Физики научились многомерным вычислениям от противного — Naked Science
5 минут
Редакция
2

Физики научились многомерным вычислениям от противного

Британские ученые разработали метод Монте-Карло на основе оценочной функции Беннета для многих состояний и использовали его для решения задачи в 93-мерном пространстве. Результаты работы представлены в Physical Review E.

2000px-9-cube_column_graph
©Wikipedia

Метод Монте-Карло представляет собой группу численных методов для решения задач с множеством случайных переменных. В качестве такой задачи может выступать динамическая модель разрушения экосистемы, например обезлесения, или прогнозирование нагрузки на электросети в зависимости от уровней потребления. Кроме того, метод Монте-Карло используется для оценки вероятности возникновения жизни вне Земли.

 

Главным ограничением таких методов является проклятие размерности, которое применяется в отношении многомерных пространств. Иллюстрацией феномена может служить емкость со 100 рисовыми зернами. Перемешивание зерен оставит неизменным их число, но может повлиять на свойства и как минимум пространственные отношения. Прогноз взаимовлияния таких переменных актуален для машинного обучения, нейросетей и других направлений.

 

Для преодоления проклятия размерности используется полный перебор. В случае с рисом он означал бы многократное перемешивание зерен с фиксацией результатов и их вероятностным прогнозированием. Другой способ предполагает рекуррентное измерение средних расстояний между элементами энергетического ландшафта — диапазона возможных состояний, — в котором есть некие бассейны притяжения, то есть множества траекторий, к которым притягиваются другие траектории.

 

В новой работе ученые использовали с этой целью оценочную функцию Беннета для многих состояний (Multistate Bennett acceptance ratio, MBAR), которая широко применяется в биомолекулярном моделировании. На первом этапе они также описывали энергетический ландшафт модели, но вместо оценки среднего объема разных бассейнов притяжения алгоритм систематически оценивал наименее вероятные и далекие пределы одного бассейна.

 

Метод тестировался на модифицированной задаче о плотной упаковке — известной задаче комбинаторной геометрии. Ученые смоделировали гипотетическую 93-мерную систему из 32 мягких сфер, которые могут быть упакованы различными способами, и нашли наиболее оптимальный из них. Отмечается, что вероятность случайного обнаружения такого способа в рамках задачи составляла 1 на 10 дуотригинтиллионов, или 1 на 1099.

 

«Этот алгоритм достигает тех значений, которые недоступны методу “грубой силы”. Если бы вы применили его, то никогда бы не закончили», — сообщил соавтор работы Стефано Мартиниани (Stefano Martiniani). Он добавил, что новый метод расширяет репертуар инструментов для решения задач в многомерном пространстве. Основной трудностью, по словам ученого, остаются ограниченные вычислительные мощности, необходимые для моделирования энергетических ландшафтов.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Сегодня, 12:21
4 минуты
Ольга Иванова

Международная группа ученых сделала рентгеновские снимки грудного отдела тела муравьев, проанализировав их мышцы и внутренний скелет. В результате исследователи выяснили, что сила этих насекомых связана с потерей способности летать.

Позавчера, 18:46
4 минуты
Денис Гордеев

Исследователи рассказали, где безопаснее всего сидеть и что может снизить вероятность заражения при встрече с друзьями.

8 часов назад
5 минут
Мария Кривоченко

Ученые разработали модель, которая позволяет высчитать скорость изменения горного ландшафта. С ее помощью удалось установить, что среднегодовое количество осадков влияет на эрозию пород и может деформировать горы.

Сегодня, 12:21
4 минуты
Ольга Иванова

Международная группа ученых сделала рентгеновские снимки грудного отдела тела муравьев, проанализировав их мышцы и внутренний скелет. В результате исследователи выяснили, что сила этих насекомых связана с потерей способности летать.

16 октября
6 минут
Василий Парфенов

Несмотря на устоявшееся мнение, согласно которому газотурбинные двигатели (ГТД) почти достигли технологического совершенства и прироста характеристик более чем на единицы процентов в новых моделях ждать не стоит, инженеры продолжают искать способы радикально их улучшить. Компания GE Aviation уже до конца 2020 года собирается представить предсерийные экземпляры своих революционных силовых установок, которые должны быть на 20% долговечнее, на 35% экономичнее и будут иметь улучшенную на 80% энерговооруженность, чем предыдущие аналогичные модели.

Позавчера, 18:46
4 минуты
Денис Гордеев

Исследователи рассказали, где безопаснее всего сидеть и что может снизить вероятность заражения при встрече с друзьями.

28 сентября
29 минут
Александр Березин

Сентябрь 2020 года принес в Закавказье войну — столкновение Азербайджана и Нагорного Карабаха получило большой размах, общее число жертв, судя по всему, уже перевалило за сотню, а Ереван и Баку объявили мобилизацию (в Азербайджане — частичную). Объективного смысла в войне для самих участников нет. Баку не победит, но и Армения от конфликта ничего не выиграет. Пользу конфликт, однако, объективно принесет Турции, а также тем, кто поставляет в Азербайджан оружие. Возникает вопрос: почему война оказалась возможна, несмотря на дружественную позицию России к Армении, и зачем на нее пошли в Баку? И есть ли у Еревана разумный выход из назревающей бойни?

16 октября
6 минут
Денис Гордеев

Люди со второй и четвертой группами крови с большей вероятностью переболеют Covid-19 в тяжелой форме.

1 октября
39 минут
Александр Березин

После советской эпохи атомные реакторы перестали запускать в космос, но сегодня все постепенно меняется. К атомной энергетике для марсианских колоний примеривается Илон Маск, проекты лунных АЭС прорабатываются в России — и все несмотря на то, что в космосе условия для солнечной энергетики лучше, чем на нашей планете. Что заставляет космическую отрасль все чаще думать об атомных реакторах? Как ни странно, дело в том, что и ядерная энергетика в космосе становится еще важнее, чем на Земле. Попробуем разобраться почему.

[miniorange_social_login]

Комментарии

2 Комментария

Александр Емельянов
27.10.2019
-
0
+
YouTube.com/FourthDimension
Даша2000
14.10.2016
-
0
+
Вот эта статья изложена автором очень правильно. Я не математик, но буквально все поняла!
Подтвердить?
Лучшие материалы
Предстоящие мероприятия
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: