Российские и шведские ученые проанализировали и сравнили существующие методы численного моделирования, учитывая эффекты квантовой электродинамики. Исследование опубликовано в журнале Computer Physics Communications.
Одним из самых актуальных и важных направлений применения суперкомпьютерных вычислений является моделирование временной динамики лазерной плазмы методом частиц в ячейках. Его эффективность сильно зависит от представления множества заряженных частиц плазмы меньшим числом макрочастиц, каждая из которых ассоциируется с некоторым числом реальных частиц. В последнее время ученые все больше внимания уделяют направлению, которое связано с моделированием динамики электрон-позитронной плазмы в сверхсильных лазерных полях. Число частиц плазмы в подобных задачах может увеличиться на множество порядок, что повышает требования к вычислительным ресурсам. Это оказывается сложностью для многих научных групп, не обладающих достаточными мощностями. Поэтому ученые стремятся создать методы, которые позволят представить разрастающийся ансамбль макрочастиц аналогичным ансамблем приемлемого для хранения и расчетов размера так, чтобы внести как можно меньшие искажения в результаты моделирования.
Российские и шведские ученые также занялись этим вопросом. Они проанализировали и сравнили существующие методы. Исследователи предложили методику сравнения, провели анализ на модельных задачах и сравнили различные методы оптимизации ансамбля макрочастиц при решении трех важных задач, учитывающих процессы квантовой электродинамики.
Чтобы провести сравнительный анализ, исследователи использовали программный комплекс суперкомпьютерного моделирования PICADOR. Это собственная разработка ученых из Нижегородского государственного университета имени Н.И. Лобачевского, которая позволила им провести масштабные вычислительные эксперименты. Исследователи отмечают, что результаты работы могут быть использованы для выбора метода оптимизации ансамбля макрочастиц при моделировании электромагнитных каскадов в полях высокой интенсивности.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
