Förhållandet mellan datorer och fysik är djupt och mångfacetterat och går i båda riktningarna:
1. Fysik som informerar datavetenskap:
* Grundläggande gränser: Fysikens lagar definierar grundläggande gränser för beräkning. Exempelvis säger Landauer princip att radering av information kräver en minsta mängd energiförsläpp, vilket innebär en lägre gräns för energiförbrukning för beräkning. Detta har konsekvenser för utformningen av energieffektiva datorer och de ultimata gränserna för datorkraft.
* enhetsfysik: Driften av datorhårdvara förlitar sig grundläggande på fysiska principer. Transistorer, byggstenarna för moderna datorer, styrs av kvantmekanik och halvledarfysik. Att förstå dessa principer är avgörande för att utforma snabbare, mindre och mer energieffektiva transistorer och andra komponenter. På liknande sätt är magnetismens fysik avgörande för hårddiskar, och optik spelar en roll i fiberoptisk kommunikation.
* algoritmer och modellering: Många algoritmer inom datavetenskap är inspirerade av fysiska processer. Till exempel är simulerad glödgning, en metaheuristisk för att hitta ungefärliga lösningar på optimeringsproblem, inspirerad av den fysiska processen för att glödga i metallurgi. Andra algoritmer hämtar inspiration från fluiddynamik, nätverksteori (själv baserad på grafteori, som också kan modellera fysiska system) och andra fysikområden.
2. Datavetenskap framåt fysik:
* simulering och modellering: Datorer är oundgängliga verktyg för att simulera och modellera fysiska system. Från att simulera galaxens beteende till att förutsäga vädret tillåter datorer fysiker att hantera problem som är för komplexa för att lösa analytiskt. Dessa simuleringar innebär ofta att lösa komplexa differentiella ekvationer, vilket kräver betydande beräkningskraft och sofistikerade algoritmer. Exempel inkluderar beräkningsvätskedynamik, molekylär dynamik och astrofysiska simuleringar.
* Dataanalys: Moderna fysikexperiment genererar enorma mängder data. Datorer är viktiga för att analysera dessa data, identifiera mönster och extrahera meningsfull information. Högenergi-fysikexperiment vid Large Hadron Collider, till exempel, genererar petabyte av data som kräver sofistikerade datoralgoritmer och högpresterande datorkluster för att analysera.
* Kontrollsystem: Datorer används för att kontrollera experiment och instrument i fysik. Detta är särskilt avgörande inom fält som acceleratorfysik, där exakt kontroll av partikelstrålar är väsentlig.
* Utveckling av nya fysikteorier: Utvecklingen av nya fysikteorier kan kräva användning av beräkningstekniker, inklusive numerisk beräkning, för att undersöka konsekvenserna av nya idéer och utforska komplexa modeller som inte kan lösas analytiskt.
Sammanfattningsvis tillhandahåller fysiken de grundläggande principerna som ligger bakom datorhårdvara och sätter gränser för beräkning. Omvänt är datorer nödvändiga verktyg för fysiker, vilket gör det möjligt för dem att simulera komplexa system, analysera stora mängder data och främja vår förståelse för den fysiska världen. De två fälten är djupt sammanflätade och ömsesidigt fördelaktiga.
