---
title: "화학과 재료 · 시뮬레이션 · 시뮬레이션 가설"
url: https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/chemistry-materials
description: "전자, 결합, 액체, 결정, 파괴: 합성되기 전 물질의 거동. 사람들이 실제로 돌리는 시뮬레이션 분류의 일부예요."
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
credit: "Ross Allan Dahl, 시뮬레이션 가설(simulation-hypothesis.com)"
---

[시뮬레이션](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations)영역 18개 중 4번째

# 화학과 재료

전자, 결합, 액체, 결정, 파괴: 합성되기 전 물질의 거동.

재료와 반응은 만들기 전에 시뮬레이션할 수 있어요. 화학에는 전자를, 역학에는 원자를, 미세 구조에는 결정립을 써요. 계산 화학은 슈퍼컴퓨터 시간을 가장 많이 쓰는 분야의 하나예요.

## 전자와 결합

### 전자 구조

분자나 결정의 전자를 양자역학으로 풀어서 모양, 에너지, 색을 얻어요.

답하는 질문: 이 분자는 안정할까요, 그리고 무슨 색일까요?

빠진 것: 정확한 양자 다전자 문제는 풀 수 없어서, 어떤 방법이든 어딘가에서는 근사에 기대요.

돌아가는 곳: 약 10^15 FLOPS 대략 대학 클러스터, 분자나 결정당 몇 시간에서 며칠. 처음 등장: 1953 초창기 컴퓨터 몇 대에서 돌린 초기 하트리-폭 계산.

[제일원리](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-first-principles)해상도: 원자

### 반응 동역학

화학 반응 중에 결합이 끊기고 생기는 과정으로, 흔히 반응하는 중심부는 양자역학으로, 주변은 고전적으로 다뤄요.

답하는 질문: 반응은 어떤 경로를 따르고, 얼마나 빠를까?

빠진 것: 양자 중심부와 고전 주변부의 경계는 모델링상의 선택이지, 실제로 그어진 선이 아니에요.

돌아가는 곳: 약 10^15 FLOPS 대략 대학 클러스터, 연구하는 반응당 며칠. 처음 등장: 1976 워셸과 르빗의 최초의 양자-고전 결합 반응 모델이에요.

[제일원리](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-first-principles)[분자동역학](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-molecular-dynamics)해상도: 원자

### 계산 재료 선별

수천 개의 후보 화합물을 자동으로 계산하고, 때로는 학습한 지름길도 써서 쓸모 있는 성질을 가진 것을 찾아요.

답하는 질문: 이 후보 만 개 가운데 어느 것이 더 좋은 배터리나 태양 전지가 될까?

빠진 것: 계산하기 쉬운 성질로 후보를 거르는데, 이것이 물질을 만드는 데 중요한 성질과 늘 같지는 않아요.

돌아가는 곳: 약 10^16 FLOPS 대략 대형 클러스터, 계산 수천 건을 병렬로 실행. 처음 등장: 2006 후보 재료를 선별하는 초기 고처리량 계산.

[제일원리](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-first-principles)[학습된 에뮬레이터](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-learned)해상도: 원자

### 들뜬 상태와 광화학

분자가 광자를 흡수한 뒤 바닥 상태와 다른 에너지 곡면 위에서 이완하고, 비틀리고, 쪼개지는 과정을 계산해요.

답하는 질문: 이 분자는 빛을 흡수한 직후의 순간에 무엇을 할까?

빠진 것: 들뜬 상태 방법은 바닥 상태 방법보다 믿음직하지 못하고, 가장 싼 방법은 아예 틀릴 수도 있어요.

돌아가는 곳: 약 10^15 FLOPS 대략 대학 클러스터, 분자당 몇 시간에서 며칠. 처음 등장: 1984 들뜬 분자의 초기 시간 의존 양자 화학 계산.

[제일원리](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-first-principles)해상도: 원자

### 분광 예측

분자의 원자핵과 전자를 계산해 자기 공명, 적외선 등 스펙트럼선이 어디에 놓일지 예측하고, 측정한 스펙트럼과 대조해요.

답하는 질문: 계산한 이 스펙트럼이 장비가 실제로 기록한 것과 맞아 구조를 확인해 줄까요?

빠진 것: 실제로 가장 중요한 더 무거운 원자와 더 유연한 분자에서는 눈에 띄게 나빠져요.

돌아가는 곳: 약 10^14 FLOPS 대략 워크스테이션 또는 소형 클러스터, 분자당 몇 시간. 처음 등장: 1974 측정된 스펙트럼과 비교한 초기 계산 핵자기 공명 이동.

[제일원리](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-first-principles)해상도: 원자

### 용매화 자유 에너지

용매를 연속적으로 근사한 것 속에 놓인 것처럼 분자의 전자를 다시 계산해, 녹이는 데 드는 또는 나오는 에너지를 구해요.

답하는 질문: 이 분자는 얼마나 잘 녹고, 용매는 반응 방식을 바꿀까요?

빠진 것: 용매를 매끄러운 평균장으로 대체해서, 결정적인 자리의 물 분자 하나와의 수소 결합 같은 특정한 상호작용을 빠뜨려요.

돌아가는 곳: 약 10^14 FLOPS 대략 워크스테이션 또는 소형 클러스터, 분자당 몇 분에서 몇 시간. 처음 등장: 1981 양자 화학 계산에 더해진 초기 연속체 용매화 모델.

[제일원리](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-first-principles)해상도: 원자

### 기계 학습 원자 간 퍼텐셜

신경망을 전자 구조 에너지에 맞춘 다음 분자 동역학을 구동해, 고전적 비용으로 양자에 가까운 정확도를 내요.

답하는 질문: 양자 수준의 힘을 원자 수백만 개에 대해 나노초 동안 얻을 수 있을까요?

빠진 것: 정확도는 훈련 집합에 있는 화학 조성과 기하 구조로 제한돼요.

돌아가는 곳: 약 10^17 FLOPS 대략 수천 건의 양자 계산으로 학습한 뒤 대규모 분자 동역학 처음 등장: 2007 Generalized neural-network representation of high-dimensional potential-energy surfaces (2007) [출처](https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.98.146401) 시뮬레이션 트리에서: [학습된 대리 모델](https://simulation-hypothesis.com/ko/trees/simulations?n=m-learned)

[학습된 에뮬레이터](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-learned)[분자동역학](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-molecular-dynamics)해상도: 원자

### 범용 원자 간 퍼텐셜

대형 재료 데이터베이스로 훈련한 그래프 신경망 하나가 주기율표 대부분에 대해 에너지와 힘을 예측해요.

답하는 질문: 학습된 모델 하나가 재료마다 따로 맞춘 퍼텐셜을 대신할 수 있을까요?

빠진 것: 정확도는 원소마다 다르고, 퍼텐셜 에너지 곡면을 흔히 무디게 만들어요.

돌아가는 곳: 약 10^17 FLOPS 대략 수백만 개의 구조로 학습, 추론은 저렴 처음 등장: 2022 A universal graph deep learning interatomic potential for the periodic table (2022) [출처](https://arxiv.org/abs/2202.02450)

[학습된 에뮬레이터](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-learned)해상도: 원자

### 양자 컴퓨터에서의 양자 화학

변분 양자 알고리즘이 실제 장치에서 분자의 전자 상태를 준비하고 측정하며, 고전 최적화 도구가 회로를 조정해요.

답하는 질문: 양자 프로세서가 작은 분자의 바닥 상태 에너지를 찾을 수 있을까요?

빠진 것: 지금까지는 아주 작은 분자뿐이고, 오차는 잡음이 지배해요.

돌아가는 곳: 컴퓨터 없음. 양자 하드웨어이고, 고전적 검증은 작은 규모만 가능해요 처음 등장: 2014 A variational eigenvalue solver on a photonic quantum processor (2014) [출처](https://doi.org/10.1038/ncomms5213)

[제일원리](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-first-principles)해상도: 분자

### 제일원리 분자 동역학

원자가 시간에 따라 움직이며 매 단계 전자로부터 힘을 다시 계산해, 미리 정한 힘장 없이 결합이 끊기고 생겨요.

답하는 질문: 힘이 양자역학에서 곧바로 나올 때 원자는 어떻게 움직이고 결합할까요?

빠진 것: 수백 개의 원자를 피코초 동안만 따라갈 수 있고, 밀도 범함수 오차가 모든 힘에 들어와요.

돌아가는 곳: 약 10^16 FLOPS 대략 대규모 할당량으로 수백 개의 원자를 수십 피코초 동안. 처음 등장: 1985 Car와 Parrinello의 분자 동역학과 밀도 범함수 이론의 통합된 접근. [출처](https://doi.org/10.1103/physrevlett.55.2471) 시뮬레이션 트리에서: [제일원리 분자 동역학](https://simulation-hypothesis.com/ko/trees/simulations?n=mat-abinitio)

[제일원리](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-first-principles)[분자동역학](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-molecular-dynamics)해상도: 원자

### 경로 적분 분자 동역학

원자핵을 서로 이어진 복사본의 고리로 나타내 양자적 대상으로 다루며, 터널링과 영점 운동이 수소 결합과 확산을 바꿔요.

답하는 질문: 수소의 양자 효과는 물과 얼음의 거동을 얼마나 바꿀까요?

빠진 것: 실시간 양자 거동은 복원되지 않고, 평형과 근사적인 동역학적 성질만 얻어요.

돌아가는 곳: 약 10^15 FLOPS 대략 원자마다 수십 개의 복제본이 있어서 고전 동역학의 비용이 그만큼 곱절로 늘어요. 처음 등장: 1984 파리넬로와 라만의 용융염에 갇힌 전자의 경로 적분 시뮬레이션 [출처](https://doi.org/10.1063/1.446740)

[분자동역학](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-molecular-dynamics)[몬테카를로](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-monte-carlo)해상도: 원자

### 실시간 전자 동역학

빛 펄스가 닿을 때 분자나 결정의 전자 구름이 시간에 따라 어떻게 변하는지 따라가서, 흡수 스펙트럼과 초고속 반응을 알아내요.

답하는 질문: 빛이 닿은 직후 첫 펨토초 동안 전자는 어떻게 반응할까요?

빠진 것: 근사한 교환-상관 범함수는 일부 들뜸을 놓치고, 이온은 대개 고정해요.

돌아가는 곳: 약 10^16 FLOPS 대략 수천 단계에 걸쳐 시간 단계로 진행하는 밀도 범함수 실행. 처음 등장: 1996 야바나와 버치의 실시간 시간 의존 국소 밀도 근사예요. [출처](https://doi.org/10.1103/physrevb.54.4484)

[제일원리](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-first-principles)[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)해상도: 원자

### 양자 파속 동역학

작은 분자의 원자핵을 에너지 표면 위를 움직이는 양자 파동으로 다뤄서, 반응, 터널링, 진동을 정확하게 따라가요.

답하는 질문: 분자는 핵이 양자역학을 따를 때 어떻게 진동하고 반응할까요?

빠진 것: 비용이 원자 수에 따라 가파르게 늘기 때문에, 작은 분자만 다룰 수 있어요.

돌아가는 곳: 약 10^13 FLOPS 대략 수십 개의 자유도에 대한 다중 배치 전파. 처음 등장: 1990 Meyer, Manthe and Cederbaum's multiconfigurational time-dependent Hartree approach. [출처](https://doi.org/10.1016/0009-2614%2890%2987014-i)

[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)[제일원리](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-first-principles)해상도: 분자

### 전이 상태와 반응 경로 탐색

원자 두 배열 사이의 가장 낮은 에너지 경로를 중간 이미지의 사슬을 이완시켜 찾아서, 반응 장벽과 속도를 얻어요.

답하는 질문: 분자나 결함의 모양이 바뀔 때 원자는 어떤 장벽을 넘어야 할까?

빠진 것: 추측한 값 근처에 있는 경로를 찾아내며, 진짜 가장 낮은 장벽을 놓칠 수 있어요.

돌아가는 곳: 약 10^14 FLOPS 대략 이미지마다 전자 구조 계산이 필요하고, 사슬 전체에 걸쳐 반복돼요. 처음 등장: 1998 Jonsson, Mills and Jacobsen's nudged elastic band method for minimum energy paths. [출처](https://doi.org/10.1142/9789812839664%5F0016)

[제일원리](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-first-principles)[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)해상도: 원자

### 반응 메커니즘 자동 생성

규칙이 분자 집합이 겪을 수 있는 모든 반응을 만들어 내고, 속도 모델이 그것을 쳐내서 연소나 열분해 메커니즘을 만들어요.

답하는 질문: 연료가 타거나 분해될 때 어떤 반응이 중요할까?

빠진 것: 속도 계수는 집단 규칙에서 추정한 것이고, 흔치 않은 경로는 거의 시험되지 않았어요.

돌아가는 곳: 약 10^8 FLOPS 대략 수천 개 종에 걸친 네트워크 성장과 동역학 실행. 처음 등장: 1994 Broadbelt, Stark, Klein의 즉석에서 화학종과 반응을 생성하는 컴퓨터 생성 열분해 모델링. [출처](https://doi.org/10.1021/ie00028a003)

[규칙과 상태](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-rules)[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)해상도: 분자

### 전자를 위한 양자 몬테카를로

무작위 워커가 다전자 파동함수를 직접 표본으로 뽑아서, 밀도 범함수 근사 없이 분자와 고체의 거의 정확한 에너지를 구해요.

답하는 질문: 더 값싼 방법의 기준이 될, 이 전자계의 정확한 에너지는 얼마일까?

빠진 것: 파동함수의 마디를 고정해서 페르미온 부호 문제를 피하는데, 그래서 답이 그 추측에 좌우돼요.

돌아가는 곳: 약 10^17 FLOPS 대략 분자 결정 하나에 수백만 코어-시간. 처음 등장: 1980 Ceperley와 Alder의 전자 기체 바닥 상태에 대한 확률적 계산. [출처](https://doi.org/10.1103/physrevlett.45.566)

[몬테카를로](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-monte-carlo)[제일원리](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-first-principles)해상도: 원자

### 학습된 밀도 범함수

기계 학습 모델이 전자 밀도에서 에너지로 가는 사상을 학습해, 밀도 범함수 이론의 손으로 만든 근사를 대신해요.

답하는 질문: 맞춰 낸 범함수가 화학자들이 수십 년 써 온 손으로 설계한 범함수를 이길 수 있을까요?

빠진 것: 맞춰 낸 범함수는 학습 데이터에 들어 있던 종류의 분자와 조건에서만 믿을 만해요.

돌아가는 곳: 약 10^16 FLOPS 대략 고정밀 기준 에너지로 학습한 뒤, 표준 비용의 전자 구조 계산을 실행. 처음 등장: 2012 스나이더, 룹, 한센, 뮐러, 버크가 모델 계에 대해 만든 기계학습 밀도 범함수예요. [출처](https://doi.org/10.1103/physrevlett.108.253002)

[학습된 에뮬레이터](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-learned)[제일원리](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-first-principles)해상도: 원자

### 분자를 위한 신경망 파동함수

신경망을 분자의 다전자 파동함수로 쓰고 변분 몬테카를로로 훈련해, 거의 정확한 에너지에 도달해요.

답하는 질문: 학습된 파동함수는 작은 분자의 전자를 얼마나 정확하게 기술할 수 있을까요?

빠진 것: 비용이 전자 수에 따라 가파르게 오르기 때문에, 작은 분자까지만 닿았어요.

돌아가는 곳: 약 10^18 FLOPS 대략 분자 하나에 GPU 수십 대로 며칠. 처음 등장: 2019 Pfau와 동료들의 FermiNet, 다전자 슈뢰딩거 방정식의 심층 신경망 해법 [출처](https://arxiv.org/abs/1909.02487)

[학습된 에뮬레이터](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-learned)[몬테카를로](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-monte-carlo)[제일원리](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-first-principles)해상도: 원자

## 움직이는 분자

### 액체와 용액

물과 다른 액체를 상호작용하는 수백만 개의 분자로 보고, 거기에 녹아 있는 용질까지 다뤄요.

답하는 질문: 물은 왜 이상한 성질을 보이고, 소금은 어떻게 녹을까?

빠진 것: 원자 사이의 힘장은 몇 가지 성질에 맞춰 조정한 것이라서, 나머지를 재현한다고 보장할 수 없어요.

돌아가는 곳: 약 10^14 FLOPS 대략 데스크톱 GPU, 초당 수십억 번의 분자 단계. 처음 등장: 1964 라만의 액체 아르곤 분자 동역학. 물은 1971년 라만과 스틸링거와 함께 이어졌어요

[분자동역학](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-molecular-dynamics)해상도: 분자

### 고분자와 연성 물질

긴 사슬 분자, 젤, 거품, 액정이며, 대개 구슬로 거칠게 묶어서 다뤄요.

답하는 질문: 플라스틱은 어떻게 늘어나고, 젤은 어떻게 굳을까요?

빠진 것: 조대 입자화는 빠른 원자 운동을 버리기 때문에, 일부 과정의 타이밍은 근사일 뿐이에요.

돌아가는 곳: 약 10^14 FLOPS 대략 데스크톱 GPU 또는 소형 클러스터, 시스템당 몇 시간. 처음 등장: 1962 베르디에와 스톡마이어의 고분자 사슬에 대한 초기 격자 몬테카를로 모델이에요.

[분자동역학](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-molecular-dynamics)[몬테카를로](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-monte-carlo)해상도: 분자

### 연소

불꽃을 수백 가지 화학 반응에 결합된 유체 흐름으로 봐요.

답하는 질문: 연료를 더 깨끗하게 태우거나 엔진 노킹을 막으려면 어떻게 해야 할까요?

빠진 것: 실제의 수백 가지 반응을 컴퓨터가 단계마다 따라갈 수 있는 수십 가지로 단순화해요.

돌아가는 곳: 약 10^16 FLOPS 대략 대형 클러스터, 엔진 한 사이클 전체에 며칠. 처음 등장: 1955 층류 화염 방정식의 초기 수치 해법.

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)해상도: 장

### 콜로이드와 나노입자 조립

수천 개의 나노입자나 콜로이드 알갱이가 주위 유체의 열 요동에 떠밀리며, 부딪치면서 달라붙거나, 질서를 이루거나, 뭉쳐요.

답하는 질문: 이 입자들은 스스로 질서 있는 구조로 조립될까, 아니면 무질서하게 뭉칠까?

빠진 것: 입자 표면 코팅의 세부는 결과에 크게 영향을 주는데, 보통 하나의 접착 매개변수로 줄여 버려요.

돌아가는 곳: 약 10^13 FLOPS 대략 워크스테이션 또는 데스크톱 GPU, 조립 실행당 몇 시간. 처음 등장: 1986 부유하는 콜로이드 입자의 초기 브라운 동역학 시뮬레이션.

[분자동역학](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-molecular-dynamics)[몬테카를로](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-monte-carlo)해상도: 분자

### 유리 형성

시뮬레이션에서 액체를 아주 빨리 식히면 분자가 결정이 되기 전에 뒤엉켜 무질서한 고체가 돼요.

답하는 질문: 이 액체는 왜 질서 있는 결정이 아니라 무질서한 유리로 얼어붙을까?

빠진 것: 시뮬레이션된 냉각은 실제로 유리가 식은 어떤 경우보다 몇 자릿수나 빨라요.

돌아가는 곳: 약 10^14 FLOPS 대략 데스크톱 GPU 또는 소형 클러스터, 실행당 몇 시간에서 며칠. 처음 등장: 1976 액체를 급랭해 유리로 만드는 초기 분자 동역학 시뮬레이션.

[분자동역학](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-molecular-dynamics)해상도: 분자

### 용융염과 이온성 액체

중성 분자가 아니라 이온이 용매가 전혀 없는 액체 속에서 강한 쿨롱 힘으로 상호작용해요.

답하는 질문: 이 액체는 전하를 얼마나 잘 전도하고, 이온은 어떻게 움직일까요?

빠진 것: 이온 사이의 강한 정전기력은 중성 분자의 힘보다 힘장에 담기 어려워서 근사만 하는 경우가 많아요.

돌아가는 곳: 약 10^14 FLOPS 대략 데스크톱 GPU 또는 소형 클러스터, 연구하는 액체당 몇 시간. 처음 등장: 1983 용융염의 초기 분자 동역학 시뮬레이션.

[분자동역학](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-molecular-dynamics)해상도: 분자

### 반응성 힘장 동역학

실행 중에 결합이 생기고 끊어질 수 있는 결합 차수 퍼텐셜을 쓴 분자 동역학으로, 양자 방법보다 훨씬 낮은 비용이 들어요.

답하는 질문: 수천 개의 원자에서 결합은 나노초 동안 어떻게 끊어지고 생겨날까요?

빠진 것: 매개변수는 화학 조성마다 맞추고, 전자는 명시적으로 다루지 않아요.

돌아가는 곳: 약 10^16 FLOPS 대략 수백만 개의 원자를 나노초 동안 처음 등장: 2001 ReaxFF: a reactive force field for hydrocarbons (2001) [출처](https://doi.org/10.1021/jp004368u)

[분자동역학](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-molecular-dynamics)해상도: 원자

### 메타동역학과 향상된 표본 추출

이력에 따라 달라지는 편향이 계를 국소 최솟값에서 밀어내는 분자 동역학으로, 드문 사건과 자유 에너지 곡면을 그려 내요.

답하는 질문: 일반적인 동역학으로는 절대 넘지 못하는 상태 사이의 장벽은 얼마나 높을까요?

빠진 것: 결과는 좋은 집단 변수를 고르는 데 달려 있어요.

돌아가는 곳: 약 10^17 FLOPS 대략 몇 개의 선택된 변수에 대한 많은 편향 궤적 처음 등장: 2002 Escaping free-energy minima (2002) [출처](https://doi.org/10.1073/pnas.202427399)

[분자동역학](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-molecular-dynamics)[몬테카를로](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-monte-carlo)해상도: 원자

### 학습된 평형 표본 추출기

생성 신경망이 볼츠만 분포에서 독립적인 분자 배치를 직접 뽑도록 훈련해, 긴 궤적을 피해요.

답하는 질문: 분자의 드문 상태를 기다리지 않고 직접 표본 추출할 수 있을까요?

빠진 것: 동역학과 반응 속도는 사라지고, 큰 시스템은 훈련이 어려워요.

돌아가는 곳: 약 10^16 FLOPS 대략 학습과 재가중 처음 등장: 2018 Boltzmann Generators: sampling equilibrium states of many-body systems with deep learning (2018) [출처](https://arxiv.org/abs/1812.01729)

[학습된 에뮬레이터](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-learned)[분자동역학](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-molecular-dynamics)해상도: 분자

### 동역학적 몬테카를로

표면이나 결정 위에서 원자가 비율에 따른 확률로 무작위로 뛰어, 몇 초나 몇 시간 걸리는 과정까지 닿아요.

답하는 질문: 표면이나 결정은 원자가 뛰는 사이의 긴 시간 동안 어떻게 변할까요?

빠진 것: 가능한 모든 사건과 그 비율을 미리 나열해야 하므로, 뜻밖의 기작은 놓쳐요.

돌아가는 곳: 약 10^11 FLOPS 대략 제1원리에서 미리 계산해 둔 속도로 수백만 건의 사건. 처음 등장: 1975 Bortz, Kalos, Lebowitz의 이징 스핀 계를 위한 사건 구동 몬테카를로 알고리즘. [출처](https://doi.org/10.1016/0021-9991%2875%2990060-1)

[몬테카를로](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-monte-carlo)[확률 과정](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-stochastic)해상도: 원자

### 조대 입자 분자 동역학

여러 원자를 한 구슬로 묶어서 막, 고분자, 스스로 조립되는 지질을 더 큰 상자에서 마이크로초 동안 따라갈 수 있어요.

답하는 질문: 큰 분자 집합체는 마이크로초 동안 어떻게 만들어질까요?

빠진 것: 원자를 합치면 수소 결합의 방향성 같은 세부가 사라지고, 시간도 엄밀히 물리적이지는 않아요.

돌아가는 곳: 약 10^16 FLOPS 대략 수백만 개의 구슬을 마이크로초 동안. 처음 등장: 2007 Marrink와 동료들의 생체 분자 시뮬레이션용 거칠게 묶은 힘장 [출처](https://doi.org/10.1021/jp071097f)

[분자동역학](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-molecular-dynamics)[입자와 N체](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-particles)해상도: 분자

### 소산 입자 동역학

유체 덩어리를 대신하는 말랑한 구슬들이 마찰과 무작위 충격으로 상호작용해서, 큰 규모의 고분자와 콜로이드에 맞는 유체역학을 내요.

답하는 질문: 고분자와 계면활성제 유체는 중간 규모에서 어떻게 흐르고 스스로 조직될까요?

빠진 것: 보정하지 않으면 무른 퍼텐셜 때문에 사슬이 물리적으로 불가능하게 서로 통과해요.

돌아가는 곳: 약 10^14 FLOPS 대략 수백만 개의 구슬을 긴 시간 동안. 처음 등장: 1992 Hoogerbrugge and Koelman's simulation of microscopic hydrodynamic phenomena with dissipative particle dynamics. [출처](https://doi.org/10.1209/0295-5075/19/3/001)

[입자와 N체](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-particles)[확률 과정](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-stochastic)해상도: 분자

### 향상된 표본 추출 자유 에너지 방법

높은 장벽을 넘도록 부추기는 시뮬레이션으로, 이력에 따라 달라지는 편향을 더하는 식이어서 드문 사건과 자유 에너지 지형을 계산할 수 있어요.

답하는 질문: 핵 생성이나 결합 같은 드문 변화에는 자유 에너지가 얼마나 들까?

빠진 것: 답은 집단 변수를 무엇으로 고르느냐에 달려 있고, 하나라도 빠지면 잘못된 지형이 나와요.

돌아가는 곳: 약 10^16 FLOPS 대략 선택한 변수를 따라 오래 이어지는 편향 실행. 처음 등장: 2002 Laio and Parrinello's escaping free-energy minima by metadynamics. [출처](https://doi.org/10.1073/pnas.202427399)

[분자동역학](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-molecular-dynamics)[몬테카를로](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-monte-carlo)해상도: 원자

### 다공성 물질의 흡착

다공성 고체 모델에 기체 분자를 무작위로 넣고 빼서, 제올라이트나 골격 물질이 얼마나 흡착할지 예측해요.

답하는 질문: 다공성 물질은 주어진 압력에서 기체를 얼마나 담고 있을까요?

빠진 것: 강체 골격과 고정 전하 근사는 유연한 재료를 잘못 판단해요.

돌아가는 곳: 약 10^13 FLOPS 대략 상태점마다 수백만 번의 삽입, 수천 개의 구조. 처음 등장: 1975 레너드-존스 유체에 대한 애덤스의 대정준 앙상블 몬테카를로. [출처](https://doi.org/10.1080/00268977500100221)

[몬테카를로](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-monte-carlo)해상도: 분자

### 고분자 자기 일관 장 이론

사슬을 자신의 평균 끌림을 느끼는 밀도장으로 바꿔, 개별 사슬을 추적하지 않고도 블록 공중합체와 혼합물의 질서 있는 패턴을 풀 수 있어요.

답하는 질문: 블록 공중합체는 어떤 패턴으로 스스로 조립될까?

빠진 것: 평균장 이론은 요동을 무시하는데, 요동은 상 경계 근처에서 중요해요.

돌아가는 곳: 약 10^12 FLOPS 대략 3차원 격자 위에서 확산 방정식을 푸는 계산. 처음 등장: 1965 Edwards의 배제 부피가 있는 고분자의 통계 역학. [출처](https://doi.org/10.1088/0370-1328/85/4/301)

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)해상도: 분자

### 고분자의 사슬 성장 몬테카를로

긴 분자 사슬을 가중치로 결합 하나씩 쌓아, 크기와 엔트로피, 배제 부피 거동을 측정해요.

답하는 질문: 길고 유연한 사슬은 얼마나 클까요, 그리고 왜 스스로 교차하지 않을까요?

빠진 것: 가중치가 사슬 길이에 따라 고르지 않게 커져서, 아주 긴 사슬에는 재표집 기법이 필요해요.

돌아가는 곳: 약 10^9 FLOPS 대략 동역학보다 훨씬 저렴한, 수백만 개의 사슬. 처음 등장: 1955 Rosenbluth and Rosenbluth's Monte Carlo calculation of the average extension of molecular chains. [출처](https://doi.org/10.1063/1.1741967)

[몬테카를로](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-monte-carlo)해상도: 분자

## 고체

### 자성과 상전이

격자 위의 스핀이 무작위로 뒤집히는 고전적인 이징 모델과 그 후속 모델로, 임계 온도에서 질서가 생기는 과정을 연구하는 데 써요.

답하는 질문: 자석은 왜 딱 한 온도에서 자성을 잃을까?

빠진 것: 실제 자석에는 이상화된 격자가 구조상 빠뜨린 모양과 불순물의 세부가 있어요.

돌아가는 곳: 약 10^12 FLOPS 대략 노트북, 초당 수십억 번의 스핀 뒤집기. 처음 등장: 1953 메트로폴리스 수용-기각 몬테카를로 방법. 훗날 스핀 모델의 표준 도구가 되었어요. 1953년 논문 자체는 단단한 원판을 시뮬레이션했어요. [출처](https://zhanggroup.org/teaching/literature/Metropolis1953.pdf) 시뮬레이션 트리에서: [메트로폴리스 알고리즘](https://simulation-hypothesis.com/ko/trees/simulations?n=m-mcmc)

[상호작용 모델 실행하기](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/run#toy-ising)

[몬테카를로](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-monte-carlo)해상도: 원자

### 파괴와 결함

균열 끝의 원자와, 금속이 부서지지 않고 휘게 해 주는 결함.

답하는 질문: 이 재료는 왜 휘지 않고 갈라질까?

빠진 것: 겨우 원자 몇 개 폭의 균열 끝이, 보 전체를 가로지르는 균열을 대신해야 해요.

돌아가는 곳: 약 10^14 FLOPS 대략 데스크톱 GPU 또는 소형 클러스터, 균열 실행당 몇 시간. 처음 등장: 1976 애시허스트와 후버의 초기 균열 끝 분자 동역학 시뮬레이션.

[분자동역학](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-molecular-dynamics)해상도: 원자

### 미세 구조

금속이 응고하거나 열처리될 때 결정립이 생겨나 자라는 과정으로, 흔히 위상장 방법을 써요.

답하는 질문: 어떤 열처리가 가장 강한 합금을 만들까?

빠진 것: 결정립 경계를 현실의 지저분한 결함이 아니라 매끄러운 수학적 곡면으로 다뤄요.

돌아가는 곳: 약 10^14 FLOPS 대략 워크스테이션 또는 소형 클러스터, 응고하는 합금당 몇 시간. 처음 등장: 1991 Chen과 Khachaturyan의 초기 자라는 미세 구조 위상장 모델.

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[몬테카를로](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-monte-carlo)해상도: 장

### 알갱이 물질

모래, 곡물, 가루, 알약을 서로 부딪히고 엉기는 수백만 개의 개별 입자로 다뤄요.

답하는 질문: 사일로는 왜 막히고, 눈사태는 어떻게 시작될까?

빠진 것: 실제 알갱이는 거칠고 불규칙한데, 시뮬레이션된 것은 거의 언제나 이상화된 구예요.

돌아가는 곳: 약 10^14 FLOPS 대략 데스크톱 GPU 또는 소형 클러스터, 낟알 수백만 개를 한꺼번에. 처음 등장: 1979 Cundall과 Strack의 입상 입자 최초의 이산 요소 모델.

[상호작용 모델 실행하기](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/run#toy-sand)

[입자와 N체](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-particles)해상도: 몸

### 전위 동역학

결정 격자를 관통하는 선 결함이 움직이고, 불어나고, 엉키면서 영구적인 휨이나 늘어남을 만드는 과정을 따라가며 추적해요.

답하는 질문: 이 금속은 왜 부러지지 않고 휘고, 실제로는 얼마나 강할까?

빠진 것: 전위를 흠 없는 결정 속의 깨끗한 선으로 다루지만, 실제 금속에는 서로 영향을 주는 다른 결함이 가득해요.

돌아가는 곳: 약 10^14 FLOPS 대략 워크스테이션 또는 소형 클러스터, 실행당 몇 시간에서 며칠. 처음 등장: 1990 결정 소성의 초기 이산 전위 동역학 시뮬레이션.

[입자와 N체](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-particles)[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)해상도: 원자

### 박막 성장

원자가 표면에 하나씩 도착해 달라붙거나, 뛰거나, 서로를 덮으며 막이 한 층씩 쌓여요.

답하는 질문: 이 박막은 매끄럽게 자랄까, 아니면 거칠고 결함투성이가 될까?

빠진 것: 실제 증착 챔버에는 이상화된 원자 플럭스에는 없는 오염과 고르지 않은 흐름이 있어요.

돌아가는 곳: 약 10^13 FLOPS 대략 워크스테이션, 시뮬레이션한 박막당 몇 시간. 처음 등장: 1966 자라는 표면에 도착하는 원자의 초기 운동 몬테카를로 모델.

[몬테카를로](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-monte-carlo)해상도: 원자

### 재료 속 방사선 손상 연쇄

빠른 원자가 결정에 부딪혀 이웃 원자를 밀어내고 빈자리를 남기는 과정을 따라가, 방사선을 받은 금속이 어떻게 열화하는지 예측해요.

답하는 질문: 한 번의 충돌은 결정에서 원자를 몇 개나 튕겨 낼까요?

빠진 것: 그 뒤 결함은 연쇄 반응을 훨씬 넘어 몇 해 동안 진화하는데, 그 간극을 이으려면 다른 방법이 필요해요.

돌아가는 곳: 약 10^13 FLOPS 대략 수백만 개의 원자를 수십 피코초 동안, 여러 충돌 방향마다 되풀이. 처음 등장: 1960 Gibson, Goland, Milgram, Vineyard의 구리 격자에서의 방사선 손상 동역학. [출처](https://doi.org/10.1103/physrev.120.1229)

[분자동역학](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-molecular-dynamics)[입자와 N체](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-particles)해상도: 원자

### 합금 클러스터 전개

합금의 에너지를 이웃한 원자들의 작은 클러스터에 대한 합으로 적어서, 몬테카를로로 질서와 상 다이어그램을 표집해요.

답하는 질문: 합금은 원자를 어떤 배열로 두기를 좋아하고, 언제 질서를 이룰까?

빠진 것: 전개는 주어진 격자에 고정돼 있어서 진동과 자기의 기여를 놓칠 수 있어요.

돌아가는 곳: 약 10^12 FLOPS 대략 수백 개의 제1원리 에너지를 구한 다음, 값싼 격자 몬테카를로. 처음 등장: 1984 Sanchez, Ducastelle and Gratias's generalised cluster description of multicomponent systems. [출처](https://doi.org/10.1016/0378-4371%2884%2990096-7)

[몬테카를로](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-monte-carlo)[제일원리](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-first-principles)[격자 장 이론](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-lattice)해상도: 원자

### 결정 소성 유한 요소 모델링

금속 결정립이 저마다의 방향을 가진 채 특정 결정면을 따라 미끄러져 변형되는 과정으로, 강도와 집합 조직, 성형 거동을 예측해요.

답하는 질문: 결정 방향은 금속이 휘고 단단해지는 방식을 어떻게 정할까요?

빠진 것: 경화 법칙은 시험 결과에 맞춰져 있고, 개별 전위의 기억은 담고 있지 않아요.

돌아가는 곳: 약 10^12 FLOPS 대략 수천 개 결정립의 유한 요소 모델. 처음 등장: 1982 Peirce, Asaro and Needleman's analysis of nonuniform and localised deformation in ductile single crystals. [출처](https://doi.org/10.1016/0001-6160%2882%2990005-0)

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)해상도: 장

### 마이크로자기 시뮬레이션

자석 안의 자화 방향을 셀로 나누고 교환, 이방성, 표류 자기장을 넣어, 자구가 어떻게 생기고 뒤집히는지 따라가요.

답하는 질문: 나노 자석의 자화는 어떻게 뒤집힐까요?

빠진 것: 온도는 거칠게 다루고, 교환 길이보다 큰 셀은 세부를 잃어요.

돌아가는 곳: 약 10^12 FLOPS 대략 수백만 개의 셀로 돌리는 유한 차분 실행. 처음 등장: 1988 Schabes and Bertram's three-dimensional micromagnetic study of magnetisation processes in ferromagnetic cubes. [출처](https://doi.org/10.1063/1.341858)

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)해상도: 장

### 유기 반도체 전하 수송

무질서한 분자 사이를 뛰는 전자나 정공을 무작위 걸음으로 시뮬레이션해, 플라스틱 전자 소자의 이동도를 예측해요.

답하는 질문: 전하는 무질서한 유기 물질 속에서 얼마나 빨리 움직일까요?

빠진 것: 도약 속도는 가정한 형태이고 형태학은 이상화되어 있어요.

돌아가는 곳: 약 10^11 FLOPS 대략 큰 격자에서의 몬테카를로 도약. 처음 등장: 1993 바슬러의 무질서한 유기 광전도체 전하 수송 몬테카를로 시뮬레이션. [출처](https://doi.org/10.1002/pssb.2221750102)

[몬테카를로](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-monte-carlo)[확률 과정](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-stochastic)해상도: 분자

### 격자 열전도도 계산

격자 진동이 나르는 열을 그 산란율과 함께 제1원리로 계산해서, 결정의 열전도도를 피팅 없이 예측해요.

답하는 질문: 결정은 원자만으로 열을 얼마나 잘 전달할까요?

빠진 것: 비조화성이 강한 물질과 무질서한 물질은 추가 처리가 필요해요.

돌아가는 곳: 약 10^15 FLOPS 대략 슈퍼셀 하나에서 수천 번의 힘 계산. 처음 등장: 2007 Broido, Malorny, Birner, Mingo, Stewart의 제일원리로 구한 반도체의 고유 격자 열전도도. [출처](https://doi.org/10.1063/1.2822891)

[제일원리](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-first-principles)[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)해상도: 원자

### 확산 제한 응집

무작위로 떠도는 입자가 자라나는 덩어리에 달라붙을 때까지 움직여서, 수지상 결정이나 광물 침전물처럼 가지를 뻗는 프랙탈을 만들어요.

답하는 질문: 무작위 걸음꾼은 왜 가지 뻗은 프랙탈 덩어리로 자랄까?

빠진 것: 표면 에너지나 화학 없이 이상화된 성장 규칙 하나만 모델링해요.

돌아가는 곳: 약 10^8 FLOPS 대략 격자 위의 수백만 명의 워커. 처음 등장: 1981 위튼과 샌더의 확산 제한 응집, 동역학적 임계 현상이에요. [출처](https://doi.org/10.1103/physrevlett.47.1400)

[몬테카를로](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-monte-carlo)[확률 과정](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-stochastic)해상도: 규칙

### 결정의 생성 모델

알려진 결정으로 훈련한 확산 모델이나 변분 모델이 새로운 주기 구조를 제안하면, 이를 양자역학 계산으로 확인하고 이완시켜요.

답하는 질문: 모델이 알려진 물질을 선별하는 대신 안정한 새 물질을 꿈꿔 낼 수 있을까요?

빠진 것: 제안된 구조 대부분은 불안정하거나 만들 수 없고, 모델은 그중 어느 것도 합성하는 방법을 알지 못해요.

돌아가는 곳: 약 10^18 FLOPS 대략 몇 주간의 GPU 학습, 그다음 전자 구조 검증 파이프라인. 처음 등장: 2021 Xie와 동료들의 주기적 물질 생성을 위한 결정 확산 변분 오토인코더예요. [출처](https://arxiv.org/abs/2110.06197)

[학습된 에뮬레이터](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-learned)[제일원리](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-first-principles)해상도: 원자

## 반응, 촉매, 전기화학

### 촉매

반응하는 분자가 촉매 표면에 붙는 과정을 단계별로 계산해, 반응에 필요한 에너지를 낮추는 경로를 찾아요.

답하는 질문: 어떤 표면과 그 위의 어떤 원자 배열이 이 반응을 가장 많이 빠르게 할까?

빠진 것: 실제 촉매에는 결함, 피독, 노화가 있는데, 깨끗하고 완벽한 모델 표면은 그런 것을 겪지 않아요.

돌아가는 곳: 약 10^15 FLOPS 대략 대학 클러스터, 후보 촉매 표면당 며칠. 처음 등장: 1995 촉매 표면 위 반응 경로를 그리는 초기 양자 계산.

[제일원리](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-first-principles)해상도: 원자

### 배터리와 전기화학 셀 모델링

배터리나 연료 전지 전체와 그 전극, 전해질, 계면을 여러 주기에 걸친 충전, 방전, 발열과 함께 모델링해요.

답하는 질문: 이 전지는 열화되기 전까지 몇 번의 사이클을 버티고, 얼마나 뜨거워질까요?

빠진 것: 수년의 실제 사용에 걸친 열화는 여전히 대부분 짧은 가속 시험에서 외삽한 것이지, 직접 시뮬레이션한 것이 아니에요.

돌아가는 곳: 약 10^14 FLOPS 대략 워크스테이션 또는 소형 클러스터, 시뮬레이션한 충방전 시험당 몇 시간. 처음 등장: 1975 배터리 전극의 충전과 방전에 대한 초기 수학 모델.

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)해상도: 장

### 부식

금속 표면이 주변 환경과의 전기화학 반응으로 원자를 잃으며 구멍이 파이거나, 얇아지거나, 보호층이 생기는 과정을 따라가요.

답하는 질문: 이 금속은 부식으로 구멍이 나기까지 얼마나 오래 갈까요?

빠진 것: 실제 부식은 이상적인 모델이 빠뜨리는 국소 오염, 표면 긁힘, 미주 전류에 크게 좌우돼요.

돌아가는 곳: 약 10^13 FLOPS 대략 워크스테이션, 부식 시나리오당 몇 시간. 처음 등장: 1970 공식과 전기화학 부식의 초기 컴퓨터 모델.

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[몬테카를로](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-monte-carlo)해상도: 장

### 결정화

과포화 용액 속 분자나 이온이 서로를 찾아 자라나는 결정 격자에 자리 잡는 과정으로, 화합물이 어떻게 결정화할지 예측해요.

답하는 질문: 이 공정은 실제로 어떤 모양과 크기의 결정을 만들어 낼까?

빠진 것: 처음으로 생기는 가장 작은 덩어리인 핵 형성은, 아직 직접 관측하거나 완전히 계산하기엔 너무 작고 빠른 규모에서 일어나요.

돌아가는 곳: 약 10^13 FLOPS 대략 워크스테이션 또는 소형 클러스터, 시뮬레이션한 배치당 몇 시간. 처음 등장: 1988 과포화 용액에서의 핵 생성과 성장에 대한 초기 계산 모델.

[몬테카를로](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-monte-carlo)[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)해상도: 분자

### 화학 반응기 공학

산업용 용기 속 유체 흐름, 혼합, 열, 수백 단계의 반응을 함께 모델링해, 얼마나 많은 제품이 나올지 예측해요.

답하는 질문: 이 반응기 설계는 깨끗하고 안전한 반응을 얻을 만큼 빠르게 섞이고 식을까?

빠진 것: 작은 시험 원자로에서 실제 산업용 원자로로 키우면 정확도가 떨어지는데, 엔지니어는 경험으로 이를 바로잡아요.

돌아가는 곳: 약 10^15 FLOPS 대략 대학 또는 산업 클러스터, 연구하는 설계당 며칠. 처음 등장: 1970 산업용 화학 반응기의 초기 전산 유체 역학 모델.

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)해상도: 장

### 중합 반응 동역학

작은 분자들이 반응 단계를 하나씩 거치며 긴 사슬로 이어지는 과정을 추적해서, 사슬이 얼마나 길게 자라고 얼마나 고르게 끝나는지 예측해요.

답하는 질문: 고분자 사슬은 얼마나 길어지고, 그 길이는 얼마나 들쭉날쭉할까요?

빠진 것: 사슬을 일찍 갈라 놓거나 끝내는 부반응은 대개 몇 개의 평균 속도로 단순화해요.

돌아가는 곳: 약 10^12 FLOPS 대략 노트북, 전체 배치 시뮬레이션은 몇 분이면 돼요. 처음 등장: 1968 사슬 성장 중합의 초기 계산 반응 속도 모델.

[확률 과정](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-stochastic)[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)해상도: 분자

### 연료 전지 막과 수송 모델링

연료 전지의 막과 전극을 지나는 물, 양성자, 기체를 계산해서, 성능과 언제 마르거나 물에 잠기는지 예측해요.

답하는 질문: 물과 전하는 연료 전지 막 속에서 어떻게 움직일까요?

빠진 것: 막 수송은 맞춰 놓은 법칙에 의존하고, 구멍 속 액체 물은 모델링하기 어려워요.

돌아가는 곳: 약 10^10 FLOPS 대략 2차원 또는 3차원 세포 모델, 워크스테이션에서 가벼워요. 처음 등장: 1991 스프링어, 자워진스키, 고트스펠드의 고분자 전해질 연료 전지 모델이에요. [출처](https://doi.org/10.1149/1.2085971)

[연속체 장](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-continuum)[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)해상도: 장

### 공극 네트워크 모델링

다공성 암석이나 전극을 기공과 목의 네트워크로 줄이고, 그 사이로 유체가 단계적으로 침투하게 해서 흐름과 모세관 거동을 예측해요.

답하는 질문: 유체는 다공성 물질을 어떻게 채우고 움직일까요?

빠진 것: 실제 구멍의 모양은 관과 구로 단순화되어 있어요.

돌아가는 곳: 약 10^10 FLOPS 대략 최대 수백만 개의 구멍으로 이루어진 네트워크로, 직접 흐름 계산보다 저렴해요. 처음 등장: 1956 Fatt의 다공성 매질 네트워크 모델. [출처](https://doi.org/10.2118/574-g)

[네트워크 모델](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-network)[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)해상도: 장

[◂ 지구와 기후](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/earth-climate)[생명과 의학 ▸](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/life-medicine)