说明此研讨会是MDDB项目的一部分。在短短的几十年中,分子动力学(MD)世界已经从一些高度专业的团体主导的领域,对技术和软件开发人员通常是方法和软件开发人员的深刻了解,转变为在包括生物学在内的许多科学领域都存在MD的情况。分子力学用于放松模型,例如在Alphafold中,现在许多实验技术等实验技术定期将其数据与仿真相结合,我们看到了数据驱动的建模的出现,其中大量的实验数据,例如。来自突变研究或基因组测序与模拟结合(尤其是在Covid-19大流行期间)。一方面,该领域在更准确的力场,更有效的MD发动机的开发,对增强采样算法的更好理解中取得了巨大进展 - 更不用说计算机的进步以及在具有预测能力的技术中转化了MD的定制设计硬件,该技术可用于削弱生命和生命的能力。但是,尽管该领域蓬勃发展,但我们也面临着许多挑战:Exascale计算机将提供比以往任何时候都更多的功率,但是在模拟中不可能使用所有这些功能,而无需取得采样算法的进步。同时,社区的努力正在协调数千台私人计算机的使用,这些计算机的合并功率允许在许多情况下获得比使用大型超级计算机获得的富裕的合奏。冷冻整体和超分辨率显微镜。经典的力场可以说是达到其极限,并且随着商品硬件越来越优化了对AI工作负载的优化,可以说是时候从根本上重新审视我们的方法来迫使我们的磁场,但是当前,这些方法降低了经典模拟的降低阶级,而在模拟长度上,我们会带来仿真的长度,这使我们回到了采样效率的质疑。MD模拟和粗粒子和介观模型的组合开放了研究的新领域,以研究甚至真核染色质的小细胞器,事实证明,这是一种非常有价值的补体,例如但是,这些模型显然没有达到整个系统中进行彻底采样的时间表;应该如何处理?我们可以将更多的实验数据集成为限制因素,还是需要新一代的超透明粒度模型?我们是否可以找到方法来对模型量表进行逐步缩放,而不会固有地卡在最内在/最慢的模型的时间范围内?我们认为,现在是时候审查最近的发展,批判性地评估有潜力进行重大科学进步的领域,确定可以解决的瓶颈和挑战,并共同制定了社区路线图,以解决关键问题。我们想审问和向现场世界领导者学习:
摘要我们提出了一个可转移的力场(FF),用于模拟线性和环状硅氧烷的块状特性以及在金属有机框架(MOF)中这些物种的吸附。与先前的siloxanes FF不同,我们的FF可以准确地再现大量相中每个物种的蒸气平衡。使用标准的Lorentz-Berthelot结合了MOF框架原子规则,在没有开放金属位点的范围内评估了FF的质量与通用力场结合使用,与分散校正的密度功能理论计算相结合。使用此FF的预测与可用的MOF中的硅氧烷吸附的有限的实验数据相吻合。作为使用FF预测MOF中的吸附性能的一个示例,我们提出了模拟,研究了检查二进制线性和环氧烷混合物在大孔MOF中与结构代码FOTNIN中的熵效应。
MACE 是经过作战航空部队 - 分布式任务行动 (CAF-DMO) 认证的 CGF/SAF,拥有 450 多个生产许可证。MACE 目前由美国空军 A-10 计划、第 160 特种作战航空团 (SOAR)、分布式任务行动中心 (DMOC)、分布式训练行动中心 (DTOC)、分布式训练中心 (DTC)、AFSOC 的任务准备行动中心 (MROC) 以及 50 多个已部署并经过全面认证的联合火力训练设备使用,包括先进空军国民警卫队 JTAC 训练系统 (AAJTS)、联合终端控制训练和演练系统 (JTC TRS)、JTAC/TACP 作战模拟套件 (J/TOSS)、AFSOC JTAC 模拟器、美国海军的联合兵种虚拟环境 (CAVE) 和阿联酋的联合部队训练系统 (CUTS)。此外,空军研究实验室 (AFRL) 将 MACE 用于其 5m JTAC 圆顶以及联合战区空地模拟套件 (JTAGSS),用于空中支援作战中心 (ASOC) 训练和捕食者/死神综合网络作战环境 (PRINCE)。AFSOC 最近宣布,他们的所有模拟器都将重新调整基准,以使用 MACE 作为建设性环境。
尽管 Metropolis 等人的方法[1] 最初应用于经典的硬盘系统,但后来发现该算法对于许多不同的应用都是必不可少的。在本次演讲中,我将讨论 Metropolis 算法在量子多体问题中的一些应用。本文将严格限制在量子蒙特卡罗 (QMC) 中 Metropolis 拒绝方法的使用,而不讨论 QMC 的其他方面。Metropolis 算法的丰富性和本文的简洁性意味着我只能简要介绍这些发展中的一小部分,并且必须局限于肤浅的讨论。其他人将讨论它在凝聚态物质和格点规范理论的量子格点模型中的应用,因此我将重点关注非相对论连续体应用,特别是需要推广基本 Metropolis 算法的发展。我将只简要提及这些应用背后的物理学,而不是参考评论文章。我们对 Metropolis 算法的定义如下。假设 s 是相空间中的一个点,我们希望对分布函数 π ( s ) 进行采样。在最简单的算法中,只有一个转移概率:T ( s → s ′ )。稍后我们将把它推广到一系列转移概率。有人以概率 T ( s → s ′ ) 提出一个举动,然后以接受概率 A ( s → s ′ ) 接受或拒绝该举动。详细平衡和遍历性足以确保随机游走在足够多的迭代之后将收敛到 π ( s ) ,其中详细平衡的意思是:
高保真计算流体力学模拟通常与大量计算需求相关,而每一代超级计算机的出现都对计算能力提出了更高的要求。然而,需要进行大量的研究工作才能释放基于日益复杂的架构的前沿系统(目前称为前百亿亿次级系统)的计算能力。在本文中,我们介绍了计算力学代码 Alya 中实现的方法。我们详细描述了为充分利用不同并行级别而实施的并行化策略,以及一种用于有效利用异构 CPU/GPU 架构的新型共执行方法。后者基于具有动态负载平衡机制的多代码共执行方法。已针对使用 NVIDIA Volta V100 GPU 加速的 POWER9 架构上的飞机模拟对所有提出的策略的性能进行了评估。
*任何未包含在此表格中的设备申请必须在培训日期前 90 天提出。完整的培训支持系统 (TSS) - 企业培训辅助设备、设备、模拟器和模拟 (TADSS) 索引和目录位于 TSC。请咨询 TSC 工作人员了解详细信息。
近几个月来,各国政府采取了许多措施来抗击 COVID-19 疫情。由于疾病的未知特性以及缺乏应对疫情的经验,所采取措施的有效性往往难以评估,导致措施低效和有效措施的延迟执行。已经提出了许多模型来评估这些措施对疫情蔓延的影响,但这些模型通常被大大简化,因此表达能力有限。为了扩展模型的表现力,我们在灵活且可扩展的城市模拟游戏中开发了一个流行病模拟,以分析该城市应对疫情的措施并在微观层面上发现常见的感染场所。我们开发的流行病模拟的可配置性也将对未来潜在的流行病有用。
摘要 随着星系弱透镜的统计能力达到百分比级精度,需要大规模、逼真且稳健的模拟来校准观测系统,特别是考虑到随着勘测深度的增加,物体混合的重要性日益增加。为了捕捉剪切和光度红移校准中混合的耦合效应,我们定义了透镜的有效红移分布 nγ(z),并描述了如何使用图像模拟来估算它。我们使用一套广泛的定制图像模拟来表征应用于暗能量调查 (DES) 第 3 年数据集的剪切估计管道的性能。我们描述了多波段、多时期的模拟,并通过与真实 DES 数据的比较证明了它们的高水平的真实感。我们通过在我们的表面模拟上运行变体来分离产生剪切校准偏差的效应,并发现与混合相关的效应是平均乘法偏差的主要贡献,约为 -2%。通过生成随红移变化的输入剪切信号模拟,我们校准了有效红移分布估计中的偏差,并证明了这种方法在混合存在时的重要性。我们提供经过校正的有效红移分布,其中包含统计和系统不确定性,可用于 DES 第三年弱透镜分析。
E. Pelofske,A。Bärtschi和S. Eidenbenz,“实践中的量子量:用户可以从NISQ设备中期望的东西”,在IEEE Quantum Engineering的IEEE交易中,第1卷。3,pp。1-19,2022,Art No。 3102119。1-19,2022,Art No。3102119。
扫描电子显微镜与能量色散 X 射线光谱法 (SEM-EDS) 相结合是一种应用广泛的元素微分析方法。硅漂移探测器 (SDD) 的集成显著增强了 EDS 性能,由于其灵敏面积大、输出电容低,因此能够精确识别元素。对 SDD 的精确模拟可以提供洞察力,使未来模型的设计和优化成为可能,而无需昂贵且耗时的实验迭代。此外,当前基于模型的 EDS 应用量化方法已达到其最大预测精度。因此,创建更精确的模拟模型可以帮助在这些量化模型中实现更高的精度,这对所有 EDS 应用都具有极大的价值。考虑到这一目标,基于 Geant4、Allpix Squared 和 COMSOL Multiphysics 开发了一个用于在 EDS 中建模 SDD 的模拟框架。模拟涵盖整个物理流程,包括目标样品的特征 X 射线发射及其在探测器中的吸收。探测器内产生的电荷载体通过 SDD 的内部电场传播,并测量它们各自的电荷贡献以模拟 EDS 光谱。模拟模型与现有文献和内部实验测量结果进行了比较,在 SDD 调整良好的情况下显示出很强的一致性。讨论了模拟框架的局限性,并探索了进一步的研究以提高准确性和速度。关键词:X 射线光谱、硅漂移探测器、扫描电子显微镜、探测器模拟