Ssylka

Может ли квантовая магия обуздать хаос турбулентности?

Исследователи из Оксфордского университета, в сотрудничестве с коллегами из Гамбурга, Питтсбурга и Корнелла, совершили прорыв в моделировании турбулентных потоков, представив новый квантово-вдохновленный вычислительный подход. Традиционные методы, полагающиеся на прямое моделирование хаотичных вихрей и завихрений, даже с использованием мощнейших суперкомпьютеров, сталкиваются с колоссальными вычислительными трудностями. Новое решение позволяет избежать этих проблем, моделируя турбулентные флуктуации не как непосредственные процессы, а как случайные величины, распределенные в соответствии с функцией вероятности.
Может ли квантовая магия обуздать хаос турбулентности?
Изображение носит иллюстративный характер

Сердцем нового подхода являются тензорные сети, вычислительная технология, вдохновленная принципами квантовой механики. Эти сети позволяют обойти громоздкие уравнения Фоккера-Планка, традиционно используемые для описания процессов с вероятностным характером. Результатом стал значительный скачок в скорости вычислений. В то время как классические алгоритмы занимают дни на суперкомпьютерах, новый алгоритм выполняет аналогичные расчеты всего за несколько часов на одном ядре центрального процессора.

Ученые, возглавляемые доктором Никитой Гурьяновым из физического факультета Оксфордского университета, отмечают, что использование тензорных сетей позволяет получить гипер-сжатое представление вероятностных распределений. Это достигается за счет моделирования хаотичных взаимодействий вихрей в различных масштабах, позволяя извлекать такие важные характеристики потока, как подъемная сила и лобовое сопротивление, без необходимости прямого моделирования хаоса.

Ожидается, что применение специализированного оборудования, такого как тензорные процессоры и отказоустойчивые квантовые чипы, приведет к еще большему ускорению вычислений. Это открывает путь к широкому применению новой технологии в различных областях, включая прогнозирование погоды, аэродинамическое проектирование автомобилей и повышение эффективности химической промышленности.

Публикация в журнале Science Advances подчеркивает значимость работы не только для моделирования турбулентности, но и для расширения возможностей моделирования других хаотических систем, описываемых вероятностными методами. Подход на основе тензорных сетей оказался прорывным, обеспечивая возможность моделировать сложные явления, которые ранее считались практически невозможными для решения.

Успех этого исследования свидетельствует о потенциале квантово-вдохновленных вычислений для решения сложных научных и инженерных задач. Метод, предложенный группой доктора Гурьянова, не только обеспечивает значительное ускорение вычислений, но и открывает новые перспективы для изучения хаотических систем в различных областях науки и техники. Подобные прорывы могут коренным образом изменить подходы к проектированию и анализу, а также открыть новые горизонты в исследованиях фундаментальных физических явлений.

Новый метод моделирования турбулентности позволяет получать точные результаты, которые ранее были недостижимы из-за вычислительной сложности традиционных подходов. Это открывает путь к более эффективным разработкам в автомобилестроении, авиации и других областях, где аэродинамика играет ключевую роль. Возможность прогнозировать погоду с большей точностью также является крайне важным преимуществом нового метода.

Кроме того, использование квантово-вдохновленных методов открывает перспективу для более точного управления химическими реакциями и процессами, что может привести к увеличению эффективности и снижению затрат в химической промышленности. В целом, разработка квантово-вдохновленного подхода к моделированию турбулентности является значительным шагом вперед, который обещает оказать огромное влияние на науку и технологии.

В конечном счете, это исследование показывает, как квантово-вдохновленные методы могут преобразовывать сложные вычисления в доступные и эффективные процессы, открывая новые перспективы для понимания и моделирования хаотических систем, окружающих нас. Это новый шаг в направлении более точных и быстрых вычислений, который, безусловно, будет иметь долгосрочные последствия для многих областей науки и техники.


Новое на сайте

15287Жидкость, восстанавливающая форму: нарушение законов термодинамики 15286Аркадия ведьм: загадка Чарльза годфри Леланда и её влияние на современную магию 15285Кто станет новым героем Звёздных войн в 2027 году? 15283Ануше Ансари | Почему космические исследования важны для Земли 15282Гизем Гумбуская | Синтетический морфогенез: самоконструирующиеся живые архитектуры по... 15281Как предпринимателю остаться хозяином своей судьбы? 15280Люси: путешествие к древним обломкам солнечной системы 15279Роберт Лиллис: извлеченные уроки для экономически эффективных исследований дальнего... 15278Почему супермен до сих пор остаётся символом надежды и морали? 15277Райан Гослинг в роли нового героя «Звёздных войн»: что известно о фильме Star Wars:... 15276Почему экваториальная Гвинея остаётся одной из самых закрытых и жестоких диктатур мира? 15275Почему морские слизни становятся ярче под солнцем? 15274Глен Вейль | Можем ли мы использовать ИИ для построения более справедливого общества? 15273Лириды: где и как увидеть древний звездопад в этом апреле? 15272Сдержит ли налог на однодневных туристов в Венеции наплыв гостей?