Quando a matemática não pode ser feita manualmente, físicos modelando sistemas complexos, como a dinâmica das moléculas biológicas do corpo, precisa usar simulações de computador. Esses sistemas complicados requerem um período de tempo antes de serem medidos, à medida que se estabelecem em um estado de equilíbrio. A questão é:por quanto tempo as simulações de computador precisam ser executadas para serem precisas? Acelerar o tempo de processamento para elucidar sistemas de estudo altamente complexos tem sido um desafio comum. E isso não pode ser feito executando cálculos paralelos. Isso porque os resultados do lapso de tempo anterior são importantes para calcular o próximo lapso de tempo. Agora, Shahrazad Malek da Memorial University of Newfoundland, Canadá, e colegas desenvolveram uma solução parcial prática para o problema de economizar tempo ao usar simulações de computador que exigem colocar um sistema complexo em um estado estacionário de equilíbrio e medir suas propriedades de equilíbrio.
Essas descobertas são parte de uma edição especial sobre "Avanços em Métodos Computacionais para Sistemas de Matéria Mole, "publicado recentemente em EPJ E .
Uma solução é executar várias cópias da mesma simulação, com condições iniciais aleatórias para as posições e velocidades das moléculas. Calculando a média dos resultados sobre este conjunto de 10 o 50 execuções, cada corrida no conjunto pode ser mais curta do que uma única corrida longa e ainda produzir o mesmo nível de precisão nos resultados. Neste estudo, os autores vão um passo adiante e se concentram em um caso extremo de examinar um conjunto de 1, 000 corridas - apelidado de enxame. Essa abordagem reduz o tempo total necessário para obter a resposta para estimar o valor do sistema no equilíbrio.
Uma vez que este tipo de sistema multiprocessador massivo está gradualmente se tornando mais comum, este trabalho contribui para aumentar as técnicas disponíveis aos cientistas. As soluções podem ser aplicadas a estudos computacionais em áreas como bioquímica, física dos materiais, astrofísica, engenheiro químico, e economia.
