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title: "기초 물리학 · 시뮬레이션 · 시뮬레이션 가설"
url: https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/fundamental-physics
description: "쿼크, 원자핵, 플라스마, 양자 물질: 시뮬레이션되는 가장 작은 시스템이며 계산 비용이 가장 많이 드는 것에 속해요. 사람들이 실제로 돌리는 시뮬레이션 분류의 일부예요."
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
credit: "Ross Allan Dahl, 시뮬레이션 가설(simulation-hypothesis.com)"
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[시뮬레이션](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations)영역 18개 중 1번째

# 기초 물리학

쿼크, 원자핵, 플라스마, 양자 물질: 시뮬레이션되는 가장 작은 시스템이며 계산 비용이 가장 많이 드는 것에 속해요.

위계의 토대예요. 이 시뮬레이션들은 기초 이론인 표준 모형과 양자역학에서 출발해 그 결과를 계산해요. 물리 현상을 제1원리에서 만들어 내는 데 가장 가까워요. 또 샌드박스에서 가장 고운 물질 해상도가 왜 그렇게 많은 연산을 요구하는지도 설명해 줘요.

## 입자와 장

### 격자 QCD

시공간 점의 4차원 격자 위의 쿼크와 글루온으로, 강한 상호작용만으로 양성자, 중성자, 그 밖의 하드론의 질량과 성질을 계산해요.

답하는 질문: 이론 하나만 가지고 출발하면 양성자의 질량은 얼마일까?

빠진 것: 격자 간격과 상자 크기는 타협의 산물이에요. 결과를 연속 극한과 무한 부피 쪽으로 외삽하지만, 거기에 닿지는 못해요.

돌아가는 곳: 약 10^17 FLOPS 대략 국가 슈퍼컴퓨터 할당, 대형 파티션 몇 주. 처음 등장: 1979 Creutz의 쿼크 없는 순수 SU(2) 격자 게이지 이론 몬테카를로 연구, 쿼크는 나중에 도입됨 [출처](https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.43.553) 시뮬레이션 트리에서: [격자 게이지 몬테카를로](https://simulation-hypothesis.com/ko/trees/simulations?n=mat-lqcd)

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

### 충돌기 사건 생성

가속기 속 양성자-양성자 충돌마다, 센 산란에서 파톤 샤워를 거쳐 검출기에 닿는 강입자의 분출까지.

답하는 질문: 제안된 새 입자가 실재한다면 데이터는 어떻게 보일까?

빠진 것: 기여하는 모든 과정 사이의 양자 간섭을 지배적인 것만 남겨 근사하고, 매개변수를 과거 데이터에 맞춰 조정해요.

돌아가는 곳: 약 10^15 FLOPS 대략 그리드 컴퓨팅 클러스터, 시뮬레이션한 충돌 수십억 건 처리. 처음 등장: 1982 충돌기 물리를 위한 초기 전산 파톤 샤워 사건 생성기.

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

### 검출기 응답

충돌에서 나온 모든 입자가 실리콘, 열량계, 자석의 층을 거쳐 나아가며 에너지를 남겨요.

답하는 질문: 검출기는 어떤 실제 신호를 놓치고, 어떤 신호를 가짜로 만들어 낼까?

빠진 것: 검출기의 기하와 보정이 설계와 정확히 같다고 가정하지만, 낡는 케이블과 방사선 손상이 이를 점점 떨어뜨려요.

돌아가는 곳: 약 10^15 FLOPS 대략 대학 또는 그리드 컴퓨팅 클러스터, 연간 수백만 CPU 시간. 처음 등장: 1974 검출기 설계를 위한 CERN의 첫 범용 입자 수송 코드.

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

### 우주선 대기 샤워

우주에서 온 매우 에너지가 큰 입자 하나가 상층 대기에 부딪혀 내려오는 동안 수십억 개의 이차 입자로 폭포처럼 쏟아져요.

답하는 질문: 지상 검출기에 잡힌 패턴은 얼마나 먼 곳에서 온 어떤 종류의 입자가 만들었을까?

빠진 것: 가속기가 시험한 어떤 에너지보다 훨씬 높은 곳까지 외삽한 충돌 모델에 의존해요.

돌아가는 곳: 약 10^14 FLOPS 대략 소형 클러스터 또는 고성능 워크스테이션, 샤워 세트당 몇 시간. 처음 등장: 1961 우주선 입자 연쇄의 초기 몬테카를로 모델.

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

### 가속기 빔 동역학

전하를 띤 입자 다발이 자석 사이를 수백만 바퀴 돌며 장과 서로의 힘에 밀려요.

답하는 질문: 빔이 촘촘하게 모인 채 유지될까요, 아니면 서서히 퍼져 벽에 부딪힐까요?

빠진 것: 자석이 사양대로 만들어졌다고 이상화하는데, 실제 자석에는 수백만 바퀴를 도는 동안 문제가 되는 작은 제조 오차가 있어요.

돌아가는 곳: 약 10^13 FLOPS 대략 데스크톱 워크스테이션 또는 소형 클러스터, 격자 설계당 몇 분. 처음 등장: 1959 최초의 강집속 싱크로트론을 위한 초기 컴퓨터 추적 연구.

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

### 중성미자 검출기 시뮬레이션

물, 얼음, 액체 탱크 깊은 곳에서 중성미자와 상호작용한 빛이나 전하를 검출기 속에서 추적해서, 실제 사건이 어떻게 보이는지 알아내요.

답하는 질문: 이런 종류의 중성미자는 어떤 신호를 남길까, 그리고 배경과 구별할 수 있을까?

빠진 것: 실제 검출기의 케이블, 거품, 위를 덮은 암석은 어떤 시뮬레이션도 완전히 예상하지 못하는 잡음을 더해요.

돌아가는 곳: 약 10^15 FLOPS 대략 대학 또는 공동 연구 클러스터, 검출기 설계당 몇 주. 처음 등장: 1987 1987년 초신성 중성미자 폭발을 해석하려고 만든 검출기 시뮬레이션.

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

### 생성형 열량계 샤워 모델

입자 수송 전체 실행으로 훈련한 신경망이 검출기 속 샤워의 에너지 침적을 아주 적은 비용으로 만들어 내요.

답하는 질문: 훈련된 생성기가 검출기 시뮬레이션의 가장 느린 부분을 대신할 수 있을까요?

빠진 것: 훈련 실행의 통계를 재현할 뿐 새로운 물리는 아니며, 본 적 없는 에너지 범위를 벗어나면 어긋나요.

돌아가는 곳: 약 10^16 FLOPS 대략 수백만 건의 전체 입자 샤워 사건으로 학습한 뒤 저렴하게 표집 처음 등장: 2017 CaloGAN, a generative adversarial network for 3D electromagnetic showers (2017) [출처](https://arxiv.org/abs/1705.02355)

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

### 격자 장 이론을 위한 흐름 기반 표본 추출

훈련된 정규화 흐름이 격자 위의 장 배치 전체를 제안하고, 정확한 수락-거부 단계로 바로잡아 답이 편향되지 않게 해요.

답하는 질문: 학습된 표본 추출기가 일반 격자 몬테카를로의 임계 둔화를 이길 수 있을까요?

빠진 것: 대부분 저차원 장난감 이론에서 시연됐고, 훈련 비용은 격자 부피에 따라 빠르게 커져요.

돌아가는 곳: 약 10^17 FLOPS 대략 학습과 대규모 격자 앙상블 처음 등장: 2019 Flow-based generative models for Markov chain Monte Carlo in lattice field theory (2019) [출처](https://arxiv.org/abs/1904.12072)

[격자 장 이론](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-lattice)[몬테카를로](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-monte-carlo)[학습된 에뮬레이터](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-learned)해상도: 아원자

## 핵과 방사선

### 핵 구조

핵 속에 묶인 양성자와 중성자를 그 사이의 힘으로부터 계산해요.

답하는 질문: 어떤 동위원소가 존재할 수 있고, 그것들은 어떤 모양을 띨까?

빠진 것: 핵자 사이의 힘은 아직 정확히 알려지지 않아서, 모든 원자핵은 그 근사로 계산해요.

돌아가는 곳: 약 10^15 FLOPS 대략 대학 클러스터, 무거운 원자핵 하나에 며칠. 처음 등장: 1965 메인프레임에서 한 초기 껍질 모델 대각화 계산.

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

### 원자로 노심 물리

발전용 원자로 안에서 중성자가 생기고, 산란되고, 흡수되고, 핵을 쪼개는 과정을 열과 냉각재 흐름에 결합해서 다뤄요.

답하는 질문: 연료가 줄어도 연쇄 반응이 안정적으로 유지될까요?

빠진 것: 낡아 가는 실제 원자로의 균열, 용접부, 유로를 하나하나 온전히 담을 수는 없어요.

돌아가는 곳: 약 10^15 FLOPS 대략 대학 또는 산업 클러스터, 노심 주기당 몇 시간. 처음 등장: 1948 울람, 폰 노이만, 메트로폴리스가 ENIAC으로 돌린 최초의 몬테카를로 중성자 계산

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

### 방사선 수송

물질을 통과하는 입자를 상호작용 하나하나씩 따라가요. 환자 몸속의 방사선 치료 빔, 우주선 선체 속의 우주 방사선이 그 예예요.

답하는 질문: 종양에는 선량이 얼마나 들어가고, 그 주변 모든 곳에는 얼마나 들어갈까요?

빠진 것: 몸이나 선체를 고정된 형태로 다뤄서, 호흡처럼 노출되는 동안의 움직임은 빠져 있어요.

돌아가는 곳: 약 10^13 FLOPS 대략 병원 물리 워크스테이션 또는 소형 클러스터, 계획당 몇 분. 처음 등장: 1968 방사선 치료 계획을 위해 처음 제안된 몬테카를로 선량 계산.

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

### 핵 임계 안전

보관하거나 다루는 핵분열 물질을 통과하는 몬테카를로 중성자 수송으로, 우발적 연쇄 반응이 시작될 수 없음을 확인해요.

답하는 질문: 이 핵분열성 물질 배열이 우발적으로 임계에 이를 수 있을까요?

빠진 것: 신고서에 적힌 기하와 재료가 실제 있는 것과 맞는다고 가정하므로, 결과는 문서만큼만 믿을 수 있어요.

돌아가는 곳: 약 10^13 FLOPS 대략 데스크톱 워크스테이션, 구성당 몇 분에서 몇 시간. 처음 등장: 1957 전시 사고가 공식 안전 규칙을 이끌어 낸 뒤의 초기 전산 임계 계산.

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

### 방사화와 붕괴 사슬

중성자나 방사선에 노출된 재료가 새로운 방사성 동위 원소를 쌓다가 안정을 향해 붕괴 사슬을 따라 내려가요.

답하는 질문: 이 물질은 조사된 뒤 얼마나 방사성을 띠고, 얼마나 오래 갈까요?

빠진 것: 드물고 수명이 짧은 동위 원소의 핵 데이터는 흔한 것보다 듬성듬성해서, 부차적인 경로에는 짐작이 더 많이 들어가요.

돌아가는 곳: 약 10^12 FLOPS 대략 노트북, 붕괴 사슬 전체 계산은 몇 초면 돼요. 처음 등장: 1962 원자로 재료의 방사화와 붕괴를 다루는 초기 컴퓨터 코드.

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

### 핵융합 증식 블랭킷 중성자 연구

핵융합 반응에서 나온 중성자가 둘러싼 블랭킷에서 느려지며 삼중수소 연료를 증식하고, 터빈을 돌릴 열을 내놓아요.

답하는 질문: 블랭킷이 원자로에 연료를 계속 댈 만큼 충분한 삼중수소를 만들까요?

빠진 것: 아직 전체 규모로 존재하지 않는 설계를 모델로 삼았기 때문에, 핵심 재료 거동은 외삽한 거예요.

돌아가는 곳: 약 10^14 FLOPS 대략 워크스테이션 또는 소형 클러스터, 설계 변형당 몇 시간. 처음 등장: 1980 제안된 핵융합로 블랭킷을 위한 초기 중성자 연구.

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

### 핵 격자 유효장론

시공간 격자에 양성자와 중성자를 놓고 키랄 유효 이론으로 상호작용시켜, 몬테카를로로 풀어 핵 구조를 구해요.

답하는 질문: 탄소-12의 호일 상태 같은 가벼운 핵의 들뜬 상태를 핵자 사이의 힘으로 계산할 수 있을까요?

빠진 것: 가벼운 핵과 중간 핵에만 쓸 수 있고, 부호 문제 때문에 다룰 수 있는 계가 제한돼요.

돌아가는 곳: 약 10^18 FLOPS 대략 최상위급 슈퍼컴퓨터에서 대규모 몬테카를로 실행 처음 등장: 2011 Ab initio calculation of the Hoyle state (2011) [출처](https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.106.192501)

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

### 시간 의존 핵 평균장 동역학

충돌하고 분열하는 핵을 실시간으로 따라가며, 각 핵자가 나머지 모든 핵자의 평균장 속에서 움직이며 진화해요.

답하는 질문: 두 원자핵이 닿아서 융합하거나 튕겨 나갈 때 어떤 일이 일어날까?

빠진 것: 평균장으로는 서로 다른 결과 사이의 양자 터널링이나 핵분열 수율을 가르는 요동을 설명할 수 없어요.

돌아가는 곳: 약 10^15 FLOPS 대략 클러스터에서 도는 3차원 스커미형 시간 의존 계산. 처음 등장: 1976 봉슈, 쿠닌, 네글리의 핵 충돌 1차원 시간 의존 하트리-폭 계산. [출처](https://doi.org/10.1103/physrevc.13.1226)

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

### 중성자별 지각 파스타 동역학

중성자별 지각의 가장 깊은 층에서는 중성자와 양성자가 막대와 판 모양을 이뤄요. 분자 동역학으로 따라가서 그 강성과 중성미자를 산란시키는 방식을 알아내요.

답하는 질문: 중성자별 지각의 바닥에서 물질은 어떤 모양을 이룰까?

빠진 것: 핵자 상호작용은 단순하게 맞춘 퍼텐셜이고, 상자는 실제 지각보다 훨씬 작아요.

돌아가는 곳: 약 10^15 FLOPS 대략 밀도를 바꿔 가며 되풀이하는, 수만 개의 핵자 분자 동역학. 처음 등장: 2004 Horowitz, Perez-Garcia and Piekarewicz's molecular dynamics of nonuniform neutron-rich matter and its neutrino opacity. [출처](https://doi.org/10.1103/physrevc.69.045804)

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

## 플라스마

### 핵융합 플라스마 난류

태양 중심부보다 뜨거운 수소 플라스마를 자기장으로 가두고, 열 손실을 일으키는 난류 수송도 함께 다뤄요.

답하는 질문: 기계가 얼마나 커야 쓰는 에너지보다 더 많은 에너지를 낼까요?

빠진 것: 원자로 규모의 완전한 난류는 여전히 너무 비싸서, 대부분 한 조각만 시뮬레이션해 외삽해요.

돌아가는 곳: 약 10^17 FLOPS 대략 국가 슈퍼컴퓨터, 큰 할당량으로 몇 주. 처음 등장: 1983 토카막 플라스마를 위한 초기 자이로운동학 난류 코드.

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

### 입자-셀 플라스마

격자에 저장된 전기장과 자기장 속을 움직이는 수백만 개의 하전 거대 입자로, 플라스마에 부딪히는 레이저와 항적장 가속에 써요.

답하는 질문: 플라스마 파동이 전자를 킬로미터가 아니라 센티미터 안에 가속할 수 있을까요?

빠진 것: 시뮬레이션된 입자 하나가 실제 입자 여러 개를 대표해서, 실제 플라스마의 미세한 알갱이 구조가 흐려져요.

돌아가는 곳: 약 10^16 FLOPS 대략 대형 GPU 클러스터, 후류장 실행 전체에 며칠. 처음 등장: 1959 Buneman과 Dawson의 최초 정전 입자-셀 플라스마 실행.

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

### 플라스마 평형과 안정성

자기로 가둔 플라즈마의 전체 모양이 꼬이거나, 찢어지거나, 붕괴하기 전에 버틸 수 있는 압력과 전류에 맞는지 확인해요.

답하는 질문: 이 플라즈마 배치는 모양을 유지할까, 무너질까?

빠진 것: 실제 붕괴는 이상화된 평형에는 없는 작은 결함과 불순물에서 시작되는 경우가 많아요.

돌아가는 곳: 약 10^15 FLOPS 대략 대학 클러스터, 평형 스캔당 몇 시간. 처음 등장: 1958 최초의 자기 가둠 장치를 위한 초기 계산 평형.

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

### 관성 가둠 내폭

연료가 든 작은 캡슐을 강한 복사로 안쪽으로 밀어 융합할 만큼 뜨겁고 조밀해질 때까지 몰아붙이는 과정을, 복사, 유체역학, 연소하는 플라스마를 함께 모델링해요.

답하는 질문: 연료가 스스로 흩어지기 전에 점화될 만큼 고르게 압축될까?

빠진 것: 구동의 아주 작은 비대칭이 불안정성의 씨앗이 되어, 가장 단순한 계산이 가정하는 구대칭을 깨뜨려요.

돌아가는 곳: 약 10^16 FLOPS 대략 대형 클러스터 또는 슈퍼컴퓨터 파티션, 설계당 며칠. 처음 등장: 1972 레이저로 구동하는 연료 캡슐의 초기 복사 유체역학 시뮬레이션.

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

### 자기 재결합

플라스마 속 자기력선이 끊어졌다가 다시 이어지면서, 저장된 자기장 에너지를 열과 빠른 입자로 바꿔요.

답하는 질문: 자기력선은 실제로 얼마나 빠르게 끊어지고 다시 이어질 수 있을까요?

빠진 것: 실제 과정은 전자 궤도에서 별계 전체에 이르는 규모에 걸쳐 있어서, 한 번의 계산으로 한꺼번에 다룰 수 없어요.

돌아가는 곳: 약 10^15 FLOPS 대략 대학 클러스터, 재결합 사건 하나에 며칠. 처음 등장: 1963 Sweet와 Parker의 이론에 이은 자기장 선 재결합의 초기 계산 모델.

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

### 산업용 플라스마 공정

저온 플라스마 속 이온과 반응성 입자가 표면에 부딪혀 깎아 내는 과정으로, 미세한 정밀도로 재료를 가공하는 데 써요.

답하는 질문: 플라즈마는 표면을 고르게 식각하거나 코팅할까?

빠진 것: 벽면의 표면 화학은 실제로 오염된 챔버가 지닌 세부 수준에 한참 못 미치게 아직 단순화돼 있어요.

돌아가는 곳: 약 10^13 FLOPS 대략 워크스테이션 또는 소형 클러스터, 공정 레시피당 몇 시간. 처음 등장: 1985 표면 가공을 위한 플라스마 식각의 초기 컴퓨터 모델.

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

### 레이저 항적장 가속

강한 레이저 펄스가 플라스마 파동을 일으켜 전자를 가두고 몇 밀리미터에 걸쳐 가속하는 입자-셀 실행이에요.

답하는 질문: 플라스마 파동은 아주 짧은 거리에서 어떻게 전자를 높은 에너지로 가속할 수 있을까요?

빠진 것: 이온화, 복사 반작용, 레이저와 표적의 불완전성은 보통 이상화해요.

돌아가는 곳: 약 10^18 FLOPS 대략 3D 입자-셀 방식, 여러 파동 주기에 걸친 수십억 개의 입자 처음 등장: 2002 Highly non-linear broken-wave (bubble) regime simulations (2002) [출처](https://doi.org/10.1007/s003400200795)

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

### 스텔러레이터 배치 최적화

핵융합 플라즈마를 가두는 비틀린 자기병의 모양을, 입자 궤도가 갇힌 채로 유지되고 구동 전류 없이도 평형이 안정될 때까지 컴퓨터로 조정해요.

답하는 질문: 어떤 3차원 자기장 모양이 뜨거운 플라즈마를 가장 잘 가둘까?

빠진 것: 최적화된 형상은 이상화된 평형에서 평가하고, 난류와 코일 공차는 나중에 따지는데 그 결과를 망치는 경우가 많아요.

돌아가는 곳: 약 10^15 FLOPS 대략 최적화 반복 안에서 도는 수천 번의 평형 및 궤도 계산. 처음 등장: 1988 Nuhrenberg와 Zille이 계산한 준나선 대칭 스텔러레이터 [출처](https://doi.org/10.1016/0375-9601%2888%2990080-1)

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

### 토카막 가장자리 페데스탈과 ELM 모델링

토카막 플라즈마 가장자리의 가파른 층과, 벽에 열을 쏟아내는 주기적 폭발을 가장자리의 자기유체역학 안정성으로 계산해요.

답하는 질문: 가장자리 압력은 플라스마가 분출하기 전까지 얼마나 높이 오를 수 있을까요?

빠진 것: 안정성 문턱은 잘 예측하지만, 운동 효과와 벽 물리까지 포함한 비선형 폭발 전체는 아직 일상적인 예보로 다룰 수 없어요.

돌아가는 곳: 약 10^16 FLOPS 대략 대규모 할당량으로 폭발 한 번에 대한 비선형 확장 MHD 실행. 처음 등장: 2002 스나이더와 동료들의 가장자리 국소 모드(ELM)와 페데스탈에 대한 박리-벌루닝 모델이에요. [출처](https://doi.org/10.1063/1.1449463)

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

### 토카막 전체 장치 모델링

가열, 수송, 평형, 가장자리와 벽 모델을 하나의 통합 작업 흐름으로 묶어 핵융합 장치 전체를 다루고, 방전 전 과정을 예측해요.

답하는 질문: 완전한 플라스마 방전을 기계를 짓기 전에 예측할 수 있을까요?

빠진 것: 대부분의 모듈은 과거의 장치에 맞춘 축소 모델이어서, 새로운 영역에 대한 예측은 불확실성이 커요.

돌아가는 곳: 약 10^16 FLOPS 대략 방전 전체에 걸쳐 돌리는 결합된 축소 모듈과 고충실도 모듈. 처음 등장: 2015 Imbeaux and colleagues' integrated modelling and analysis suite for ITER, the first applications of a standard data model linking such modules. [출처](https://doi.org/10.1088/0029-5515/55/12/123006)

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

### 무충돌 충격파 시뮬레이션

입자가 충돌하지 않는 우주 플라스마의 충격파로, 이온은 하나하나 따라가고 전자는 유체로 다뤄서 충격 전선이 전자기장만으로 만들어져요.

답하는 질문: 아무것도 충돌하지 않는 충격파에서 이온은 어떻게 가속될까요?

빠진 것: 전자를 유체로 보고 상자는 충격파의 아주 작은 조각이라서, 대규모 구조가 빠져 있어요.

돌아가는 곳: 약 10^16 FLOPS 대략 2차원이나 3차원의 대규모 하이브리드 운동론 실행. 처음 등장: 1985 Quest의 마하 수가 높은 무충돌 수직 충격파 하이브리드 시뮬레이션 [출처](https://doi.org/10.1103/physrevlett.54.1872)

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

### 먼지 플라스마와 유카와 계 시뮬레이션

플라스마에 떠 있는 전하를 띤 낟알을 차폐된 퍼텐셜로 밀어내는 입자로 모델링해, 결정으로 얼거나 액체로 녹는 모습을 봐요.

답하는 질문: 전하를 띤 낟알 구름은 결합 세기가 얼마일 때 결정화할까?

빠진 것: 차폐된 반발 퍼텐셜이 플라즈마를 대신하기 때문에, 실제 먼지 구름에서 나타나는 후류와 입자 대전은 무시해요.

돌아가는 곳: 약 10^12 FLOPS 대략 최대 100만 개의 알갱이를 긴 시간 동안 하는 분자 동역학. 처음 등장: 1994 Hamaguchi and Farouki's thermodynamics of strongly coupled Yukawa systems from Monte Carlo and molecular dynamics. [출처](https://doi.org/10.1063/1.467954)

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

### 단일 성분 플라스마 시뮬레이션

균일한 중화 배경에 잠긴 전하들을 시뮬레이션해, 백색 왜성과 거대 행성 내부의 조밀한 물질의 상태 방정식과 결정화를 알아내요.

답하는 질문: 조밀한 별 물질은 밀도가 얼마일 때 얼까?

빠진 것: 균일한 전자 배경이 실제의, 분극할 수 있는 전자를 대신해요.

돌아가는 곳: 약 10^10 FLOPS 대략 수만 개 이온의 몬테카를로로, 요즘 기준으로는 소박해요. 처음 등장: 1966 Brush, Sahlin, Teller의 단일 성분 플라스마 몬테카를로 연구. [출처](https://doi.org/10.1063/1.1727895)

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

### 시뮬레이션에서 학습한 플라스마 제어

강화 학습 제어기가 평형과 진화를 빠르게 시뮬레이션하는 가운데 자기장 코일을 지시해 토카막 플라스마의 모양을 잡고 유지하는 법을 익힌 다음, 실제 장치에서 돌려요.

답하는 질문: 시뮬레이션에서만 학습한 제어기가 뜨거운 플라스마를 요청한 모양으로 붙들 수 있을까요?

빠진 것: 학습용 모델은 난류와 빠른 불안정성을 빼놓았기 때문에, 제어기는 그 모델이 담은 조건 안에서만 믿을 수 있어요.

돌아가는 곳: 약 10^16 FLOPS 대략 수백 개의 가속기로 며칠간 훈련하며 플라스마 모델을 수백만 번 돌려요. 처음 등장: 2022 Degrave와 동료들의 시뮬레이션에서 훈련해 토카막에서 돌린 심층 강화 학습 제어기. [출처](https://doi.org/10.1038/s41586-021-04301-9)

[학습된 에뮬레이터](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-learned)[미분 방정식](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-equations)[실시간](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-real-time)해상도: 장

## 양자 물질과 컴퓨터

### 양자 다체계

격자 위의 많은 상호작용하는 전자나 스핀을 텐서 네트워크와 양자 몬테카를로로 다뤄요. 정확한 상태는 저장하기에는 너무나 크기 때문이에요.

답하는 질문: 어떤 물질은 왜 초전도를 하고, 상온에서 하는 물질이 있을 수 있을까?

빠진 것: 텐서 네트워크와 양자 몬테카를로는 가장 흥미로운 좌절 계나 페르미온 계 일부에서 둘 다 실패해요.

돌아가는 곳: 약 10^16 FLOPS 대략 대형 클러스터 또는 슈퍼컴퓨터 파티션, 소재당 며칠. 처음 등장: 1980 Ceperley와 Alder의 전자 기체에 대한 최초의 정확한 양자 몬테카를로.

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

### 양자 컴퓨터 에뮬레이션

고전 컴퓨터가 큐비트 레지스터의 양자 상태 전체를 저장하고 거기에 게이트를 적용해요. 큐비트가 하나 늘 때마다 메모리가 두 배가 돼요.

답하는 질문: 이 양자 알고리즘이 그것을 돌릴 하드웨어를 만들기 전에 작동할까요?

빠진 것: 필요한 메모리가 큐비트 하나 늘 때마다 두 배가 되기 때문에, 양자 우위가 없는 작은 경우밖에 에뮬레이션할 수 없어요.

돌아가는 곳: 약 10^15 FLOPS 대략 메모리를 많이 쓰는 클러스터 노드, 큐비트가 하나 늘 때마다 비용이 두 배가 돼요. 처음 등장: 1996 작은 양자 회로의 초기 고전 시뮬레이터.

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

### 아날로그 양자 시뮬레이션

레이저 빛 격자 속 초저온 원자 같은 제어 가능한 양자계 하나를, 계산하기 너무 어려운 다른 계처럼 행동하도록 조정해요.

답하는 질문: 고전 컴퓨터가 모델을 풀 수 없다면, 제어할 수 있는 물리계에 대신 풀게 할 수 있을까요?

빠진 것: 이 모델이 에뮬레이트하도록 만들어진 그 한 모델에 대해서만 알려 줄 뿐, 그 모델을 낳은 실제 물질에 대해서는 꼭 그렇지 않아요.

돌아가는 곳: 컴퓨터 없음. 원자가 직접 계산하고, 제어 컴퓨터는 결과를 기록할 뿐이에요. 처음 등장: 2002 그라이너와 동료들이 광학 격자 속 초저온 원자에서 구현한 초유체-모트 절연체 전이. 나중에 초기 아날로그 양자 시뮬레이션으로 해석되었어요 [출처](https://www.nature.com/articles/415039a) 시뮬레이션 트리에서: [냉각 원자 양자 시뮬레이터](https://simulation-hypothesis.com/ko/trees/simulations?n=mat-qanalog)

[물리적 아날로그](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-analogue)해상도: 원자

### 양자 오류 정정

양자 컴퓨터의 큐비트와 이를 망가뜨리는 잡음을, 오류가 퍼지기 전에 감지하고 고치도록 설계한 코드에 맞춰 확인해요.

답하는 질문: 이 오류 정정 코드가 현실적인 잡음 속에서 계산을 실제로 보호할까요?

빠진 것: 실제 잡음은 상관관계가 있고 시간이 지나며 표류하는데, 이상화된 모델은 이를 거의 담아내지 못해요.

돌아가는 곳: 약 10^15 FLOPS 대략 메모리를 많이 쓰는 클러스터 노드, 코드가 클수록 비용이 훨씬 커요. 처음 등장: 1996 처음 제안된 오류 정정 코드를 시험한 초기 시뮬레이션.

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

### 위상 양자 물질

전체 모양에 따라 집단 상태가 결정되고 국소적 세부에는 달려 있지 않도록 격자 위에 배열한 전자를 계산해, 양자 홀 상태와 다른 위상 상을 찾아요.

답하는 질문: 이 물질이 대칭이 아니라 위상으로 보호되는 물질의 상을 품고 있을까요?

빠진 것: 진짜 위상 상태와 아주 비슷한 평범한 상태를 가려내려면, 대부분의 계산이 닿지 못하는 수치 정밀도가 필요할 수 있어요.

돌아가는 곳: 약 10^16 FLOPS 대략 대형 클러스터 또는 슈퍼컴퓨터 파티션, 후보 시스템당 며칠. 처음 등장: 1988 위상 질서의 이론적 발견에 이은 초기 수치 연구.

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

### 초저온 원자 기체 동역학

하나의 양자 파동함수를 공유할 때까지 식힌 원자 구름을, 보스-아인슈타인 응축을 설명하는 평균장 방정식으로 발전시켜요.

답하는 질문: 응축체는 교란되면 어떻게 진동하고, 갈라지고, 소용돌이를 만들까요?

빠진 것: 평균장 방정식은 상전이 근처에서 중요해지는 개별 원자 사이의 상관을 놓쳐요.

돌아가는 곳: 약 10^13 FLOPS 대략 워크스테이션, 포획된 구름당 몇 분에서 몇 시간. 처음 등장: 1995 최초의 실험실 보스-아인슈타인 응축체를 중심으로 만든 모델링.

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

### 하드웨어에서의 디지털 양자 시뮬레이션

제어할 수 있는 큐비트로 만든 양자 컴퓨터가 게이트열을 돌려 다른 양자 시스템의 진화를 흉내 내요.

답하는 질문: 프로그래밍 가능한 양자 장치가 고전 메모리로는 너무 큰 모델의 동역학을 재현할 수 있을까요?

빠진 것: 잡음이 깊이를 제한하고, 트로터 근사는 그 자체의 오차를 만들어요.

돌아가는 곳: 컴퓨터 없음. 기존 FLOPS가 아니라 양자 하드웨어이고, 일반 기계로 하는 검증은 작은 규모에서만 가능해요 처음 등장: 2011 Universal digital quantum simulation with trapped ions (2011) [출처](https://doi.org/10.1126/science.1208001)

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

### 양자 하드웨어에서의 격자 게이지 이론

큐비트 몇 개짜리 양자 컴퓨터가 격자 게이지 이론을 실시간으로 발전시켜요. 부호 문제 때문에 고전 몬테카를로로는 어려운 작업이에요.

답하는 질문: 게이지 이론의 실시간 동역학을 양자 컴퓨터에서 돌릴 수 있을까요?

빠진 것: 지금까지는 공간 차원이 하나이고 자리도 몇 개뿐이에요.

돌아가는 곳: 컴퓨터 없음. 큐비트 수가 적어요. 고전 컴퓨터로 교차 검증하는 비용은 기하급수적으로 늘어요. 처음 등장: 2016 Real-time dynamics of lattice gauge theories with a few-qubit quantum computer (2016) [출처](https://arxiv.org/abs/1605.04570)

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

### 신경망 양자 상태

신경망이 다체 시스템의 파동함수를 나타내고, 변분 몬테카를로로 매개변수를 조정해 바닥 상태와 동역학을 찾아요.

답하는 질문: 신경망이 정확히 저장하기엔 너무 큰 양자 상태를 간결하게 인코딩할 수 있을까요?

빠진 것: 정확도는 네트워크 설계에 달려 있고, 최적화가 나쁜 극솟값에 갇혀 멈출 수 있어요.

돌아가는 곳: 약 10^16 FLOPS 대략 가속기에서 변분 몬테카를로로 학습 처음 등장: 2016 Solving the quantum many-body problem with artificial neural networks (2016) [출처](https://arxiv.org/abs/1606.02318)

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

### 초전도 와류 동역학

제2종 초전도체를 관통하는 자기 선속의 관들이 움직이고, 결함에 붙들리고, 에너지를 흩뜨리는 과정을 초전도 상태의 시간 의존 장 이론으로 따라가요.

답하는 질문: 자기 소용돌이는 초전도체 안에서 어떻게 움직이고 어디에 갇힐까요?

빠진 것: 현상론적 장 이론은 전자의 미시적 거동을 무시하고, 전이 온도 근처에서만 유효해요.

돌아가는 곳: 약 10^14 FLOPS 대략 클러스터에서 도는 3차원 시간 의존 긴즈부르크-란다우 계산. 처음 등장: 1996 그롭과 동료들의 제2종 초전도체 소용돌이 동역학 수치 시뮬레이션 [출처](https://doi.org/10.1006/jcph.1996.0022)

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

### 양자 유체의 경로 적분 몬테카를로

각 양자 입자를 서로 이어진 복사본의 고리로 나타내 유한 온도에서 표본 추출해, 상호작용만으로 초유체 헬륨과 다른 보손 액체를 계산해요.

답하는 질문: 액체 헬륨은 왜 2켈빈 아래에서 마찰 없이 흐를까?

빠진 것: 페르미온은 부호 문제를 겪어서, 전자와 헬륨-3에는 통제되지 않는 오차를 들이는 근사가 필요해요.

돌아가는 곳: 약 10^14 FLOPS 대략 벌크 액체의 경로 표본 수십억 개. 처음 등장: 1984 Pollock and Ceperley's path-integral simulation of quantum many-body systems and superfluid helium. [출처](https://doi.org/10.1103/physrevb.30.2555)

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

### 안정자 회로 시뮬레이션

고전 컴퓨터가 전체 상태를 저장하는 대신 파울리 연산자의 작은 표가 어떻게 바뀌는지 따라가며, 클리퍼드 게이트로만 만든 양자 회로를 추적해요. 덕분에 큐비트가 수천 개인 오류 정정 회로도 돌릴 수 있어요.

답하는 질문: 모든 게이트와 측정, 대기 단계에 잡음이 있을 때 오류 정정 부호는 얼마나 자주 실패할까요?

빠진 것: 클리퍼드 연산과 파울리 측정으로만 이루어진 회로만 이런 식으로 추적할 수 있어서, 범용 양자 계산은 이 방식으로는 다룰 수 없어요.

돌아가는 곳: 약 10^12 FLOPS 대략 워크스테이션 클러스터에서 큰 코드 패치의 잡음 섞인 수백만 번의 샷. 처음 등장: 2004 애런슨과 고츠먼이 개선한, 스태빌라이저 회로를 다항 시간에 시뮬레이션하는 알고리즘. [출처](https://doi.org/10.1103/physreva.70.052328)

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

### 학습된 오류 정정 디코더

양자 코드의 시뮬레이션된 오류 패턴으로 신경망을 훈련해, 측정한 증후를 읽고 어떤 정정을 적용할지 추론해요.

답하는 질문: 학습된 디코더가 양자 메모리의 오류를 손으로 설계한 알고리즘보다 빠르게 또는 정확하게 고칠 수 있을까요?

빠진 것: 디코더는 학습한 잡음 모델만 알아서, 실제 하드웨어가 시간이 지나며 달라지는 것과 시뮬레이션에 없던 상관 오류에는 대처하지 못해요.

돌아가는 곳: 약 10^15 FLOPS 대략 GPU 노드에서 수십억 개의 시뮬레이션된 증후군으로 학습. 처음 등장: 2016 톨라이와 멜코의 위상 부호용 신경망 디코더(arXiv 2016, 2017년 발표) [출처](https://arxiv.org/abs/1610.04238)

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

### 양자 네트워크 시뮬레이션

큐비트를 담은 노드와 얽힘 연결, 잡음이 있는 광자 채널을 시간 속 이산 사건으로 모델링해서, 네트워크에서 얽힘을 나누는 프로토콜을 시험해요.

답하는 질문: 멀리 떨어진 두 노드는 중계기와 손실 있는 광섬유를 거쳐 얼마나 빠르고 정확하게 얽힘을 나눌 수 있을까요?

빠진 것: 하드웨어 잡음은 몇 가지 매개변수 모델로 줄여 놓았고, 예측한 비율을 확인할 수 있는 대규모 네트워크는 아직 없어요.

돌아가는 곳: 약 10^11 FLOPS 대략 서버 한 대에서 네트워크 프로토콜의 많은 긴 실행. 처음 등장: 2021 Coopmans와 동료들의 NetSquid, 양자 네트워크용 이산 사건 시뮬레이터. [출처](https://doi.org/10.1038/s42005-021-00647-8)

[이산 사건](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-discrete-event)[확률 과정](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-stochastic)[네트워크 모델](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/methods#m-network)해상도: 규칙

[◂ 비디오 게임](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/video-games)[천문학과 우주론 ▸](https://simulation-hypothesis.com/ko/simulations/astronomy-cosmology)