---
title: "Kimya ve malzemeler · Simülasyonlar · Simülasyon Hipotezi"
url: https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/chemistry-materials
description: "Elektronlar, bağlar, sıvılar, kristaller ve kırılma: maddenin sentezlenmeden önceki davranışı."
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
credit: "Ross Allan Dahl, Simülasyon Hipotezi (simulation-hypothesis.com)"
---

[Simülasyonlar](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations)alan 4 / 18

# Kimya ve malzemeler

Elektronlar, bağlar, sıvılar, kristaller ve kırılma: maddenin sentezlenmeden önceki davranışı.

Malzemeler ve tepkimeler yapılmadan önce simüle edilebilir: kimya için elektronlar, mekanik için atomlar, mikroyapı için taneler. Hesaplamalı kimya, süper bilgisayar zamanının en büyük tüketicilerinden biridir.

## Elektronlar ve bağlar

### Elektronik yapı

Bir molekülün ya da kristalin elektronları, biçimleri, enerjileri ve renkleri elde etmek için kuantum mekaniğiyle çözülür.

Yanıtladığı soru: Bu molekül kararlı mı ve rengi nedir?

Dışarıda bıraktığı: Kesin kuantum çok elektronlu problem çözülemez; bu yüzden her yöntem bir yerde bir yaklaşıma dayanır.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^15 FLOPS yaklaşık bir üniversite kümesi, molekül ya da kristal başına saatlerden günlere. Şu tarihten beri: 1953 ilk bilgisayarlardan bazılarında çalıştırılan erken Hartree-Fock hesapları.

[İlk ilkeler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-first-principles)taban: Atomlar

### Tepkime dinamiği

Bir kimyasal tepkime sırasında kopan ve oluşan bağlar; çoğu zaman tepkimeye giren çekirdek kuantum mekaniksel, çevresi klasik olarak ele alınır.

Yanıtladığı soru: Tepkime hangi yolu izler ve ne kadar hızlı?

Dışarıda bıraktığı: Kuantum çekirdek ile klasik çevre arasındaki sınır gerçek bir çizgi değil, bir modelleme tercihidir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^15 FLOPS yaklaşık bir üniversite kümesi, incelenen tepkime başına günler. Şu tarihten beri: 1976 Warshel ve Levitt'in ilk birleşik kuantum ve klasik tepkime modeli.

[İlk ilkeler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-first-principles)[Moleküler dinamik](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-molecular-dynamics)taban: Atomlar

### Hesaplamalı malzeme taraması

Yararlı özelliklere sahip olanları bulmak için, bazen öğrenilmiş kısayollarla, otomatik olarak hesaplanan binlerce aday bileşik.

Yanıtladığı soru: Bu on bin adaydan hangisi daha iyi bir pil ya da güneş hücresi olur?

Dışarıda bıraktığı: Adayları hesaplaması kolay özelliklere göre süzer; bunlar her zaman malzemeyi yapmak için önemli olanlar değildir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^16 FLOPS yaklaşık binlerce hesabı paralel çalıştıran büyük bir küme. Şu tarihten beri: 2006 aday malzemeleri tarayan erken yüksek çıktılı hesaplar.

[İlk ilkeler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-first-principles)[Öğrenilmiş emülatörler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-learned)taban: Atomlar

### Uyarılmış durumlar ve fotokimya

Bir fotonu soğurduktan sonra bir molekül; temel hâlinden farklı bir enerji yüzeyinde gevşerken, bükülürken ya da parçalanırken hesaplanır.

Yanıtladığı soru: Bu molekül ışığı soğurduktan sonraki anda ne yapar?

Dışarıda bıraktığı: Uyarılmış durum yöntemleri taban durum yöntemlerinden daha az güvenilirdir ve en ucuzları tümüyle yanlış çıkabilir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^15 FLOPS yaklaşık bir üniversite kümesi, molekül başına saatlerden günlere. Şu tarihten beri: 1984 uyarılmış moleküllerin erken zamana bağlı kuantum kimyası hesapları.

[İlk ilkeler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-first-principles)taban: Atomlar

### Spektroskopi tahmini

Bir molekülün çekirdekleri ve elektronları, manyetik rezonans, kızılötesi ya da başka tayf çizgilerinin nereye düşeceğini öngörmek için hesaplanır ve ölçülmüş bir tayfla karşılaştırılır.

Yanıtladığı soru: Bu hesaplanmış tayf, aletin gerçekte kaydettiğiyle örtüşüp yapıyı doğruluyor mu?

Dışarıda bıraktığı: Pratikte en çok önem taşıyan daha ağır atomlar ve daha esnek moleküller için gözle görülür biçimde kötüleşir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^14 FLOPS yaklaşık bir iş istasyonu ya da küçük küme, molekül başına saatler. Şu tarihten beri: 1974 ölçülmüş tayflarla karşılaştırılan erken hesaplanmış nükleer manyetik rezonans kaymaları.

[İlk ilkeler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-first-principles)taban: Atomlar

### Çözünme serbest enerjisi

Bir molekülün elektronları, bir çözücünün sürekli bir yaklaşımının içindeymiş gibi yeniden hesaplanır; çözülmenin ne kadar enerjiye mal olduğunu ya da ne kadar enerji saldığını bulmak için.

Yanıtladığı soru: Bu molekül ne kadar kolay çözünür ve çözücü tepkimesini değiştirir mi?

Dışarıda bıraktığı: Çözücüyü pürüzsüz bir ortalama alanla değiştirir; kritik bir noktadaki tek bir su molekülüne hidrojen bağı gibi belirli etkileşimleri dışarıda bırakır.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^14 FLOPS yaklaşık bir iş istasyonu ya da küçük küme, molekül başına dakikalardan saatlere. Şu tarihten beri: 1981 kuantum kimyası hesaplarına eklenen erken sürekli çözünme modelleri.

[İlk ilkeler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-first-principles)taban: Atomlar

### Makine öğrenmeli atomlar arası potansiyeller

Bir sinir ağı elektronik yapı enerjilerine uydurulur, sonra klasik maliyetle kuantuma yakın doğrulukta moleküler dinamiği sürer.

Yanıtladığı soru: Kuantum düzeyindeki kuvvetler, nanosaniyeler boyunca milyonlarca atom için elde edilebilir mi?

Dışarıda bıraktığı: Doğruluk, eğitim kümesindeki kimyalar ve geometrilerle sınırlıdır.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^17 FLOPS yaklaşık Binlerce kuantum hesabı üzerinde eğitim, ardından büyük MD Şu tarihten beri: 2007 Generalized neural-network representation of high-dimensional potential-energy surfaces (2007) [kaynak](https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.98.146401) Simülasyonlar ağacında: [Öğrenilmiş vekil modeller](https://simulation-hypothesis.com/tr/trees/simulations?n=m-learned)

[Öğrenilmiş emülatörler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-learned)[Moleküler dinamik](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-molecular-dynamics)taban: Atomlar

### Evrensel atomlar arası potansiyeller

Büyük bir malzeme veri tabanıyla eğitilmiş tek bir çizge sinir ağı, periyodik tablonun çoğu için enerjileri ve kuvvetleri öngörür.

Yanıtladığı soru: Tek bir öğrenilmiş model, her malzeme için ayrı bir uydurulmuş potansiyelin yerini alabilir mi?

Dışarıda bıraktığı: Doğruluk elemente göre değişir ve çoğu zaman potansiyel enerji yüzeyini yumuşatır.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^17 FLOPS yaklaşık Milyonlarca yapı üzerinde eğitim, ucuz çıkarım Şu tarihten beri: 2022 A universal graph deep learning interatomic potential for the periodic table (2022) [kaynak](https://arxiv.org/abs/2202.02450)

[Öğrenilmiş emülatörler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-learned)taban: Atomlar

### Kuantum bilgisayarlarda kuantum kimyası

Bir varyasyonel kuantum algoritması, bir molekülün elektronik durumunu gerçek bir aygıtta hazırlar ve ölçer; klasik bir eniyileyici devreyi ayarlar.

Yanıtladığı soru: Bir kuantum işlemcisi küçük bir molekülün taban durumu enerjisini bulabilir mi?

Dışarıda bıraktığı: Şimdiye dek yalnızca çok küçük moleküller, hatada gürültü baskın.

Çalıştığı yer: hiçbir bilgisayar. Kuantum donanımı; klasik denetimler küçük Şu tarihten beri: 2014 A variational eigenvalue solver on a photonic quantum processor (2014) [kaynak](https://doi.org/10.1038/ncomms5213)

[İlk ilkeler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-first-principles)taban: Moleküller

### Ab initio moleküler dinamik

Kuvvetlerin her adımda elektronlardan yeniden hesaplandığı zamanda hareket eden atomlar; böylece bağlar önceden belirlenmiş bir kuvvet alanı olmadan kopar ve oluşur.

Yanıtladığı soru: Kuvvetleri doğrudan kuantum mekaniğinden geldiğinde atomlar nasıl hareket eder ve bağ kurar?

Dışarıda bıraktığı: Yalnızca pikosaniyeler boyunca yüzlerce atom izlenebilir ve yoğunluk fonksiyoneli hataları her kuvvete girer.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^16 FLOPS yaklaşık büyük bir kota ile onlarca pikosaniye için yüzlerce atom. Şu tarihten beri: 1985 Car ve Parrinello'nun moleküler dinamik ve yoğunluk fonksiyonel kuramı için birleşik yaklaşımı. [kaynak](https://doi.org/10.1103/physrevlett.55.2471) Simülasyonlar ağacında: [Ab initio moleküler dinamik](https://simulation-hypothesis.com/tr/trees/simulations?n=mat-abinitio)

[İlk ilkeler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-first-principles)[Moleküler dinamik](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-molecular-dynamics)taban: Atomlar

### Yol integrali moleküler dinamiği

Atom çekirdekleri, her biri bağlı kopyalardan oluşan bir halka olarak gösterilerek kuantum nesneleri olarak ele alınır; böylece tünelleme ve sıfır nokta hareketi hidrojen bağlarını ve difüzyonu kaydırır.

Yanıtladığı soru: Hidrojenin kuantum etkileri su ve buzun davranışını ne kadar değiştirir?

Dışarıda bıraktığı: Gerçek zamanlı kuantum davranışı geri kazanılmaz, yalnızca denge ve yaklaşık dinamik özellikler kazanılır.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^15 FLOPS yaklaşık atom başına onlarca kopya, klasik dinamiğin maliyetini katlar. Şu tarihten beri: 1984 Parrinello ve Rahman'ın erimiş tuzda tuzağa düşmüş bir elektronun yol integrali simülasyonu. [kaynak](https://doi.org/10.1063/1.446740)

[Moleküler dinamik](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-molecular-dynamics)[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-monte-carlo)taban: Atomlar

### Gerçek zamanlı elektron dinamiği

Bir molekülün ya da kristalin elektron bulutu, bir ışık atımı çarptığında zaman içinde izlenir; soğurma tayflarını ve ultra hızlı tepkiyi bulmak için.

Yanıtladığı soru: Işık geldikten sonraki ilk femtosaniyelerde elektronlar nasıl tepki verir?

Dışarıda bıraktığı: Yaklaşık değiş tokuş-bağıntı fonksiyoneli bazı uyarılmaları kaçırır ve iyonlar genellikle dondurulur.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^16 FLOPS yaklaşık binlerce adım boyunca zaman adımlı bir yoğunluk fonksiyonel kuramı çalıştırması. Şu tarihten beri: 1996 Yabana ve Bertsch'in gerçek zamanlı zamana bağlı yerel yoğunluk yaklaşımı. [kaynak](https://doi.org/10.1103/physrevb.54.4484)

[İlk ilkeler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-first-principles)[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)taban: Atomlar

### Kuantum dalga paketi dinamiği

Küçük bir molekülün çekirdekleri, tepkimeyi, tünellemeyi ve titreşimi tam olarak izlemek için enerji yüzeyi boyunca ilerleyen bir kuantum dalgası olarak ele alınır.

Yanıtladığı soru: Çekirdekleri kuantum mekaniğine uyduğunda bir molekül nasıl titreşir ve tepkimeye girer?

Dışarıda bıraktığı: Maliyet atom sayısıyla hızla artar, bu yüzden yalnızca küçük moleküller ele alınabilir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^13 FLOPS yaklaşık onlarca serbestlik derecesi için çok yapılandırmalı yayılım. Şu tarihten beri: 1990 Meyer, Manthe ve Cederbaum'un çok yapılandırmalı zamana bağlı Hartree yaklaşımı. [kaynak](https://doi.org/10.1016/0009-2614%2890%2987014-i)

[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)[İlk ilkeler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-first-principles)taban: Moleküller

### Geçiş durumu ve tepkime yolu araması

İki atom düzeni arasındaki en düşük enerjili yol, tepkime engellerini ve hızlarını bulmak için bir ara görüntü zincirini gevşeterek bulunur.

Yanıtladığı soru: Bir molekül ya da kusur biçim değiştirirken atomlar hangi engeli aşmak zorundadır?

Dışarıda bıraktığı: Tahminin yakınında var olan yolları bulur ve gerçek en düşük engeli kaçırabilir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^14 FLOPS yaklaşık her görüntü bir elektronik yapı hesabı gerektirir ve zincir boyunca tekrarlanır. Şu tarihten beri: 1998 Jonsson, Mills ve Jacobsen'in en düşük enerji yolları için itilmiş elastik bant yöntemi. [kaynak](https://doi.org/10.1142/9789812839664%5F0016)

[İlk ilkeler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-first-principles)[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)taban: Atomlar

### Otomatik tepkime mekanizması üretimi

Kurallar, bir molekül kümesinin geçirebileceği her tepkimeyi üretir; sonra bir hız modeli bunları yanma ya da piroliz için bir mekanizmaya ayıklar.

Yanıtladığı soru: Bir yakıt yanarken ya da parçalanırken hangi tepkimeler önemlidir?

Dışarıda bıraktığı: Hız katsayıları grup kurallarından tahmin edilir ve yaygın olmayan yollar seyrek sınanır.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^8 FLOPS yaklaşık binlerce türde ağ büyümesi, artı kinetik çalışmalar. Şu tarihten beri: 1994 Broadbelt, Stark ve Klein'ın anında tür ve tepkime üretimiyle bilgisayar üretimli piroliz modellemesi. [kaynak](https://doi.org/10.1021/ie00028a003)

[Kurallar ve durumlar](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-rules)[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)taban: Moleküller

### Elektronlar için kuantum Monte Carlo

Rastgele yürüyenler çok elektronlu dalga fonksiyonunu doğrudan örnekler; yoğunluk fonksiyoneli yaklaşımı olmadan moleküllerin ve katıların neredeyse tam enerjilerini verir.

Yanıtladığı soru: Daha ucuz yöntemlere ölçüt olması için bu elektron sisteminin doğru enerjisi nedir?

Dışarıda bıraktığı: Fermiyon işaret problemi, dalga fonksiyonunun düğümlerini sabitleyerek aşılır; bu da cevabı o tahmine bağımlı kılar.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^17 FLOPS yaklaşık bir moleküler kristal için milyonlarca çekirdek saati. Şu tarihten beri: 1980 Ceperley ve Alder'in elektron gazının taban durumunun rastgele hesabı. [kaynak](https://doi.org/10.1103/physrevlett.45.566)

[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-monte-carlo)[İlk ilkeler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-first-principles)taban: Atomlar

### Öğrenilmiş yoğunluk fonksiyonelleri

Bir makine öğrenmesi modeli, yoğunluk fonksiyonel kuramındaki elle kurulmuş yaklaşımların yerini alarak elektron yoğunluğunu enerjiye eşler.

Yanıtladığı soru: Uydurulmuş bir fonksiyonel, kimyagerlerin onlarca yıldır kullandığı elle tasarlanmış olanları geçebilir mi?

Dışarıda bıraktığı: Uydurulmuş fonksiyonel yalnızca eğitim verisinde temsil edilen molekül türleri ve koşullar için güvenilirdir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^16 FLOPS yaklaşık yüksek doğruluklu referans enerjiler üzerinde eğitim, ardından standart maliyetli bir elektronik yapı çalıştırması. Şu tarihten beri: 2012 Snyder, Rupp, Hansen, Müller ve Burke'ün bir model sistem için makine öğrenmesiyle bulduğu yoğunluk fonksiyonelleri. [kaynak](https://doi.org/10.1103/physrevlett.108.253002)

[Öğrenilmiş emülatörler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-learned)[İlk ilkeler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-first-principles)taban: Atomlar

### Moleküller için sinir ağı dalga fonksiyonları

Bir sinir ağı bir molekülün çok elektronlu dalga fonksiyonu olarak kullanılır ve neredeyse tam enerjilere ulaşmak için varyasyonel Monte Carlo ile eğitilir.

Yanıtladığı soru: Öğrenilmiş bir dalga fonksiyonu küçük bir molekülün elektronlarını ne kadar doğru tanımlayabilir?

Dışarıda bıraktığı: Maliyet elektron sayısıyla hızla artar, bu yüzden yalnızca küçük moleküllere ulaşılabilmiştir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^18 FLOPS yaklaşık tek bir molekül için onlarca GPU'da günler. Şu tarihten beri: 2019 Pfau ve çalışma arkadaşlarının FermiNet'i, çok elektronlu Schrödinger denkleminin derin sinir ağı çözümü. [kaynak](https://arxiv.org/abs/1909.02487)

[Öğrenilmiş emülatörler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-learned)[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-monte-carlo)[İlk ilkeler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-first-principles)taban: Atomlar

## Hareket hâlindeki moleküller

### Sıvılar ve çözeltiler

Su ve diğer sıvılar; etkileşen milyonlarca molekül ve içlerinde çözünmüş maddeler olarak.

Yanıtladığı soru: Su neden anormal özellikler gösterir ve tuz nasıl çözünür?

Dışarıda bıraktığı: Atomlar arasındaki kuvvet alanı küçük bir özellik kümesine uydurulmuştur ve geri kalanı yeniden üreteceği garanti değildir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^14 FLOPS yaklaşık bir masaüstü GPU'su; saniyede milyarlarca molekül adımı. Şu tarihten beri: 1964 Rahman'ın sıvı argonun moleküler dinamiği; su 1971'de Rahman ve Stillinger ile izlendi

[Moleküler dinamik](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-molecular-dynamics)taban: Moleküller

### Polimerler ve yumuşak madde

Uzun zincirli moleküller, jeller, köpükler ve sıvı kristaller; genellikle boncuklara indirgenerek kaba taneli yapılır.

Yanıtladığı soru: Bir plastik nasıl uzar ve bir jel nasıl donar?

Dışarıda bıraktığı: Kaba taneleme hızlı atomik hareketi atar; bu yüzden bazı süreçlerin zamanlaması yalnızca yaklaşıktır.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^14 FLOPS yaklaşık bir masaüstü GPU'su ya da küçük bir küme, sistem başına saatler. Şu tarihten beri: 1962 Verdier ve Stockmayer'in bir polimer zincirinin ilk kafes Monte Carlo modeli.

[Moleküler dinamik](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-molecular-dynamics)[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-monte-carlo)taban: Moleküller

### Yanma

Yüzlerce kimyasal tepkimeyle eşleşik akışkan akışı olarak alevler.

Yanıtladığı soru: Yakıtı nasıl daha temiz yakarız ya da bir motorun vuruntu yapmasını nasıl önleriz?

Dışarıda bıraktığı: Yüzlerce gerçek tepkime, bilgisayarın her adımda izlemeye gücünün yettiği düzineye indirgenir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^16 FLOPS yaklaşık büyük bir küme, tam bir motor çevrimi için günler. Şu tarihten beri: 1955 laminer alev denklemlerinin erken sayısal çözümleri.

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)taban: Alanlar

### Kolloidler ve nanoparçacık kümelenmesi

Çevredeki akışkanın ısıl dalgalanmalarıyla sürülen, çarpıştıkça yapışan, dizilen ya da kümelenen binlerce nanoparçacık veya kolloid tanesi.

Yanıtladığı soru: Bu parçacıklar düzenli bir yapıya kendiliğinden mi dizilecek, yoksa düzensiz mi kümelenecek?

Dışarıda bıraktığı: Bir parçacığın yüzey kaplamasının ayrıntıları sonucu güçlü biçimde etkiler ve genellikle tek bir yapışma parametresine indirgenir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^13 FLOPS yaklaşık bir iş istasyonu ya da masaüstü GPU'su, montaj çalıştırması başına saatler. Şu tarihten beri: 1986 süspansiyondaki kolloidal parçacıkların erken Brown dinamiği simülasyonları.

[Moleküler dinamik](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-molecular-dynamics)[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-monte-carlo)taban: Moleküller

### Cam oluşumu

Simülasyonda o kadar hızlı soğutulan bir sıvı ki, molekülleri kristalleşmeye vakit bulamadan düzensiz bir katıya sıkışır.

Yanıtladığı soru: Bu sıvı neden düzenli bir kristal yerine düzensiz bir cama donar?

Dışarıda bıraktığı: Simüle edilmiş soğuma, şimdiye dek hiçbir gerçek camın soğutulduğundan çok daha hızlıdır; aradaki fark birçok büyüklük mertebesidir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^14 FLOPS yaklaşık bir masaüstü GPU'su ya da küçük bir küme, çalıştırma başına saatlerden günlere. Şu tarihten beri: 1976 cama soğutulan bir sıvının erken moleküler dinamik simülasyonları.

[Moleküler dinamik](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-molecular-dynamics)taban: Moleküller

### Erimiş tuzlar ve iyonik sıvılar

Nötr moleküller değil iyonlar; hiç çözücü içermeyen bir sıvıda güçlü Coulomb kuvvetleriyle etkileşir.

Yanıtladığı soru: Bu sıvı yükü ne kadar iyi iletir ve iyonları nasıl hareket eder?

Dışarıda bıraktığı: İyonlar arasındaki güçlü elektrostatik kuvvetleri bir kuvvet alanında yakalamak, nötr moleküllerinkinden daha zordur ve çoğunlukla yalnızca yaklaşık ele alınır.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^14 FLOPS yaklaşık bir masaüstü GPU'su ya da küçük bir küme, incelenen sıvı başına saatler. Şu tarihten beri: 1983 erimiş bir tuzun erken moleküler dinamik simülasyonları.

[Moleküler dinamik](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-molecular-dynamics)taban: Moleküller

### Tepkimeli kuvvet alanı dinamiği

Çalışma sırasında bağların oluşup kopmasına izin veren bağ derecesi potansiyelleriyle moleküler dinamik; kuantum yöntemlerinden çok daha düşük maliyetle.

Yanıtladığı soru: Nanosaniyeler içinde binlerce atomda bağlar nasıl kırılır ve oluşur?

Dışarıda bıraktığı: Parametreler kimyaya göre uydurulur ve elektronlar açıkça ele alınmaz.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^16 FLOPS yaklaşık Nanosaniyeler için milyonlarca atom Şu tarihten beri: 2001 ReaxFF: a reactive force field for hydrocarbons (2001) [kaynak](https://doi.org/10.1021/jp004368u)

[Moleküler dinamik](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-molecular-dynamics)taban: Atomlar

### Metadinamik ve geliştirilmiş örnekleme

Geçmişe bağlı bir yanlılığın sistemi yerel minimumlardan dışarı ittiği moleküler dinamik; nadir olayları ve serbest enerji yüzeylerini haritalamak için.

Yanıtladığı soru: Düz dinamiğin hiç aşmadığı durumlar arasındaki engeller ne kadar yüksektir?

Dışarıda bıraktığı: Sonuç, iyi kolektif değişkenler seçmeye bağlıdır.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^17 FLOPS yaklaşık Birkaç seçilmiş değişken üzerinde çok sayıda yanlı yörünge Şu tarihten beri: 2002 Escaping free-energy minima (2002) [kaynak](https://doi.org/10.1073/pnas.202427399)

[Moleküler dinamik](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-molecular-dynamics)[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-monte-carlo)taban: Atomlar

### Öğrenilmiş denge örnekleyicileri

Üretken bir ağ, uzun yörüngelerden kaçınarak Boltzmann dağılımından bağımsız moleküler konfigürasyonlar çizmek üzere eğitilir.

Yanıtladığı soru: Bir molekülün nadir durumları, beklemek yerine doğrudan örneklenebilir mi?

Dışarıda bıraktığı: Dinamik ve kinetik kaybolur ve büyük sistemler için eğitim zordur.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^16 FLOPS yaklaşık Eğitim artı yeniden ağırlıklandırma Şu tarihten beri: 2018 Boltzmann Generators: sampling equilibrium states of many-body systems with deep learning (2018) [kaynak](https://arxiv.org/abs/1812.01729)

[Öğrenilmiş emülatörler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-learned)[Moleküler dinamik](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-molecular-dynamics)taban: Moleküller

### Kinetik Monte Carlo

Bir yüzeyde ya da kristalde, hızlarına göre belirlenen olasılıklarla rastgele seçilerek zıplayan atomlar; böylece saniyeler ya da saatler süren süreçlere ulaşılır.

Yanıtladığı soru: Bir yüzey ya da kristal, atom sıçramaları arasındaki uzun sürelerde nasıl değişir?

Dışarıda bıraktığı: Her olası olay ve hızı önceden listelenmelidir, bu yüzden şaşırtıcı mekanizmalar kaçırılır.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^11 FLOPS yaklaşık milyonlarca olay, hızları önceden ilk ilkelerden hesaplanmış. Şu tarihten beri: 1975 Bortz, Kalos ve Lebowitz'in Ising spin sistemleri için olay güdümlü Monte Carlo algoritması. [kaynak](https://doi.org/10.1016/0021-9991%2875%2990060-1)

[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-monte-carlo)[Stokastik süreçler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-stochastic)taban: Atomlar

### Kaba taneli moleküler dinamik

Birkaç atomluk grupların tek bir boncukta birleştirilmesi; böylece zarlar, polimerler ve kendiliğinden bir araya gelen lipitler daha büyük kutularda mikrosaniyeler boyunca izlenebilir.

Yanıtladığı soru: Büyük moleküler topluluklar mikrosaniyeler içinde nasıl oluşur?

Dışarıda bıraktığı: Atomları birleştirmek, hidrojen bağı yönelimi gibi ayrıntıyı atar ve zaman kesin biçimde fiziksel değildir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^16 FLOPS yaklaşık mikrosaniyeler boyunca milyonlarca boncuk. Şu tarihten beri: 2007 Marrink ve çalışma arkadaşlarının biyomoleküler simülasyonlar için kaba taneli kuvvet alanı. [kaynak](https://doi.org/10.1021/jp071097f)

[Moleküler dinamik](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-molecular-dynamics)[Parçacıklar ve N-cisim](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-particles)taban: Moleküller

### Dissipatif parçacık dinamiği

Akışkan öbeklerini temsil eden yumuşak boncuklar sürtünme ve rastgele itmelerle etkileşir; polimerler ve koloidler için büyük ölçeklerde doğru hidrodinamik verir.

Yanıtladığı soru: Polimer ve yüzey etken akışkanlar mezoskopik ölçeklerde nasıl akar ve kendini örgütler?

Dışarıda bıraktığı: Yumuşak potansiyeller, düzeltilmedikçe zincirlerin fiziğe aykırı biçimde birbirini geçmesine izin verir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^14 FLOPS yaklaşık uzun süreler boyunca milyonlarca boncuk. Şu tarihten beri: 1992 Hoogerbrugge ve Koelman'ın dağılımlı parçacık dinamiğiyle mikroskobik hidrodinamik olayların simülasyonu. [kaynak](https://doi.org/10.1209/0295-5075/19/3/001)

[Parçacıklar ve N-cisim](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-particles)[Stokastik süreçler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-stochastic)taban: Moleküller

### Gelişmiş örnekleme serbest enerji yöntemleri

Yüksek engelleri aşmak için dürtülen simülasyonlar, örneğin geçmişe bağlı yanlılık eklemek; böylece nadir olaylar ve serbest enerji manzaraları hesaplanabilir.

Yanıtladığı soru: Çekirdeklenme ya da bağlanma gibi nadir bir değişimin serbest enerji maliyeti nedir?

Dışarıda bıraktığı: Cevap, kolektif değişkenlerin seçimine bağlıdır ve eksik bir değişken yanlış bir manzara verir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^16 FLOPS yaklaşık seçilmiş değişkenler boyunca uzun yanlı çalışmalar. Şu tarihten beri: 2002 Laio ve Parrinello'nun metadinamikle serbest enerji minimumlarından kaçışı. [kaynak](https://doi.org/10.1073/pnas.202427399)

[Moleküler dinamik](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-molecular-dynamics)[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-monte-carlo)taban: Atomlar

### Gözenekli malzemelerde adsorpsiyon

Gözenekli bir katının modelinde rastgele eklenen ve çıkarılan gaz molekülleri; bir zeolit ya da çerçeve malzemesinin ne kadar adsorbe edeceğini öngörmek için.

Yanıtladığı soru: Gözenekli bir malzeme belirli bir basınçta ne kadar gaz tutar?

Dışarıda bıraktığı: Katı çerçeve ve sabit yük yaklaşımları esnek malzemeleri yanlış değerlendirir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^13 FLOPS yaklaşık durum noktası başına milyonlarca ekleme, binlerce yapı. Şu tarihten beri: 1975 Adams'ın Lennard-Jones akışkanı için büyük kanonik topluluk Monte Carlo yöntemi. [kaynak](https://doi.org/10.1080/00268977500100221)

[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-monte-carlo)taban: Moleküller

### Polimer öz-uyumlu alan kuramı

Zincirlerin yerini kendi ortalama çekimini hisseden bir yoğunluk alanı alır; böylece blok kopolimerler ve karışımlar, tek tek zincirleri izlemeden düzenli örüntüleri için çözülebilir.

Yanıtladığı soru: Bir blok kopolimer kendini hangi örüntüye dizer?

Dışarıda bıraktığı: Ortalama alan kuramı, faz sınırlarının yakınında önem kazanan dalgalanmaları yok sayar.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^12 FLOPS yaklaşık üç boyutlu ızgarada difüzyon denklemlerini çözme. Şu tarihten beri: 1965 Edwards'ın dışlanmış hacimli polimerlerin istatistiksel mekaniği. [kaynak](https://doi.org/10.1088/0370-1328/85/4/301)

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)taban: Moleküller

### Polimerler için zincir büyütmeli Monte Carlo

Boyutlarını, entropilerini ve dışlanmış hacim davranışlarını ölçmek için ağırlıklarla bağ bağ kurulan uzun molekül zincirleri.

Yanıtladığı soru: Uzun, esnek bir zincir ne kadar büyüktür ve neden kendini kesmez?

Dışarıda bıraktığı: Ağırlıklar zincir uzunluğuyla düzensiz büyür; bu yüzden çok uzun olanlar yeniden örnekleme hileleri gerektirir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^9 FLOPS yaklaşık milyonlarca zincir, dinamikten çok daha ucuz. Şu tarihten beri: 1955 Rosenbluth ve Rosenbluth'ın moleküler zincirlerin ortalama uzamasının Monte Carlo hesabı. [kaynak](https://doi.org/10.1063/1.1741967)

[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-monte-carlo)taban: Moleküller

## Katılar

### Manyetizma ve faz geçişleri

Kafes üzerinde rastgele dönen spinler; klasik Ising modeli ve ondan türeyen modeller, kritik sıcaklıkta düzenin nasıl ortaya çıktığını incelemek için kullanılır.

Yanıtladığı soru: Bir mıknatıs mıknatıslığını neden tam olarak tek bir sıcaklıkta yitirir?

Dışarıda bıraktığı: Gerçek bir mıknatısın, idealleştirilmiş örgünün tasarım gereği dışarıda bıraktığı biçim ve safsızlık ayrıntıları vardır.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^12 FLOPS yaklaşık bir dizüstü bilgisayar; saniyede milyarlarca spin çevirme. Şu tarihten beri: 1953 Metropolis kabul-ret Monte Carlo yöntemi, sonradan spin modelleri için standart araç oldu; 1953 makalesinin kendisi sert diskleri simüle ediyordu [kaynak](https://zhanggroup.org/teaching/literature/Metropolis1953.pdf) Simülasyonlar ağacında: [Metropolis algoritması](https://simulation-hypothesis.com/tr/trees/simulations?n=m-mcmc)

[Etkileşimli modeli çalıştır](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/run#toy-ising)

[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-monte-carlo)taban: Atomlar

### Kırılma ve kusurlar

Bir çatlağın ucundaki atomlar ve metallerin parçalanmak yerine bükülmesini sağlayan kusurlar.

Yanıtladığı soru: Bu malzeme neden bükülmek yerine çatlar?

Dışarıda bıraktığı: Yalnızca birkaç atom genişliğindeki bir çatlak ucu, yine de bütün bir kirişin boyunca uzanan çatlağı temsil etmek zorundadır.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^14 FLOPS yaklaşık bir masaüstü GPU'su ya da küçük bir küme, çatlak çalıştırması başına saatler. Şu tarihten beri: 1976 Ashurst ve Hoover'ın bir çatlak ucunun erken moleküler dinamik simülasyonu.

[Moleküler dinamik](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-molecular-dynamics)taban: Atomlar

### Mikroyapı

Bir metal katılaşırken ya da ısıl işlem görürken oluşan ve büyüyen kristal taneleri; çoğu zaman faz alanı yöntemiyle.

Yanıtladığı soru: Hangi ısıl işlem en güçlü alaşımı verir?

Dışarıda bıraktığı: Tane sınırları, gerçekte oldukları gibi dağınık kusurlar olarak değil, pürüzsüz matematiksel yüzeyler olarak ele alınır.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^14 FLOPS yaklaşık bir iş istasyonu ya da küçük küme, katılaşan alaşım başına saatler. Şu tarihten beri: 1991 Chen ve Khachaturyan'ın büyüyen bir mikroyapının erken faz alanı modeli.

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-monte-carlo)taban: Alanlar

### Granüler malzemeler

Kum, tahıl, tozlar ve haplar, çarpışan ve sıkışan milyonlarca ayrı parçacık olarak.

Yanıtladığı soru: Silo neden tıkanır ve çığ nasıl başlar?

Dışarıda bıraktığı: Gerçek taneler pürüzlü ve düzensizdir; simüle edilenler hemen her zaman idealleştirilmiş kürelerdir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^14 FLOPS yaklaşık bir masaüstü GPU'su ya da küçük bir küme, aynı anda milyonlarca tane. Şu tarihten beri: 1979 Cundall ve Strack'ın taneli parçacıkların ilk ayrık eleman modeli.

[Etkileşimli modeli çalıştır](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/run#toy-sand)

[Parçacıklar ve N-cisim](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-particles)taban: Bedenler

### Dislokasyon dinamiği

Bir kristalin kafesinden geçen çizgi kusurları; hareket ederken, çoğalırken ve dolanırken izlenir ve kalıcı bükülme ya da uzamaya yol açar.

Yanıtladığı soru: Bu metal neden kopmak yerine bükülür ve gerçekte ne kadar güçlüdür?

Dışarıda bıraktığı: Dislokasyonları, mükemmel bir kristalin içindeki temiz çizgiler olarak ele alır; oysa gerçek metaller etkileştikleri başka kusurlarla doludur.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^14 FLOPS yaklaşık bir iş istasyonu ya da küçük küme, çalıştırma başına saatlerden günlere. Şu tarihten beri: 1990 kristal plastisitesinin erken ayrık dislokasyon dinamiği simülasyonları.

[Parçacıklar ve N-cisim](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-particles)[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)taban: Atomlar

### İnce film büyümesi

Bir yüzeye teker teker gelip yapışan, zıplayan ya da birbirini gömen atomlar; bir film katman katman oluşurken.

Yanıtladığı soru: Bu film pürüzsüz mü büyüyecek, yoksa pürüzlü ve kusurlarla dolu mu?

Dışarıda bıraktığı: Gerçek biriktirme odalarında, idealleştirilmiş bir atom akısının içermediği kirlenme ve düzensiz akış vardır.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^13 FLOPS yaklaşık bir iş istasyonu; simüle film başına saatler. Şu tarihten beri: 1966 büyüyen bir yüzeye gelen atomların erken kinetik Monte Carlo modelleri.

[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-monte-carlo)taban: Atomlar

### Malzemelerde radyasyon hasarı kaskadları

Kristale çarpan hızlı bir atom, komşularını yerinden ederken ve boşluklar bırakırken izlenir; ışınlanmış metallerin nasıl bozulduğunu öngörmek için.

Yanıtladığı soru: Tek bir çarpma bir kristalden kaç atomu söker?

Dışarıda bıraktığı: Kusurlar sonra, çağlayanın çok ötesinde yıllarca evrilir ve aradaki boşluğu kapatmak için başka yöntemler gerekir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^13 FLOPS yaklaşık onlarca pikosaniye için milyonlarca atom, birçok çarpma yönü için tekrarlanır. Şu tarihten beri: 1960 Gibson, Goland, Milgram ve Vineyard'ın bir bakır örgüsünde ışınım hasarı dinamiği. [kaynak](https://doi.org/10.1103/physrev.120.1229)

[Moleküler dinamik](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-molecular-dynamics)[Parçacıklar ve N-cisim](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-particles)taban: Atomlar

### Alaşım küme açılımı

Bir alaşımın enerjisi, komşu atomların küçük kümeleri üzerinden bir toplam olarak yazılır; böylece düzen ve faz diyagramı Monte Carlo ile örneklenebilir.

Yanıtladığı soru: Bir alaşım atomların hangi düzenlerini yeğler ve ne zaman düzen kazanır?

Dışarıda bıraktığı: Genişleme belli bir kafese sabitlenmiştir ve titreşim ile manyetik katkıları kaçırabilir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^12 FLOPS yaklaşık ilk ilkelerden hesaplanmış yüzlerce enerji, ardından ucuz kafes Monte Carlo. Şu tarihten beri: 1984 Sanchez, Ducastelle ve Gratias'ın çok bileşenli sistemlerin genelleştirilmiş küme tanımı. [kaynak](https://doi.org/10.1016/0378-4371%2884%2990096-7)

[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-monte-carlo)[İlk ilkeler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-first-principles)[Kafes alan kuramı](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-lattice)taban: Atomlar

### Kristal plastisitesi sonlu eleman modelleme

Belirli kristal düzlemleri boyunca kayarak, bireysel yönelimleriyle biçim değiştiren metal taneleri; dayanımı, dokuyu ve şekillenme davranışını öngörmek için.

Yanıtladığı soru: Kristal yönelimleri bir metalin nasıl eğilip sertleşeceğini nasıl belirler?

Dışarıda bıraktığı: Sertleşme yasaları testlere göre uydurulmuştur ve tek tek dislokasyonların hafızasını taşımaz.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^12 FLOPS yaklaşık binlerce tanenin sonlu eleman modelleri. Şu tarihten beri: 1982 Peirce, Asaro ve Needleman'ın sünek tek kristallerde düzgün olmayan ve yerelleşmiş biçim değiştirmenin çözümlemesi. [kaynak](https://doi.org/10.1016/0001-6160%2882%2990005-0)

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)taban: Alanlar

### Mikromanyetik simülasyon

Bir mıknatıstaki mıknatıslanma yönü, manyetik bölgelerin (domenlerin) nasıl oluştuğunu ve değiştiğini izlemek için; değiş tokuş, anizotropi ve kaçak alanlarla birlikte hücrelere ayrıklaştırılır.

Yanıtladığı soru: Bir nanomıknatısın mıknatıslanması nasıl yön değiştirir?

Dışarıda bıraktığı: Sıcaklık kaba biçimde ele alınır ve değişim uzunluğundan büyük hücreler ayrıntı kaybeder.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^12 FLOPS yaklaşık milyonlarca hücreli sonlu fark çalıştırmaları. Şu tarihten beri: 1988 Schabes ve Bertram'ın ferromanyetik küplerde mıknatıslanma süreçlerinin üç boyutlu mikromanyetik çalışması. [kaynak](https://doi.org/10.1063/1.341858)

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)taban: Alanlar

### Organik yarı iletken yük taşınımı

Düzensiz moleküller arasında zıplayan elektronlar ya da boşluklar, plastik elektroniğinde hareketliliği öngörmek için rastgele yürüyüşlerle simüle edilir.

Yanıtladığı soru: Yükler düzensiz bir organik malzemede ne kadar hızlı hareket eder?

Dışarıda bıraktığı: Sıçrama hızları varsayılmış biçimlerdir ve morfoloji ideal hâle getirilmiştir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^11 FLOPS yaklaşık Büyük kafeslerde Monte Carlo sıçramaları. Şu tarihten beri: 1993 Bassler'ın düzensiz organik fotoiletkenlerde yük taşınımının Monte Carlo simülasyonu. [kaynak](https://doi.org/10.1002/pssb.2221750102)

[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-monte-carlo)[Stokastik süreçler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-stochastic)taban: Moleküller

### Kafes ısıl iletkenlik hesabı

Kafes titreşimlerinin taşıdığı ısı ve saçılma hızları ilk ilkelerden hesaplanır; bir kristalin ısıl iletkenliği uydurma yapmadan öngörülür.

Yanıtladığı soru: Bir kristal, yalnızca atomlardan yola çıkarak ısıyı ne kadar iyi taşır?

Dışarıda bıraktığı: Güçlü ölçüde anharmonik ve düzensiz malzemeler için ek bir yöntem gerekir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^15 FLOPS yaklaşık bir süper hücrede binlerce kuvvet hesabı. Şu tarihten beri: 2007 Broido, Malorny, Birner, Mingo ve Stewart'ın yarı iletkenlerin öz örgü ısıl iletkenliğini ilk ilkelerden hesaplaması. [kaynak](https://doi.org/10.1063/1.2822891)

[İlk ilkeler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-first-principles)[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)taban: Atomlar

### Difüzyonla sınırlı kümelenme

Büyüyen bir kümeye yapışana kadar rastgele dolaşan parçacıklar; dendritler ve mineral çökeltileri gibi dallanan fraktallar üretir.

Yanıtladığı soru: Rastgele yürüyenler neden dallanan fraktal kümeler büyütür?

Dışarıda bıraktığı: Yüzey enerjisi ya da kimya olmadan yalnızca tek bir idealleştirilmiş büyüme kuralını modeller.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^8 FLOPS yaklaşık bir kafes üzerinde milyonlarca yürüyen. Şu tarihten beri: 1981 Witten ve Sander'in difüzyonla sınırlı kümelenmesi, kinetik bir kritik olgu. [kaynak](https://doi.org/10.1103/physrevlett.47.1400)

[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-monte-carlo)[Stokastik süreçler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-stochastic)taban: Kurallar

### Kristallerin üretken modelleri

Bilinen kristallerle eğitilmiş bir difüzyon ya da varyasyonel model yeni periyodik yapılar önerir; bunlar sonra kuantum mekaniksel hesaplarla denetlenir ve gevşetilir.

Yanıtladığı soru: Bir model, bilinenleri taramak yerine kararlı yeni malzemeler hayal edebilir mi?

Dışarıda bıraktığı: Önerilen yapıların çoğu kararsızdır ya da yapılamaz ve model bunların hiçbirinin nasıl sentezleneceğini bilmez.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^18 FLOPS yaklaşık haftalarca GPU eğitimi, ardından bir elektronik yapı denetimleri hattı. Şu tarihten beri: 2021 Xie ve arkadaşlarının periyodik malzeme üretimi için kristal difüzyon değişimsel otokodlayıcısı. [kaynak](https://arxiv.org/abs/2110.06197)

[Öğrenilmiş emülatörler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-learned)[İlk ilkeler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-first-principles)taban: Atomlar

## Tepkimeler, kataliz ve elektrokimya

### Kataliz

Bir katalizörün yüzeyine yapışan, tepkimeye giren bir molekül; tepkime için gereken enerjiyi düşüren yolu bulmak için adım adım hesaplanır.

Yanıtladığı soru: Hangi yüzey ve üzerindeki hangi atom düzeni bu tepkimeyi en çok hızlandırır?

Dışarıda bıraktığı: Gerçek katalizörlerde, temiz ve kusursuz bir model yüzeyin hiç uğraşmak zorunda kalmadığı kusurlar, zehirler ve yaşlanma vardır.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^15 FLOPS yaklaşık bir üniversite kümesi, aday katalizör yüzeyi başına günler. Şu tarihten beri: 1995 bir katalizör yüzeyi boyunca bir tepkime yolunu haritalayan erken kuantum hesapları.

[İlk ilkeler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-first-principles)taban: Atomlar

### Pil ve elektrokimyasal hücre modelleme

Bütün bir pil ya da yakıt hücresi, elektrotları, elektroliti ve arayüzleriyle, birçok döngü boyunca yük, boşalma ve ısınma üzerinden birlikte modellenir.

Yanıtladığı soru: Bu hücre bozulmadan önce kaç döngü dayanır ve ne kadar ısınır?

Dışarıda bıraktığı: Yıllarca süren gerçek kullanımdaki bozulma hâlâ çoğunlukla kısa hızlandırılmış testlerden ekstrapole edilir, doğrudan simüle edilmez.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^14 FLOPS yaklaşık bir iş istasyonu ya da küçük küme, simüle bisiklet testi başına saatler. Şu tarihten beri: 1975 bir pil elektrodunun yüklenmesi ve boşalmasının erken matematiksel modelleri.

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)taban: Alanlar

### Korozyon

Çevresiyle elektrokimyasal bir tepkime yüzünden atom kaybeden bir metal yüzey; çukurlaşırken, incelirken ya da koruyucu bir tabaka oluştururken izlenir.

Yanıtladığı soru: Bu metal delinip paslanmadan önce ne kadar dayanır?

Dışarıda bıraktığı: Gerçek korozyon, ideal modelin dışarıda bıraktığı yerel kirlenmeye, yüzey çiziklerine ve kaçak akımlara güçlü biçimde bağlıdır.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^13 FLOPS yaklaşık bir iş istasyonu; korozyon senaryosu başına saatler. Şu tarihten beri: 1970 çukurlaşma ve elektrokimyasal korozyonun erken bilgisayar modelleri.

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-monte-carlo)taban: Alanlar

### Kristalleşme

Aşırı doymuş bir çözeltideki moleküllerin ya da iyonların birbirini bulup büyüyen bir kristal kafese kilitlenmesi; bir bileşiğin nasıl kristalleşeceğini öngörmek için kullanılır.

Yanıtladığı soru: Bu süreç gerçekte hangi şekil ve boyutta kristaller üretecek?

Dışarıda bıraktığı: Çekirdeklenme, yani ilk kümenin oluşması, doğrudan gözlemlenemeyecek ya da tümüyle hesaplanamayacak kadar hızlı bir ölçekte ve hızda gerçekleşir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^13 FLOPS yaklaşık bir iş istasyonu ya da küçük küme, simüle edilen parti başına saatler. Şu tarihten beri: 1988 aşırı doygun bir çözeltiden çekirdeklenme ve büyümenin erken hesaplanmış modelleri.

[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-monte-carlo)[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)taban: Moleküller

### Kimyasal reaktör mühendisliği

Bir endüstriyel kabın içindeki akışkan akışı, karışma, ısı ve yüzlerce tepkime adımı birlikte modellenir; ne kadar ürün çıkacağını öngörmek için.

Yanıtladığı soru: Bu reaktör tasarımı temiz ve güvenli bir tepkime için yeterince hızlı karışıp soğuyacak mı?

Dışarıda bıraktığı: Küçük bir test reaktöründen tam ölçekli bir endüstriyel reaktöre geçerken, mühendislerin deneyimle düzelttiği biçimlerde yine de doğruluk kaybedilir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^15 FLOPS yaklaşık bir üniversite ya da sanayi kümesi, incelenen tasarım başına günler. Şu tarihten beri: 1970 endüstriyel bir kimyasal reaktörün erken hesaplamalı akışkanlar dinamiği modelleri.

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)taban: Alanlar

### Polimerleşme kinetiği

Küçük moleküller her seferinde bir tepkime adımıyla birbirine bağlanıp uzun zincirler oluşturur; zincirlerin ne kadar uzayacağını ve ne kadar düzgün olacağını tahmin etmek için izlenir.

Yanıtladığı soru: Polimer zincirleri ne kadar uzun olacak ve bu ne kadar değişecek?

Dışarıda bıraktığı: Zincirleri erken dallandıran ya da sonlandıran yan tepkimeler genellikle birkaç ortalama hıza basitleştirilir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^12 FLOPS yaklaşık bir dizüstü bilgisayar; tam bir toplu simülasyon dakikalar sürer. Şu tarihten beri: 1968 zincir büyütmeli bir polimerleşmenin erken hesaplanmış kinetik modelleri.

[Stokastik süreçler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-stochastic)[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)taban: Moleküller

### Yakıt hücresi zarı ve taşınım modelleme

Bir yakıt hücresinin zarından ve elektrotlarından geçen su, protonlar ve gaz; performansı ve ne zaman kuruyacağını ya da su basacağını öngörmek için.

Yanıtladığı soru: Su ve yük bir yakıt hücresi zarından nasıl geçer?

Dışarıda bıraktığı: Zar taşınımı uydurulmuş yasalara dayanır ve gözeneklerdeki sıvı suyu modellemek zordur.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^10 FLOPS yaklaşık iki ya da üç boyutlu hücre modelleri, iş istasyonunda hafif. Şu tarihten beri: 1991 Springer, Zawodzinski ve Gottesfeld'in polimer elektrolit yakıt hücresi modeli. [kaynak](https://doi.org/10.1149/1.2085971)

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)taban: Alanlar

### Gözenek ağı modellemesi

Gözenekli bir kaya ya da elektrot, akışkanın adım adım işgal ettiği gözenek ve boğazlardan oluşan bir ağa indirgenir; akışı ve kılcal davranışı öngörmek için.

Yanıtladığı soru: Bir sıvı gözenekli bir malzemeyi nasıl doldurur ve içinde nasıl hareket eder?

Dışarıda bıraktığı: Gerçek gözenek şekilleri borulara ve kürelere basitleştirilmiştir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^10 FLOPS yaklaşık milyonlara kadar gözenekten oluşan ağlar, doğrudan akışa kıyasla ucuz. Şu tarihten beri: 1956 Fatt'ın gözenekli ortamın ağ modeli. [kaynak](https://doi.org/10.2118/574-g)

[Ağ modelleri](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-network)[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)taban: Alanlar

[◂ Dünya ve iklim](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/earth-climate)[Yaşam ve tıp ▸](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/life-medicine)