Исследователи из Университета Нью-Мексико и Лос-Аламосской национальной лаборатории разработали новый вычислительный метод, который может решить одну из самых сложных задач статистической физики — расчет так называемых конфигурационных интегралов.

Система получила название THOR AI (Tensors for High-dimensional Object Representation).

Конфигурационные интегралы используются для описания взаимодействия частиц и позволяют предсказывать термодинамические и механические свойства материалов. Такие вычисления необходимы, например, для изучения фазовых переходов, поведения веществ при экстремальном давлении и разработки новых материалов. Однако напрямую вычислять эти интегралы крайне сложно.

Главная проблема заключается в так называемом «проклятии размерности». По мере увеличения числа переменных сложность вычислений растет экспоненциально. Даже современные суперкомпьютеры с трудом справляются с такими задачами. Поэтому ученые десятилетиями использовали приближенные методы — например, молекулярную динамику или метод Монте-Карло, — которые моделируют движение атомов и требуют огромных вычислительных ресурсов.

Новый подход позволяет выполнять такие расчеты напрямую. Алгоритм THOR AI использует методы тензорных сетей — математическую технику, позволяющую представлять огромные многомерные данные в виде набора связанных более простых элементов.

Источник: Science Daily

Изображение: Shutterstock