대부분의 대규모 시뮬레이션은 별 형성, 갤럭시 합병, 태양계 이벤트, 기후 등과 같은 특정 프로세스입니다. 이것들은 전혀 시뮬레이션하기가 쉽지 않습니다. 컴퓨터가 그들에 대한 모든 자세한 정보를 추가하기가 어려운 물리적 현상을 복잡하게 표시합니다.
더욱 복잡하게 만들기 위해 임의의 일이 일어나고 있습니다. 물 한 잔처럼 단순한 것조차도 간단하지 않습니다. 우선, 순수한 물이 아니며, 나트륨, 칼륨, 다양한 양의 공기, 약간의 먼지와 같은 미네랄이 있습니다. 물 한 잔 모델이 정확하기를 원한다면 모든 것을 설명해야합니다. 그러나 모든 단일 물 한 잔에 정확히 같은 양의 미네랄이 포함되지는 않습니다. 컴퓨터 시뮬레이션은 현상 내에서 혼돈을 추정하기 위해 최선을 다해야합니다. 더 복잡성을 더할 때마다 시뮬레이션을 완료하는 데 시간이 오래 걸리고 더 많은 처리와 메모리가 필요합니다.
그렇다면 어떻게 우주 자체를 시뮬레이션 할 수 있습니까? 우선, 우주가 어떻게 형성되는지 설명하기 위해 좋은 이론이 필요합니다. 운 좋게도, 우리는 하나가 있습니다. 그러나 그것이 완벽하다는 것을 의미하지는 않습니다. 예를 들어, 우리는 여전히 우주가 얼마나 빨리 확장되는지 모릅니다.
다음으로, 당신은 올바른 순간에 모든 재료를 올바른 규모로 추가합니다-어둠과 규칙적인 물질 팀은 우주가 약 2 억 5 억 년이되었을 때 은하를 형성하기 위해 팀을 구성합니다.
.내용
- 1 N-Body 시뮬레이션
- 2 모의 카탈로그
- 3 하드웨어
- 4 시뮬레이션 가설
- 4.1 시뮬레이션의 교훈
n-body 시뮬레이션
유니버스 시뮬레이션은 여러 가지 이유로 과학자들에 의해 만들어집니다. 그것은 우주에 대해 더 많이 배우거나 단순히 모델을 테스트하고 실제 천문 데이터와 대면하는 방법입니다. 이론이 올바른 경우 시뮬레이션에 형성된 구조는 가능한 한 현실적으로 보일 것입니다.
각각 자체 사용 및 장점을 가진 다양한 유형의 시뮬레이션이 있습니다. 예를 들어, "N-Body"시뮬레이션은 입자의 운동에 중점을 두므로 중력 및 상호 작용에 중점을 둡니다.
예를 들어 Millenium Run은 100 억 개가 넘는 암흑 물질 입자를 통합합니다. 암흑 물질이 실제로 무엇인지 모르더라도 연구자들은 이러한 '입자'를 사용하여 암흑 물질 속성을 시뮬레이션 할 수 있습니다. 별 형성, 블랙홀 형성 및 기타 세부 사항의 능력을 제공하는 IllustristNG와 같은 다른 시뮬레이션이있었습니다. 가장 최근의 것은 100자가 바이트 카탈로그입니다.
결국 시뮬레이션은 우주의 모든 세부 사항을 공개 할 수는 없습니다. 누군가가 가지고있는 맛 파이를 시뮬레이션 할 수는 없지만 은하 및 기타 클러스터의 구조와 같은 대규모 작업을 수행하기에 충분한 세부 사항을 가질 수 있습니다.
.모의 카탈로그
다른 유형의 모델은 모의 카탈로그입니다. 모의는 임무를 모방하도록 설계되었으며 수년에 걸쳐 망원경으로 수집 한 데이터를 사용합니다. 그런 다음 일부 구조의지도가 만들어집니다. 은하, 퀘이사 또는 기타 것들 일 수 있습니다.
모의는 기록 된 물리적 특성으로 관찰 된대로 이러한 물체를 시뮬레이션합니다. 그들은 우리가 알고있는 모든 재료와 함께 우주의 모델에 따라 만들어졌습니다.
모의에 사용 된 모델의 이론은 망원경의 관찰과 비교하여 테스트 할 수 있습니다. 이것은 우리의 가정과 이론이 얼마나 옳고 그른지에 대한 아이디어를 제공하며, 아이디어를 테스트에 넣을 수있는 좋은 방법입니다. 일반적으로 연구원들은 약 1000 개의 모의를 사용하여 결과에 통계적으로 중요합니다.
하드웨어
모델이 어떻게 생산되는지, 그리고 얼마나 많은 에너지를 사용하는지에 대해 무대 뒤에서 살펴 보겠습니다. 이러한 천문 및 기후 시뮬레이션은 슈퍼 컴퓨터에 의해 만들어졌으며 매우 슈퍼입니다. 예를 들어 Millenium 런은 Regatta Supercomputer를 사용하여 만들어졌습니다. 이러한 시뮬레이션의 경우 1 테라 바이트의 RAM이 필요했으며 23 개의 테라 바이트의 원시 데이터를 초래했습니다.
Illustristrng는 Hazel Hen을 사용했습니다. 이 짐승은 초당 7.42 파동의 부동 소수점 작업 (PFLOPS)에서 수행 할 수 있으며, 이는 수백만 개의 랩톱과 동일합니다. 또한 Hazel Hen은 3200 킬로와트의 에너지를 소비하여 매운 전기 요금으로 이어집니다. Atenuri II를 사용하여 100 테라 바이트의 결과를 가진 Uchuu는 이루어졌습니다. 이것은 3.087 pflops로 수행됩니다.
OORT 클라우드 시뮬레이션에서 팀은 작업에 사용 된 에너지의 양을보고했습니다.“네덜란드 국립 슈퍼 컴퓨터가 소비 한 약 2MW의 전기 http://green-algorithms.org/).” 미래에 더 흔할 수있는 습관.
시뮬레이션 가설
그렇다면 이것이 우리 자신의 우주가 시뮬레이션이 될 가능성에 대해 무엇을 말합니까? 우리는 일종의 매트릭스에 살 수 있습니까? 아니면 그냥 Rick &Morty 미세한 미시적입니까? 우리가 모의 우주에 있고 당신은 특권이있는 부유 한 시민이 아니라고 생각하는 사회적 혼란을 상상해보십시오. 건축가에게는 끝나지 않을 것입니다.
시뮬레이션 가설은 실제로 일부 연구자들에 의해 진지하게 간주됩니다. 그것은 Nick Bostrom에 의해 가정되었으며 세 가지 주요 조건이 있습니다. 적어도 하나는 사실이어야합니다.
이것은 시뮬레이션 가설은 과학적 이론이 아닙니다. 그것은 단순히 아이디어입니다. 매우 흥미로운 아이디어이지만 단순히 아이디어에 지나지 않습니다.
시뮬레이션의 교훈
우리가 시뮬레이션을 만들어 배운 것은 자연의 완벽한 사본을 만드는 것이 불가능하다는 것입니다. N- 바디 시뮬레이션은 완벽한 예입니다. 우리는 모든 것을 시뮬레이션 할 수는 없지만 연구와 관련된 것을 만드는 입자를 시뮬레이션 할 수는 없습니다. 기후 모델에서 우리는 동일한 문제가 있는데, 지리적 위치를 재현하기위한 완벽한 픽셀을 만드는 것은 불가능합니다. 원하는 기능을 근사화 할 수 있습니다.
.다른 어려움은 에너지 소비이며, 우리가 현상을 시뮬레이션하기가 어렵습니다. 사람들이 스스로 선택하는 우주를 시뮬레이션하려면 불가능한 양의 힘이 필요하며 데이터를 어떻게 저장할 수 있는지. Asimov의‘마지막 질문’처럼 끝나지 않는 한 - 읽을 가치가 있습니다.
결국 시뮬레이션이 가능하지만 미세 소수는 불가능합니다. 우리는 시뮬레이션을 계속 개선하여 더 빠른 슈퍼 컴퓨터에서 더 나은 시뮬레이션을 만들 것입니다. 이 모든 것은 효율적인 프로그램이 필요하다는 생각으로 에너지가 적고 시간이 줄어 듭니다.
