Forscher der Universität Oxford haben einen neuen Ansatz zur Simulation turbulenter Systeme geleistet, die auf Wahrscheinlichkeiten basieren. Die Ergebnisse wurden heute (29. Januar) in der Zeitschrift veröffentlicht Wissenschaft Fortschritte.
Die Vorhersage der Dynamik turbulenter Flüssigkeitsströme ist für Wissenschaftler und Ingenieure seit langem ein zentrales Ziel. Trotz der modernen Computertechnologie bleibt die direkte und genaue Simulation aller bis auf die einfachsten turbulenten Flüsse unmöglich.
Dies ist darauf zurückzuführen, dass Turbulenzen durch Wirbel und Wirbel verschiedener Formen und Größen gekennzeichnet werden, die in chaotischen und unvorhersehbaren Manieren interagieren. Für Verwendungen innerhalb von Engineering oder Wettervorhersage können diese Schwankungen selbst von den leistungsstärksten Supercomputern nicht genau simuliert werden.
In Zusammenarbeit mit Kollegen in Hamburg, Pittsburgh und Cornell wurden die Oxford -Forscher das Problem auf eine Weise umgebaut, die die Notwendigkeit, diese turbulenten Schwankungen direkt zu lösen und zu simulieren, vollständig vermeidet. Anstatt die störenden Schwankungen direkt zu simulieren, modellierten sie diese als zufällige Variablen, die gemäß einer Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion verteilt sind. Die Simulation solcher Wahrscheinlichkeitsverteilungen ermöglichte es ihnen, alle sinnvollen Mengen aus dem Fluss (zum Beispiel zu heben und zu ziehen) zu extrahieren, ohne sich um das Chaos turbulenter Schwankungen sorgen zu müssen.
Normalerweise erfordert die Simulation von Turbulenzwahrscheinlichkeitsverteilungen die Lösung hochdimensionaler Fokker-Planck-Gleichungen-etwas, das nicht durch klassische Methoden durchgesetzt werden kann. Um dies zu überwinden, wandte das Team eine quanteninspirierte Computertechnologie an, die an der Universität von Oxford entwickelt wurde. Diese Methode verwendet „Tensor-Netzwerke“, um die Turbulenzwahrscheinlichkeitsverteilungen in einem hyperkomprimierten Format darzustellen, das ihre Simulation ermöglichte.
In der Studie erforderte der quanteninspirierte Computeralgorithmus, der auf einem einzelnen CPU-Kern ausgeführt wurde, nur wenige Stunden, um das zu berechnen, das mehrere Tage lang einen äquivalenten klassischen Algorithmus für einen ganzen Supercomputer benötigen.
Diese rechnerische Beschleunigung ist jedoch nur der Anfang: In Zukunft werden wahrscheinlich viel größere Gewinne durch Ausführen des quanteninspirierten Tensor-Netzwerkalgorithmus auf dedizierter Hardware wie Tensor-Verarbeitungseinheiten und Fehlertolerant-Quantenchips erzielt.
Nach Angaben der Forscher stellt der Ansatz nicht nur die aktuellen Grenzen der Turbulenzsimulation in Frage, sondern öffnet auch die Tür, um andere chaotische Systeme zu simulieren, die probabilistisch beschrieben werden können.
Der leitende Forscher Dr. Nikita Gourianov (Abteilung für Physik, Universität Oxford) sagte: „Die nachgewiesene-und zukünftige-rechnerische Vorteile eröffnen nicht nur neue, bisher unzugängliche Bereiche der Turbulenzphysik für wissenschaftliche Prüfung, winkt auch die Berechnung der nächsten Generation in der nächsten Generation um Flüssigkeitsdynamikcodes.
