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    De um modelo de fluidos ao nascimento de um novo campo da física computacional

    Pode soar como coisa de contos de fadas, mas na década de 1950, dois modelos numéricos inicialmente desenvolvidos como um projeto favorito pelos físicos levaram ao nascimento de um campo inteiramente novo da física:a mecânica estatística computacional. Esta história apareceu recentemente em um artigo publicado em EPJ H , de autoria de Michel Mareschal, um Professor Emérito de Física na Universidade Livre de Bruxelas, Bélgica.

    O artigo descreve a longa jornada que conduz à aceitação de tais modelos - nomeadamente simulações de Monte Carlo e Dinâmica Molecular - como evidência confiável para descrever a matéria. Isso aconteceu em um momento em que o poder de computação necessário para executar simulações era escasso. Hoje, essas técnicas são usadas por milhares de pesquisadores para modelar o comportamento dos materiais, em contextos que variam de fusão a sistemas biológicos.

    A saga começou em 1951, quando John G. Kirkwood do California Institute of Technology, EUA, desenvolveu esta previsão teórica contra-intuitiva:um modelo de esferas duras - um modelo bruto para qualquer fluido - sofre uma transição de um fluido para um estado sólido sob condições controladas. Isso implica que a forma sólida ordenada contém mais entropia - ou tem mais espaço disponível para se mover - do que a forma fluida desordenada. Essas esferas normalmente não interagem entre si, como moléculas em um gás perfeito - experimentando uma repulsão infinita quando entram em contato.

    A previsão teórica de Kirkwood permaneceu controversa até que foi complementada por um intenso trabalho paralelo realizado por duas equipes de físicos americanos, originalmente lançado como projetos paralelos. O primeiro envolveu Bill Wood no Laboratório de Los Alamos, e levou ao desenvolvimento da abordagem de Monte Carlo; o segundo, que envolveu Berni Alder no Laboratório Nacional de Livermore, levou ao desenvolvimento da dinâmica molecular. Em última análise, foi a introdução da amostragem de importância - uma maneira inteligente de realizar Monte Carlo - por parte de Marshall Rosenbluth (também em Los Alamos) que provou ser um verdadeiro golpe de gênio na confirmação da previsão de Kirkwood.

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