यास अपना आकार रखेगा, या ढह जाएगा?

छोड़ता है: असली डिसरप्शन अक्सर छोटी खामियों और अशुद्धियों से शुरू होते हैं जो आदर्शीकृत साम्य में शामिल नहीं हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^15 FLOPS मोटा अनुमान एक विश्वविद्यालय का क्लस्टर, प्रति संतुलन-स्कैन कुछ घंटे। तब से: 1958 पहले चुंबकीय परिरोध उपकरणों के लिए गिने गए शुरुआती संतुलन।

[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

### जड़त्वीय परिरोध अंतःस्फोट

ईंधन की एक छोटी कैप्सूल, जिसे तीव्र विकिरण भीतर की ओर तब तक धकेलता है जब तक वह संलयन के लिए पर्याप्त गर्म और घना न हो जाए, जिसे विकिरण, जलगतिकी और जलते प्लाज़्मा के साथ मॉडल किया जाता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या ईंधन इतना एकसमान दबेगा कि अपने आप बिखरने से पहले सुलग जाए?

छोड़ता है: ड्राइव में छोटी असमानताएँ उन अस्थिरताओं के बीज बनती हैं जो सबसे सरल रनों की मानी हुई गोलाकार सममिति तोड़ देती हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^16 FLOPS मोटा अनुमान एक बड़ा क्लस्टर या सुपरकंप्यूटर का हिस्सा, प्रति डिज़ाइन कुछ दिन। तब से: 1972 लेज़र-चालित ईंधन कैप्सूलों के शुरुआती विकिरण-जलगतिकी सिमुलेशन।

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

### चुंबकीय पुनर्संयोजन

प्लाज़्मा में चुंबकीय क्षेत्र रेखाएँ टूटती और फिर जुड़ती हैं, संचित क्षेत्र ऊर्जा को ऊष्मा और तेज़ कणों में बदलती हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: चुंबकीय क्षेत्र रेखाएँ असल में कितनी तेज़ी से टूट और दोबारा जुड़ सकती हैं?

छोड़ता है: असली प्रक्रिया इलेक्ट्रॉन कक्षाओं से लेकर पूरे तारा मंडलों तक के पैमानों में फैली है, जिन्हें कोई एक रन एक साथ नहीं ढक सकता।

इस पर चलता है: लगभग 10^15 FLOPS मोटा अनुमान एक विश्वविद्यालय का क्लस्टर, एक पुनर्संयोजन घटना के लिए कुछ दिन। तब से: 1963 स्वीट और पार्कर के सिद्धांत के बाद क्षेत्र-रेखा पुनर्संयोजन के शुरुआती गिने हुए मॉडल।

[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: क्षेत्र

### औद्योगिक प्लाज़्मा प्रसंस्करण

निम्न-ताप प्लाज़्मा में आयन और अभिक्रियाशील प्रजातियाँ किसी सतह से टकराकर उसे उकेरती हैं, जिससे पदार्थों को सूक्ष्म सटीकता से आकार दिया जाता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या प्लाज़्मा सतह को बराबर उकेरेगा या उस पर बराबर परत चढ़ाएगा?

छोड़ता है: दीवार पर सतह रसायन अब भी उस ब्योरे से बहुत ज़्यादा सरल है जो किसी असली दूषित कक्ष में होता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान एक वर्कस्टेशन या छोटा क्लस्टर, प्रति प्रक्रिया-नुस्ख़ा कुछ घंटे। तब से: 1985 सतह संसाधन के लिए प्लाज़्मा नक़्क़ाशी के शुरुआती कंप्यूटर मॉडल।

[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: अणु

### लेज़र वेकफ़ील्ड त्वरण

तीव्र लेज़र स्पंद के कण-इन-सेल रन, जिसमें स्पंद एक प्लाज़्मा तरंग चलाता है और वह तरंग इलेक्ट्रॉनों को फँसाकर मिलीमीटरों में त्वरित करती है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: कोई प्लाज़्मा तरंग बहुत छोटी दूरी में इलेक्ट्रॉनों को उच्च ऊर्जा तक कैसे त्वरित कर सकती है?

छोड़ता है: आयनन, विकिरण-प्रतिक्रिया और लेज़र-लक्ष्य की खामियाँ आम तौर पर आदर्शीकृत की जाती हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^18 FLOPS मोटा अनुमान 3D पार्टिकल-इन-सेल, कई तरंग-आवर्तों में अरबों कण तब से: 2002 अत्यंत अरैखिक टूटती-लहर (बुलबुला) व्यवस्था के सिमुलेशन (2002) [स्रोत](https://doi.org/10.1007/s003400200795)

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

### स्टेलरेटर विन्यास का अनुकूलन

संलयन प्लाज़्मा के लिए मुड़ी हुई चुंबकीय बोतल का आकार, जिसे कंप्यूटर तब तक समायोजित करता है जब तक कण-कक्षाएँ सीमित न रहें और संतुलन बिना चलाई गई धारा के स्थिर न हो।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: कौन-सा त्रि-आयामी चुंबकीय आकार गर्म प्लाज़्मा को सबसे अच्छी तरह बाँधता है?

छोड़ता है: अनुकूलित आकारों को आदर्शीकृत साम्य पर परखा जाता है; टर्बुलेंस और कुंडली की सहनशीलता बाद में आती हैं और अक्सर नतीजा बिगाड़ देती हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^15 FLOPS मोटा अनुमान अनुकूलन लूप के भीतर संतुलन और कक्षा की हज़ारों गणनाएँ। तब से: 1988 नूरेनबर्ग और ज़िल्ले के गणना किए गए अर्ध-हेलिकल सममित स्टेलरेटर। [स्रोत](https://doi.org/10.1016/0375-9601%2888%2990080-1)

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

### टोकामाक किनारे का पीडस्टल और ELM मॉडलिंग

टोकामाक प्लाज़्मा के किनारे की तीखी ढलान वाली परत और वे आवधिक विस्फोट जो दीवार पर ऊष्मा फेंकते हैं, किनारे की चुंबकीय-जलगतिकी स्थिरता से निकाले गए।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: प्लाज़्मा के फटने से पहले किनारे का दबाव कितना ऊँचा चढ़ सकता है?

छोड़ता है: स्थिरता की दहलीज़ें अच्छी तरह पूर्वानुमानित हैं, पर गतिज और दीवार भौतिकी वाला पूरा अरैखिक विस्फोट अब भी नियमित पूर्वानुमान की पहुँच से बाहर है।

इस पर चलता है: लगभग 10^16 FLOPS मोटा अनुमान बड़े आवंटन पर एक विस्फोट के अरैखिक विस्तारित-MHD रन। तब से: 2002 Snyder और सहयोगियों का एज-लोकलाइज़्ड मोड (ELM) और पीडस्टल का पीलिंग-बैलूनिंग मॉडल। [स्रोत](https://doi.org/10.1063/1.1449463)

[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

### टोकामाक पूरे-उपकरण का मॉडलिंग

पूरे फ़्यूज़न उपकरण के लिए हीटिंग, परिवहन, संतुलन, किनारे और दीवार के मॉडल, जो एक एकीकृत कार्यप्रवाह में जुड़कर पूरे डिस्चार्ज का अनुमान लगाते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या मशीन बनने से पहले पूरे प्लाज़्मा डिस्चार्ज का पूर्वानुमान लगाया जा सकता है?

छोड़ता है: ज़्यादातर मॉड्यूल घटे हुए मॉडल हैं जो पिछली मशीनों पर ट्यून किए गए हैं, इसलिए नई व्यवस्था के पूर्वानुमान में बड़ी अनिश्चितता रहती है।

इस पर चलता है: लगभग 10^16 FLOPS मोटा अनुमान पूरे डिस्चार्ज के लिए चलाए गए युग्मित सरलीकृत और उच्च-निष्ठा मॉड्यूल। तब से: 2015 इम्बो और सहयोगियों का ITER के लिए एकीकृत मॉडलिंग और विश्लेषण सुइट, ऐसे मॉड्यूलों को जोड़ने वाले मानक डेटा मॉडल के पहले अनुप्रयोग। [स्रोत](https://doi.org/10.1088/0029-5515/55/12/123006)

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

### टक्कर-रहित आघात-तरंगों का सिमुलेशन

अंतरिक्ष प्लाज़्मा में आघात-तरंगें जहाँ कण कभी नहीं टकराते, आयनों को अलग-अलग और इलेक्ट्रॉनों को तरल के रूप में देखा जाता है, ताकि आघात-अग्र केवल क्षेत्रों से बने।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: जहाँ कुछ टकराता नहीं, उस आघात-तरंग पर आयन कैसे त्वरित होते हैं?

छोड़ता है: इलेक्ट्रॉनों को तरल माना गया है और सिमुलेशन का बॉक्स आघात का एक छोटा टुकड़ा है, इसलिए बड़े पैमाने की संरचना ग़ायब है।

इस पर चलता है: लगभग 10^16 FLOPS मोटा अनुमान दो या तीन आयामों में बड़े हाइब्रिड गतिज रन। तब से: 1985 क्वेस्ट के उच्च-माख-संख्या वाले टक्कर-रहित अभिलंब आघात-तरंगों के हाइब्रिड सिमुलेशन। [स्रोत](https://doi.org/10.1103/physrevlett.54.1872)

[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: क्षेत्र

### धूलभरा प्लाज़्मा और यूकावा-तंत्र सिमुलेशन

प्लाज़्मा में लटके आवेशित कण, जिन्हें परिरक्षित विभव से एक-दूसरे को दूर धकेलते कणों के रूप में मॉडल किया जाता है, और जो क्रिस्टल में जम जाते या तरल में पिघल जाते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: किस युग्मन-शक्ति पर आवेशित कणों का बादल क्रिस्टल बनता है?

छोड़ता है: स्क्रीन्ड-प्रतिकर्षण विभव प्लाज़्मा की जगह लेता है और वह पीछे की लहरें और कण का आवेशन अनदेखा करता है जो असली धूल बादलों में दिखता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान लंबे समय के लिए दस लाख तक कणों की आणविक गतिकी। तब से: 1994 हमागुची और फ़ारूकी की प्रबल युग्मित यूकावा तंत्रों की ऊष्मागतिकी, मॉन्टे कार्लो और आणविक गतिकी से। [स्रोत](https://doi.org/10.1063/1.467954)

[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

### एक-घटक प्लाज़्मा सिमुलेशन

एक समान उदासीन करने वाली पृष्ठभूमि में डूबे आवेश, सिमुलेट किए जाते हैं ताकि श्वेत वामनों और विशाल ग्रहों के भीतर के सघन पदार्थ का अवस्था-समीकरण और क्रिस्टलीकरण मिले।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: किस घनत्व पर सघन तारकीय पदार्थ जम जाता है?

छोड़ता है: एकसमान इलेक्ट्रॉन पृष्ठभूमि असली, ध्रुवणीय इलेक्ट्रॉनों की जगह खड़ी है।

इस पर चलता है: लगभग 10^10 FLOPS मोटा अनुमान दसियों हज़ार आयनों का मॉन्टे कार्लो, आधुनिक पैमाने पर मामूली। तब से: 1966 ब्रश, साहलिन और टेलर का एक-घटक प्लाज़्मा का मोंटे कार्लो अध्ययन। [स्रोत](https://doi.org/10.1063/1.1727895)

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

### सिमुलेशन में सीखा हुआ प्लाज़्मा नियंत्रण

एक सुदृढ़ीकरण-अधिगम नियंत्रक टोकामाक प्लाज़्मा को आकार देने और थामे रखने का अभ्यास करता है। वह उसके संतुलन और विकास के तेज़ सिमुलेशन में चुंबक-कुंडलियों को आदेश देता है, फिर असली उपकरण पर चलाया जाता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या पूरी तरह सिमुलेशन में सीखा नियंत्रक गर्म प्लाज़्मा को माँगे गए आकार में थामे रख सकता है?

छोड़ता है: प्रशिक्षण मॉडल टर्बुलेंस और तेज़ अस्थिरताओं को छोड़ देता है, इसलिए कंट्रोलर पर केवल उन्हीं हालात के भीतर भरोसा किया जाता है जिन्हें वह पकड़ता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^16 FLOPS मोटा अनुमान कुछ सौ त्वरकों पर प्रशिक्षण के कुछ दिन, प्लाज़्मा मॉडल को लाखों बार चलाते हुए। तब से: 2022 डेग्रेव और सहकर्मियों का गहन सुदृढ़ीकरण-अधिगम नियंत्रक, जो सिमुलेशन में प्रशिक्षित हुआ और टोकामाक पर चलाया गया। [स्रोत](https://doi.org/10.1038/s41586-021-04301-9)

[सीखे हुए इमुलेटर](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-learned)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)[रियल टाइम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-real-time)न्यूनतम परत: क्षेत्र

## क्वांटम पदार्थ और कंप्यूटर

### क्वांटम बहु-पिंड प्रणालियाँ

लैटिस पर कई परस्पर क्रिया करते इलेक्ट्रॉन या स्पिन, जिन्हें टेंसर नेटवर्क और क्वांटम मॉन्टे कार्लो से सँभाला जाता है, क्योंकि सटीक अवस्था को सहेजने के लिहाज़ से बहुत बड़ी है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: कुछ पदार्थ अतिचालक क्यों होते हैं, और क्या कोई कमरे के तापमान पर हो सकता है?

छोड़ता है: टेंसर नेटवर्क और क्वांटम मोंटे कार्लो दोनों कुछ सबसे दिलचस्प कुंठित या फ़र्मियॉनिक प्रणालियों पर विफल हो जाते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^16 FLOPS मोटा अनुमान एक बड़ा क्लस्टर या सुपरकंप्यूटर का हिस्सा, प्रति पदार्थ कुछ दिन। तब से: 1980 सेपरली और एल्डर का इलेक्ट्रॉन गैस का पहला सटीक क्वांटम मोंटे कार्लो।

[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: उप-परमाण्विक

### क्वांटम कंप्यूटर इमुलेशन

एक शास्त्रीय कंप्यूटर, जो क्यूबिटों के एक रजिस्टर की पूरी क्वांटम अवस्था सँजोकर उस पर गेट लगाता है। हर क्यूबिट जुड़ने पर मेमोरी दोगुनी हो जाती है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या यह क्वांटम एल्गोरिदम काम करता है, इससे पहले कि कोई उसे चलाने वाला हार्डवेयर बनाए?

छोड़ता है: हर अतिरिक्त क्यूबिट के साथ ज़रूरी मेमोरी दोगुनी होती है, इसलिए यह केवल छोटे मामलों का इमुलेशन कर सकता है जिनमें कोई क्वांटम लाभ नहीं।

इस पर चलता है: लगभग 10^15 FLOPS मोटा अनुमान अधिक मेमोरी वाला क्लस्टर नोड; हर अतिरिक्त क्यूबिट के साथ लागत दोगुनी होती है। तब से: 1996 छोटे क्वांटम सर्किटों के शुरुआती शास्त्रीय सिमुलेटर।

[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)न्यूनतम परत: उप-परमाण्विक

### एनालॉग क्वांटम सिमुलेशन

एक नियंत्रणीय क्वांटम प्रणाली, जैसे लेज़र प्रकाश के लैटिस में अति-शीतल परमाणु, जिसे ऐसे ट्यून किया जाता है कि वह किसी और प्रणाली की तरह चले जिसकी गणना बहुत कठिन है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: अगर कोई शास्त्रीय कंप्यूटर मॉडल हल न कर सके, तो क्या उसकी जगह कोई नियंत्रणीय भौतिक प्रणाली उसे हल कर सकती है?

छोड़ता है: केवल उसी एक मॉडल के बारे में बताता है जिसकी नकल के लिए वह बना है, ज़रूरी नहीं कि उस असली पदार्थ के बारे में जिसने उसे प्रेरित किया।

इस पर चलता है: कोई कंप्यूटर नहीं। परमाणु खुद गणना करते हैं; नियंत्रण कंप्यूटर केवल नतीजे दर्ज करता है। तब से: 2002 ग्राइनर और उनके सहयोगियों का ऑप्टिकल लैटिस में अति-शीतल परमाणुओं का सुपरफ्लुइड से मॉट-इंसुलेटर में संक्रमण, जिसे बाद में एक शुरुआती एनालॉग क्वांटम सिमुलेशन के रूप में पढ़ा गया [स्रोत](https://www.nature.com/articles/415039a) सिमुलेशन वृक्ष में: [ठंडे परमाणुओं वाला क्वांटम सिमुलेटर](https://simulation-hypothesis.com/hi/trees/simulations?n=mat-qanalog)

[भौतिक एनालॉग](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-analogue)न्यूनतम परत: परमाणु

### क्वांटम त्रुटि सुधार

क्वांटम कंप्यूटर की क्यूबिट और उन्हें बिगाड़ने वाला शोर, जिन्हें एक ऐसे कोड से परखा जाता है जो त्रुटियों को फैलने से पहले पकड़ने और ठीक करने के लिए बना है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या यह त्रुटि-सुधार कोड असली जैसे शोर में गणना को सचमुच बचाता है?

छोड़ता है: असली शोर सहसंबद्ध होता है और समय के साथ ऐसे बहकता है जिसे आदर्श मॉडल शायद ही पकड़ते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^15 FLOPS मोटा अनुमान अधिक मेमोरी वाला क्लस्टर नोड; बड़े कोड की लागत कहीं ज़्यादा होती है। तब से: 1996 पहले प्रस्तावित त्रुटि-सुधार कोडों को परखने वाले शुरुआती सिमुलेशन।

[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)न्यूनतम परत: उप-परमाण्विक

### टोपोलॉजिकल क्वांटम पदार्थ

जालक पर इलेक्ट्रॉन इस तरह जमे हैं कि उनकी सामूहिक अवस्था स्थानीय ब्योरों के बजाय समग्र आकार पर निर्भर करती है, जिन्हें क्वांटम हॉल अवस्थाएँ और दूसरी संस्थितिक प्रावस्थाएँ पाने के लिए गिना जाता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या इस पदार्थ में पदार्थ की ऐसी प्रावस्था है जो सममिति के बजाय अपनी संस्थिति (टोपोलॉजी) से सुरक्षित है?

छोड़ता है: किसी सचमुच टोपोलॉजिकल अवस्था को बहुत मिलती-जुलती सामान्य अवस्था से अलग करना उस संख्यात्मक सटीकता पर टिक सकता है जहाँ ज़्यादातर रन नहीं पहुँच पाते।

इस पर चलता है: लगभग 10^16 FLOPS मोटा अनुमान एक बड़ा क्लस्टर या सुपरकंप्यूटर का हिस्सा, प्रति उम्मीदवार तंत्र कुछ दिन। तब से: 1988 संस्थितिक क्रम की सैद्धांतिक खोज के बाद के शुरुआती संख्यात्मक अध्ययन।

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

### अति-ठंडी परमाणु गैस की गतिकी

परमाणुओं का एक बादल, जिसे इतना ठंडा किया गया कि वे एक ही क्वांटम तरंग-फलन साझा करते हैं। इसे उस माध्य-क्षेत्र समीकरण से चलाया जाता है जो बोस-आइंस्टाइन संघनित का वर्णन करता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: छेड़े जाने पर संघनित पदार्थ कैसे दोलन करता, टूटता या भँवर बनाता है?

छोड़ता है: माध्य-क्षेत्र समीकरण उन परमाणु-दर-परमाणु सहसंबंधों को चूक जाता है जो प्रावस्था संक्रमण के पास मायने रखते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान एक वर्कस्टेशन; प्रति फँसे बादल कुछ मिनटों से कुछ घंटे। तब से: 1995 प्रयोगशाला में बने पहले बोस-आइंस्टाइन संघनितों के आसपास बना मॉडलिंग।

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

### हार्डवेयर पर डिजिटल क्वांटम सिमुलेशन

नियंत्रित की जा सकने वाली क्यूबिटों से बना क्वांटम कंप्यूटर गेटों का क्रम चलाता है, जो किसी दूसरे ऐसे तंत्र के विकास की नकल करता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या कोई प्रोग्राम योग्य क्वांटम उपकरण ऐसे मॉडल की गतिकी दोहरा सकता है जो शास्त्रीय स्मृति के लिए बहुत बड़ा है?

छोड़ता है: शोर गहराई सीमित करता है, और ट्रॉटर सन्निकटन अपनी ही त्रुटि लाता है।

इस पर चलता है: कोई कंप्यूटर नहीं। क्वांटम हार्डवेयर, शास्त्रीय FLOPS नहीं; पारंपरिक मशीनों पर सत्यापन केवल छोटे आकार में तब से: 2011 Universal digital quantum simulation with trapped ions (2011) [स्रोत](https://doi.org/10.1126/science.1208001)

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

### क्वांटम हार्डवेयर पर लैटिस गेज सिद्धांत

कुछ क्यूबिट वाला क्वांटम कंप्यूटर एक जालक गेज सिद्धांत को रियल टाइम में आगे बढ़ाता है। चिह्न-समस्या के कारण शास्त्रीय मोंटे कार्लो के लिए यह काम कठिन है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या गेज सिद्धांत की रियल-टाइम गतिकी क्वांटम कंप्यूटर पर चलाई जा सकती है?

छोड़ता है: अब तक केवल एक स्थानिक आयाम और मुट्ठी भर स्थल।

इस पर चलता है: कोई कंप्यूटर नहीं। क्यूबिट की छोटी संख्या; क्लासिकल तरीक़े से जाँच की लागत घातांक की दर से बढ़ती है तब से: 2016 Real-time dynamics of lattice gauge theories with a few-qubit quantum computer (2016) [स्रोत](https://arxiv.org/abs/1605.04570)

[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: उप-परमाण्विक

### तंत्रिका-नेटवर्क क्वांटम अवस्थाएँ

एक तंत्रिका नेटवर्क बहु-कण तंत्र के तरंग-फलन को निरूपित करता है, और उसके पैरामीटर वैरिएशनल मोंटे कार्लो से साधे जाते हैं, ताकि आधार अवस्थाएँ और गतिकी मिल सकें।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या कोई तंत्रिका नेटवर्क ऐसी क्वांटम अवस्था को संक्षेप में दर्ज कर सकता है जो ठीक-ठीक सँजोने के लिए बहुत बड़ी है?

छोड़ता है: सटीकता नेटवर्क के डिज़ाइन पर निर्भर करती है, और अनुकूलन ख़राब न्यूनतम बिंदुओं में अटक सकता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^16 FLOPS मोटा अनुमान त्वरकों पर वैरिएशनल मोंटे कार्लो से प्रशिक्षण तब से: 2016 कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क से क्वांटम बहु-कण समस्या को हल करना (2016) [स्रोत](https://arxiv.org/abs/1606.02318)

[सीखे हुए इमुलेटर](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-learned)[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)न्यूनतम परत: उप-परमाण्विक

### अतिचालक भँवर गतिकी

टाइप-II अतिचालक में पिरोई चुंबकीय अभिवाह की नलिकाएँ, जिन्हें चलते, दोषों पर अटकते और ऊर्जा गँवाते देखा जाता है, अतिचालक अवस्था के लिए समय-निर्भर क्षेत्र सिद्धांत से।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: अतिचालक के भीतर चुंबकीय भँवर कैसे चलते और अटकते हैं?

छोड़ता है: परिघटनात्मक क्षेत्र सिद्धांत सूक्ष्म इलेक्ट्रॉन व्यवहार को अनदेखा करता है और केवल संक्रमण तापमान के पास मान्य है।

इस पर चलता है: लगभग 10^14 FLOPS मोटा अनुमान क्लस्टर पर त्रि-आयामी समय-निर्भर Ginzburg-Landau रन। तब से: 1996 ग्रॉप और उनके सहयोगियों का टाइप-II अतिचालकों में भँवर गतिकी का संख्यात्मक सिमुलेशन। [स्रोत](https://doi.org/10.1006/jcph.1996.0022)

[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

### क्वांटम तरलों का पथ-समाकल मॉन्टे कार्लो

हर क्वांटम कण जुड़ी प्रतियों के छल्ले के रूप में दर्शाया जाता है, सीमित तापमान पर नमूना लिया जाता है, ताकि केवल अंतःक्रिया से अतितरल हीलियम और दूसरे बोसॉनिक तरल गिने जा सकें।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: तरल हीलियम दो केल्विन से नीचे बिना घर्षण के क्यों बहता है?

छोड़ता है: फ़र्मियॉन चिह्न-समस्या से जूझते हैं, इसलिए इलेक्ट्रॉन और हीलियम-3 को ऐसे सन्निकटन चाहिए जो अनियंत्रित त्रुटि लाते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^14 FLOPS मोटा अनुमान किसी तरल के भीतर अरबों पथ-नमूने। तब से: 1984 पोलॉक और सेपरली का क्वांटम बहु-पिंड प्रणालियों और अतितरल हीलियम का पथ-समाकल सिमुलेशन। [स्रोत](https://doi.org/10.1103/physrevb.30.2555)

[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

### स्टेबिलाइज़र सर्किट सिमुलेशन

एक शास्त्रीय कंप्यूटर केवल क्लिफ़ोर्ड गेटों से बने क्वांटम सर्किट को ट्रैक करता है। वह पूरी अवस्था सँजोने के बजाय पाउली संकारकों की एक छोटी तालिका के बदलाव पर नज़र रखता है। इससे हज़ारों क्यूबिट वाले त्रुटि-सुधार सर्किट चलाए जा सकते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: जब हर गेट, मापन और निष्क्रिय चरण में शोर हो, तब त्रुटि-सुधार कोड कितनी बार विफल होता है?

छोड़ता है: केवल क्लिफ़र्ड संक्रियाओं और पाउली मापनों वाले परिपथ इस तरह ट्रैक किए जा सकते हैं, इसलिए सार्वभौमिक क्वांटम गणना पहुँच से बाहर है।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान वर्कस्टेशन क्लस्टर पर बड़े कोड पैच के लाखों शोरभरे शॉट। तब से: 2004 एरोनसन और गॉटेसमैन का बेहतर एल्गोरिदम, जो स्टेबलाइज़र सर्किटों को बहुपद समय में सिमुलेट करता है। [स्रोत](https://doi.org/10.1103/physreva.70.052328)

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

### सीखे हुए त्रुटि-सुधार डिकोडर

एक तंत्रिका नेटवर्क को क्वांटम कोड के सिमुलेटेड त्रुटि-पैटर्नों पर प्रशिक्षित किया जाता है, ताकि वह नापे गए सिंड्रोम पढ़कर अनुमान लगाए कि कौन सा सुधार लगाना है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या सीखा हुआ डिकोडर क्वांटम स्मृति की त्रुटियाँ हाथ से बने एल्गोरिदम से तेज़ या ज़्यादा सटीक ठीक कर सकता है?

छोड़ता है: डिकोडर केवल वही शोर-मॉडल जानता है जिस पर उसे सिखाया गया, और असली हार्डवेयर खिसकता है तथा उसमें आपस में जुड़ी त्रुटियाँ होती हैं जो सिमुलेशन में नहीं थीं।

इस पर चलता है: लगभग 10^15 FLOPS मोटा अनुमान GPU नोडों पर अरबों सिमुलेटेड सिंड्रोमों पर प्रशिक्षण। तब से: 2016 Torlai and Melko's neural decoder for topological codes (arXiv 2016, published 2017). [स्रोत](https://arxiv.org/abs/1610.04238)

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

### क्वांटम नेटवर्क सिमुलेशन

क्यूबिट रखने वाले नोड, उलझे हुए संबंध और शोरभरे फ़ोटॉन चैनल, जिन्हें समय में असतत घटनाओं के रूप में मॉडल किया जाता है ताकि नेटवर्क पर उलझाव साझा करने के प्रोटोकॉल परखे जा सकें।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: दो दूर के नोड रिपीटरों और सिग्नल गँवाने वाले फ़ाइबर के सहारे कितनी तेज़ी से और कितनी निष्ठा से उलझाव साझा कर सकते हैं?

छोड़ता है: हार्डवेयर शोर को कुछ पैरामीटर वाले मॉडलों तक घटा दिया गया है, और बड़े पैमाने का ऐसा कोई नेटवर्क नहीं है जिस पर अनुमानित दरों की जाँच की जा सके।

इस पर चलता है: लगभग 10^11 FLOPS मोटा अनुमान एक अकेले सर्वर पर नेटवर्क प्रोटोकॉल के कई लंबे रन। तब से: 2021 कूपमैन्स और सहकर्मियों का NetSquid, क्वांटम नेटवर्कों के लिए असतत-घटना सिमुलेटर। [स्रोत](https://doi.org/10.1038/s42005-021-00647-8)

[असतत घटना](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-discrete-event)[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)[नेटवर्क मॉडल](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-network)न्यूनतम परत: नियम

[◂ वीडियो गेम](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/video-games)[खगोल विज्ञान और ब्रह्मांड-विज्ञान ▸](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/astronomy-cosmology)