有哪些領域或技術目前主要受限於計算能力?

時間 2021-05-11 22:55:17

1樓:

看一下,這些全都是受限於算力的:認知科學與人工智慧、地球科學、生物學醫藥學、數學(主要是數論方面的)、計算機學、加密理論、物理科學:

Rosetta@Home

這些還不包括非公益的算力需求。

2樓:阿眼頭

operations research領域的絕大多數問題都是受限於計算能力。理論上,求最優解的解法是存在的,但是對算力要求太高,所以我們需要啟發式演算法。

比如,很多優化問題都可以通過窮舉法解決,就是嘗試所有可能性,選結果最優的那個。但是,窮舉法所需要列舉的情況個數通常是天文數字。目前的算力來看,窮舉法可能也得幾百年的問題數不勝數。

所以,通過巧妙的演算法來節省算力,在短時間內達到相同或者近似的效果,就是我們所追求的。

3樓:Robert Zhou

通道編碼理論。夏農早說了,大部分碼都是好碼。只是一般解碼問題的複雜度太高,所以要研究有結構的碼和低複雜度解碼。

如果有不受限制的計算能力,那編碼問題似乎可以完全依靠實驗來解決,沒啥理論了。當然,這僅限基本的點對點通道。

(不過,我並不真正懂編碼。請做編碼的同學批評指正)

(不過,其實這個問題的答案太多了。。計算能力還是這個世界的乙個基本限制)

4樓:「已登出」

材料材料學方面的計算全部都受限於計算能力......

有限元計算本身就是計算能力不足的情況下搞出來的,第一性原理和分子動力勢能表述很準確體系卻算不大、第一性原理計算材料不同結構下的準確的基態的磁性狀態、分子動力學載入的時間尺度數千倍甚至數十萬倍於實際過程,第一性原理的溫度是平均結果匯入、分子動力學計算模擬摻雜濃度幾十萬倍於實際情況導致無法知道很多問題究竟是什麼因素造成影響關係,分子動力學能算得稍大但用勢函式描述能量卻很粗糙、分子動力學計算體系仍然無法描述巨集觀的很多力學和缺陷,這些全部都是計算能力限制造成的。假設計算能無限大,直接用第一性原理產生能量,然後用能均分定理產生溫度,再用分子動力學系綜理論演化系統,用實際時間尺度和空間尺度載入,再在準靜態的片段畫網格,用連續介質力學的結論求解各種性質,很多吵得沸反盈天的問題都會清清楚楚的呈現在眼前。

5樓:

一切需要依靠數值離散求解的問題

現在乙個嚴重的問題是,在飛機設計領域,現在數值模擬的成本有些時候已經不比做實驗低了

這時就體現數學這個學科的價值了,對於一類方程的研究成果或許可以節省幾十億美元的電費hh

6樓:

其實中國航天在理論方面比較完備,方向也很明確,但……

請教:中國航天什麼時候趕上「日本、印度」讓太空飛行器飛速達到第二宇宙速度從而進入宇宙探索?

7樓:

化學前輩說過描述各類化學現象的物理定律都已經被發現只不過得出的(微分)方程過於複雜沒辦法解 (所以目前研究以實驗為主)

如果計算力無限上述方程都可以找到高精數值解大概化學就不存在了吧

8樓:

VR,必須要說VR。

VR需要至少4K級別的解析度下120FPS才能達到相對舒適的體驗,但是而現在家用/可攜式的裝置想達到這個程度是幾乎做不到的。

9樓:薛丁格的大白兔

一說到計算能力想到的肯定是DNS方法求解流場啊看沒人答我先拋磚引玉吧(畢竟連皮毛都不懂)用直接數值計算的方法求解NS方程,不用依賴各種湍流模型,並且理論上可以精確求解所有流動包括湍流模型,缺點就是計算量極大。

如果可以無視算力,那麼工程上各種流體,傳熱傳質包括燃燒的問題都可以精確求解,也不需要人為假設各種模型。

其意義打個不恰當的比方就相當於某天醫學上可以精確殺死每乙個癌細胞。

10樓:諸葛不亮

所有領域,所有。

摩爾定理可不僅僅是硬體,也是軟體的。硬體之所以要那麼誇張的指數級增長,因為軟體的效能需求一直就那麼誇張。

11樓:小侯飛氘

我有乙個夢想:等以後有錢了,我要買兩個超算,乙個用來搞科研,乙個用來暖房間。

計算物理這樣的科研領域中,處處都能看見計算力不足帶來的瓶頸。

舉例來說,計算物理中常見的分子動力學(Molecular Dynamics, MD)模擬方法,其底層原理是經典力學(也有基於量子力學的,這裡就不展開了),牛頓爵爺幾百年前就搞明白了的東西。

乙個最簡單經典力學問題就是拋體運動:給出初始速度丟擲乙個物體,求其在重力下的運動軌跡。這類問題基本上是高中難度。

MD其實跟拋體問題差不多,只不過把單個物體換成了N個原子,把重力換成原子間作用力(一般當作是已知的)。給定N個原子的初速度,已知原子間的相互作用力,按牛頓運動方程一步步算出其運動軌跡就行,就這麼簡單。

原理雖然簡單,但MD算起來卻不容易,這一點往往體現在MD的計算量上。MD的計算量粗略的正比於原子步,也就是原子數N乘以模擬步數(模擬時間)。以一滴水為例,它包含約 個原子。

MD每算一步大概能模擬秒,所以模擬一秒需要步。二者相乘,大約在原子步量級。

那麼,我們有多少計算力呢?不妨看看中國最快的超算太湖之光,它的浮點運算速度大約是每秒 次。樂觀的假設一次浮點運算就能完成乙個原子步(實際上遠遠不夠),那麼用中國最快的超算,在虛擬空間內將一滴水模擬一秒鐘,至少要消耗秒的現實時間(約3171億年)

所以,限於有限的計算資源,多數情況下,研究人員往往只能對幾十萬個原子進行不到一微秒的小尺度模擬。

千億分之一秒內,乙個奈米水滴(含1032個水分子)撞碎在牆上的MD模擬

這樣小尺度、短時間的模擬固然有其用武之處,但很多時候的卻是滿足不了研究需求的。例如想要模擬核輻射對材料的損傷,就得對材料進行數年的輻照模擬。類似的鋼材的疲勞斷裂、酸性環境對金屬的腐蝕等模擬,都對時間和空間尺度有很高的要求。

用有限的計算能力來模擬尺度巨大的真實世界,必然要做很多取捨(近似),以精度換尺度。這就好比用渣畫素相機拍一副精細的風景畫,遠看還行,放大一看全是馬賽克,關鍵資訊乙個都看不清楚。認真寫科普

12樓:666233

感覺安全方向現在好多東西的進展都要很強的算力的,密碼方向的格,以及如果深度學習應用到安全領域後需要一些伺服器計算,還有就像 @韋陽 說的那些質因數分解,不過現在的我啊,還是畢業要緊,畢竟目前看來深度學習用的還不多,而且格那些純理論的東西,也輪不到我這個渣渣來研究23333

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