Kommer rå datorkapacitet att klå människohjärnan i att beskriva naturen?

Relevanta dokument
Viktiga målsättningar med detta delkapitel

Från snökaos till kvantkaos

BFL122/BFL111 Fysik för Tekniskt/ Naturvetenskapligt Basår/ Bastermin Föreläsning 10 Relativitetsteori den 26 april 2012.

Dynamiska system. Hans Lundmark. Matematiska institutionen Linköpings universitet

18. Fasjämvikt Tvåfasjämvikt T 1 = T 2, P 1 = P 2. (1)

Tekniska beräkningar. Vad är tekn beräkningar? Vad är beräkningsvetenskap? Informationsteknologi. Informationsteknologi

Mål och betygskriterier för no-ämnena (bi, fy, ke)

Beräkningsvetenskap. Vad är beräkningsvetenskap? Vad är beräkningsvetenskap? Informationsteknologi. Informationsteknologi

Einstein's Allmänna relativitetsteori. Einstein's komplexa Allmänna relativitetsteori förklaras så att ALLA kan förstå den

Kinetisk Gasteori. Daniel Johansson January 17, 2016

TERMOFYSIK Kai Nordlund, Kursens www-hemsida: knordlun/termo/

Viktiga målsättningar med detta kapitel. Förstå skillnaden mellan jämvikt och ojämvikt. Förstå idealgasens tillståndsekvation

TERMOFYSIK I. Introduktion och första grundlagen

Kap 3 egenskaper hos rena ämnen

Spektrum seminarium Fredric Granberg1. 1) Accelerator Laboratoriet, Inst. för Fysik, Helsingfors Universitet

Strukturdynamiska simuleringar och PDE

Introduktionsföreläsning

Kemi vid Lunds universitet SOPHIE MANNER STUDIEREKTOR KILU

Anders Logg. Människor och matematik läsebok för nyfikna 95

Energiingenjör, 180 hp

Tentamen Fysikaliska principer

Innehållsförteckning. I. Introduktion och första grundlagen I.1. Överblick och motivation

Materialfysik vt Fasta ämnens termodynamik 4.1 Fasdiagram

Beräkningsvetenskap introduktion. Beräkningsvetenskap I

12. Kort om modern halvledarteknologi

12. Kort om modern halvledarteknologi

kvoten mellan två på varandra följande tal i en talföljd är konstant alltid lika stor.

Sammanfattning av räkneövning 1 i Ingenjörsmetodik för ME1 och IT1. SI-enheter (MKSA)

Mål och betygskriterier i Fysik

WALLENBERGS FYSIKPRIS

KUNSKAPSKRAV I ÄMNET BIOLOGI

FÖR DE NATURVETENSKAPLIGA ÄMNENA BIOLOGI LÄRAN OM LIVET FYSIK DEN MATERIELLA VÄRLDENS VETENSKAP KEMI

Prov Fysik 2 Mekanik

Introduktionsföreläsning

Detta är en lektion utvecklad under Kleindagarna 2011, vidareutvecklad och testad i klassrum av

Några material & Ekologi

Beräkningsvetenskap introduktion. Beräkningsvetenskap I

10. Relativitetsteori Tid och Längd

10. Kinetisk gasteori

3 Deriveringsregler. Vi ska nu bestämma derivatan för dessa fyra funktioner med hjälp av derivatans definition

Repetitionsuppgifter i Fysik 1

Kursplanen är fastställd av Naturvetenskapliga fakultetens utbildningsnämnd att gälla från och med , höstterminen 2019.

KLONING En kopiator för levande varelser?

VI. Reella gaser. Viktiga målsättningar med detta kapitel. VI.1. Reella gaser

Provet består av Del I, Del II, Del III samt en muntlig del och ger totalt 76 poäng varav 28 E-, 24 C- och 24 A-poäng.

1.5 Våg partikeldualism

Automationsingenjör, 180 hp

Universums tidskalor - från stjärnor till galaxer

@

1.1 René Descartes Cogito ergo sum - Je pense, donc je suis. - Jag tänker, därmed existerar jag.

Grundläggande energibegrepp

3: Muntlig redovisning Vid tveksamhet om betygsnivå, kommer du att få ett kompletterande muntligt förhör.

Prov i Matematik Prog: NV, Lär., fristående Analys MN UPPSALA UNIVERSITET Matematiska institutionen Michael Melgaard, tel

Föreläsning 1: Introduktion, Mikro och makrotillstånd, Multiplicitet, Entropi

Introduktionsföreläsning. Kursens innehåll. Kursens upplägg/struktur. Beräkningsvetenskap I

Produktion. i samarbete med. MAO Design 2013 Jonas Waxlax, Per-Oskar Joenpelto

Räkneövning 5 hösten 2014

Jorden År F-3 Närmiljö År 4-6 Vårt ekosystem År 7-9 Jordens ekosystem

Termodynamik FL4. 1:a HS ENERGIBALANS VÄRMEKAPACITET IDEALA GASER ENERGIBALANS FÖR SLUTNA SYSTEM

Uppgift Endast svar krävs. Uppgift Fullständiga lösningar krävs. 120 minuter för Del B och Del C tillsammans. Formelblad och linjal.

Kursprov i matematik, kurs E ht Del I: Uppgifter utan miniräknare 3. Del II: Uppgifter med miniräknare 5

Strömning och varmetransport/ varmeoverføring

Inledande matematik M+TD

Jonisering. Hur fungerar jonisering? Vad är en jon?

INTRODUKTION TILL SYSTEM- OCH REGLERTEKNIK (3 sp) TIDIGARE: GRUNDKURS I REGLERING OCH INSTRUMENTERING 3072 (2sv) Hannu Toivonen

Nollte huvudsatsen och temperatur. mekanisk jämvikt

Instuderingsfrågor för godkänt i fysik år 9

KUNSKAPSKRAV I ÄMNET FYSIK. Kunskapskrav för godtagbara kunskaper i slutet av årskurs 3

Repetition F7. Lunds universitet / Naturvetenskapliga fakulteten / Kemiska institutionen / KEMA00

Kap 3 egenskaper hos rena ämnen

Räkneövning 2 hösten 2014

4 rörelsemängd. en modell för gaser. Innehåll

ENKEL Programmering 3

TERMOFYSIK Andrea Sand, Kursens www-hemsida: ameinand/kurser/termo2018/

Termodynamik och inledande statistisk fysik

Optimering av depåpositioner för den minimala bensinförbrukningen i öknen

Praktisk beräkning av SPICE-parametrar för halvledare

Planering Ljud,hörsel och vågrörelse år7

Numeriska metoder för ODE: Teori

Uppdrag för LEGO projektet Hitta en vattensamling på Mars

Materialfysik vt Kinetik 5.6. Nukleation och tillväxt. [Mitchell ]

5.4.1 Nukleation Materialfysik vt Kinetik 5.6. Nukleation och tillväxt. Nukleation av en fast fas. Nukleation av en fast fas

Studieanvisningar i statistisk fysik (SI1161) för F3

10. Den semiklassiska modellen för elektrondynamik

Kurskatalog 2016 / 2017 LÄRVUX

Året runt i naturen skolår 2-3 (läsår som startar med jämn HT)

Matematiktävling för Skånes högstadieelever

Alla bilder finns på kursens hemsida

Entropi. Det är omöjligt att överföra värme från ett "kallare" till ett "varmare" system utan att samtidigt utföra arbete.

Programkonstruktion och Datastrukturer

PTG 2015 övning 1. Problem 1

Naturorienterande ämnen

exempel på krafter i idealiserade situationer, som till exempel i Slänggungan / Kättingflygaren eller Himmelskibet.

Hur kan en fallskärm flyga?

Modellering av en Tankprocess

FTEA12:4 Vetenskapsteori. Deduktiv metod - Falsifikationism -

Strömning och varmetransport/ varmeoverføring

David Wessman, Lund, 29 oktober 2014 Statistisk Termodynamik - Kapitel 3. Sammanfattning av Gunnar Ohléns bok Statistisk Termodynamik.

Tentamen i Kemisk Termodynamik kl 13-18

Kurskatalog 2015 / 2016 LÄRVUX

Transkript:

Kommer rå datorkapacitet att klå människohjärnan i att beskriva naturen? Kai Nordlund Professor i beräkningsmaterialfysik 17.11.2009? Matematisk-naturvetenskapliga fakulteten Institutionen för fysik Avdelning för materialfysik

Vad skall jag tala om? Analytisk beräkning vs. datorberäkning När fungerar analytisk matematik i att behandla naturen? Termodynamik, komplexitet och emergens Emergens i jonbombardemang av material Cirkeln sluts: den klassiska fysikens hämnd Framtid: förståelse av biologisk emergens?

Analytisk beräkning versus datorer Exempel: jorden och månen Vi ställer oss en vetenskaplig fråga: Vi vet var jorden och månen befinner sig nu. Var befinner de sig om en miljon år?

Analytisk beräkning versus datorer Analytisk beräkning: Om vi tänker oss att resten av solsystemet inte påverkar systemet, kan vi lätt räkna svaret på systemet: - Månens bana är en cirkel, platsen bestäms av rotationstiden => lösningen är i princip: PLATS = TID/29.53 dagar * 360 grader som ger platsen vilken tidpunkt som helst

Analytisk beräkning versus datorer Om nu en analytisk lösning dock inte skulle existera, kunde en dator ändå få fram svaret med att iterera: Ge jorden och månen en ursprungsplats Δt Δt Δt Δt Beräkna krafterna F och accelerationen a Flytta jorden och månen lite framåt: r = r +v t + 1 / 2 a t 2 Flytta tiden framåt: t = t + t Upprepa så länge det behövs

Analytisk beräkning versus datorer Genom att iterera får man också fram svaret på var månen är om en miljon år Δt Δt Δt Δt Men hur många gånger skall man iterera?? Om Δt = 1 timme, borde man iterera 24 x 365 x 1 000 000 = 8 760 000 000 gånger En analytisk beräkning ger svaret på en gång => Människan vinner datorn!

2 vs. 3 vs. N partiklar Jorden+månen är ett 2-partikelsystem Rörelseekvationerna går att lösa analytiskt (Newton) Men vad händer om det finns 3 partiklar? Fast jorden-månen-solen Inte mera möjligt att lösa exakt analytiskt! Och vad händer om det finns ett stort antal partiklar, N? En människa kan omöjligen lösa det med penna och papper Varför är detta viktigt? Världen består av atomer För att förstå atomers rörelse vill vi lösa rörelseekvationerna för ett stort antal atomer N En dator kan göra det!

Simulering av atomrörelse = molekyldynamik Ge atomer ursprungsplatser r 0, välj kort t Beräkna krafterna F = V(r) och a = F/m Flytta på atomerna: r = r +v t+ 1 / 2 a t 2 + Flytta tiden framåt: t = t + t Upprepa så länge det behövs

Exempel: 200 neonatomer Temperatur T = 300 K, Volym V = (5 nm) 3, Antal atomer N = 200 => simuleringen gav trycket P = 69 bar

Herr Boltzmanns hämnd Simuleringen på atomnivå gav 69 bar Att få svaret krävde 5300 itereringar och ungefär 1.2 miljoner växelverkningsberäkningar Men klassisk termodynamik kan samma sak: Redan på 1800-talet visste man att ädelgaser följer ganska väl tillståndsekvationen PV Nk T P B NkBT V Insättning ger 66 bar (jfr. simulering 69 bar) - En enda beräkning gav nästan rätt svar varför slösa en miljon beräkningar på en dator? => Människan vinner datorn!

Var går gränserna för analytisk beräkning? Analytisk klassisk termodynamik beskriver mycket bra termisk jämvikt T.ex. luft i ett rum med konstant temperatur Också vissa ojämviktsprocesser kan beskrivas bra analytiskt Exempel: luft i ett rum en kall vinterdag: +20 C inne, -20 C ute - Värmekonduktivitetsekvationen [Werner Åström, Talvi-ikkuna, 1920, museot.fi]

Vad är gränserna för analytisk beräkning? Men många ojämviktsprocesser kan aldrig beskrivas analytiskt Speciellt intressanta är processer där komplicerat beteende stiger fram utan styrning, spontant Emergens, more is different Från enkla grundväxelverkningar stiger det fram komplicerat beteende då det finns tillräckligt av dem Emergens är mycket svårt att spå analytiskt Men emellanåt kan man se det direkt i datorsimuleringar! - Och naturen

Explosionen i datorkapacitet! Log kapacitet 10 12 10 9 10 6 10 3 Moores lag + Parallelprocessering x 1000 10 0 Hur många datoroperationer kan man göra idag? Finlands Cray: 2000 prosessorer, 36 timmar: 1965 1975 1985 1995 2005 Tid En enda körning kan vara 2000 x 36 x 3600 x 10 9 operationer = 259 200 000 000 000 000 stycken!!!

Exempel av emergens i atomnivås bombardemangsprocesser I vår grupp forskar vi i vad som händer när man beskjuter ytor med joner Kiihdytin De accelereras till mycket stor energier En atom eller atomkluster i taget bombarderar ytor Yt- och nanovetenskap 5 300 mm Liknande bombardemang används i bl.a. tillverkning av datorchips

Liten bombardemangsenergi: 500 ev Den teoretiska forskningen i området har redan länge gjorts med datorsimuleringar Detta är biljardbollsfysik, och kan förstås kvalitativt med klassisk fysik

100x större bombardemangsenergi: 50 000 ev Nu är beteendet mycket komplicerat Detta kan inte på något sätt förutspås analytiskt! Ett komplicerat beteende steg fram => Emergens!!

1000x större bombardemangsenergi: 50 000 000 ev Ett guldkluster (100 000 atomer) slår till mot guld Denna simulering tar ungefär 200 000 CPUtimmar då man kör den på Finlands Cray: ~ en triljon (10 18 ) operationer Emergens!!

Emergens Atomers grundväxelverkningar var i alla fall de samma, och relativt enkla: 3 analytiska ekvationer Men när antalet atomer steg till ungefär en miljon, steg det komplicerade beteendet fram: upprepandet av ett (löjligt) stort antal växelverkningar => emergens Fenomenet åstadkoms bara tack vare ett otroligt stort antal upprepade växelverkningar! => Datorn vinner människan!

Lordi Rayleighs hämnd Men låt oss se på det sista fallet pånytt: Fingrarna bryts upp spontant Detta beteende förutspådde Lord Rayleigh på 1800-talet!

Tvärsnitt: Au 100, 2 000 000 ev Klassiska vågor (ljud, jfr. Mats Braskén idag)!

Cirkeln sluts Vågorna stiger fram ur atomnivås simulering Men denna våg kan beskrivas med den klassiska vågekvationen! Alltså en del av beteendet har återvänt till den klassiska kontinuitetsvärlden! Att komma fram ditt krävde en miljard räkneoperationer Emergens!! Klassisk termodynamik

Sammandrag om exemplet - hur slöts cirkeln? 10 10000 atomer --klassisk biljardbollsfysifysik 1 000 000 atomer --Emergens 100 000 000 atomer --Klassiska fysikens återkomst --Men Men andra lagar

Svaret Nej! Då när analytiska ekvationerna fungerar, klår människohjärnan fortfarande datorer Jo! Men det finns fenomen, som emergens och andra komplexa fenomen, som människan inte kan beskriva utan datorns hjälp!

Biologisk emergens? Växelverkningarna mellan atomer är relativt enkla och ganska välförstådda Bindningslängder, vinklar, mm. Men hur stiger den extremt komplicerade biologin, livet, fram ur detta? 20 enkla aminosyror Komplicerat protein

Hur långt kan man modellera biologi? Man kan i biofysiken redan nu simulera impressivt komplicerade biologiska strukturer Atom eller atombaserade grovkornsmodeller Man kan redan nu modellera t.ex. en hel cellvägg dynamiskt Också ett helt virus har modellerats Nån dag kanske en hel cell Exempel på dynamisk process: t.ex. alkoholens inverkan på en cellvägg [Emppu Salonen] Biologisk emergens kan modelleras

Framtiden: emergens av medvetande?? En av de största kvarvarande problemen i naturvetenskap är hur medvetande stiger fram På något sätt får biljoner och triljoner neuronväxelverkningar till stånd medvetande och intelligens Emergens av intelligens Vad förklarar detta, och kan man få fram det i datorer?? Om man kan, blir datorerna medvetande!?!?