Исследовательская группа профессора Ацуши Ито, Национальных Институтов Естественных наук NIFS, преуспела в том, чтобы разработать метод для автоматического и быстрого поиска относительно миграционных путей в материалах, имеющих произвольную геометрию атома через молекулярную динамику и параллельные вычисления в суперкомпьютере. Во-первых, они вынимают многочисленное количество маленьких областей, которые покрывают весь материал. В каждой маленькой области они вычисляют миграционные пути атомов примеси через молекулярную динамику.
Те вычисления маленьких областей будут закончены в скором времени, потому что размер области небольшой, и количество атомов, которые будут рассматривать, не является многими. Поскольку вычисления в каждой маленькой области могут быть проведены независимо, вычисления выполнены в параллели, используя суперкомпьютер NIFS, Плазменный Симулятор и суперкомпьютерную систему HELIOS в Вычислительном Центре Моделирования Международного энергетического Научно-исследовательского центра Сплава (IFERC-CSC), Аомори, Япония. На Плазменном Симуляторе, потому что возможно использовать 70 000 ядер центрального процессора, одновременные вычисления, могут быть выполнены, более чем 70 000 областей. Объединение всего вычисления следует из маленьких областей, миграционные пути по целому материалу получены.
Такой метод параллелизации супер компьютера отличается от того, часто используемого, и назван MPMD3) – параллелизация типа.В NIFS был предложен метод моделирования, который эффективно использует параллелизацию MPMD-типа. Объединяя параллелизацию с недавними идеями относительно автоматизации, они прибыли в быстродействующий автоматический метод поиска для миграционного пути.
Используя этот метод, становится возможно искать легко миграционный путь атомов примеси для фактических материалов, у которых есть кристаллические границы зерна или даже материалами которого кристаллическая структура становится приведенной в беспорядок долгим контактом продолжительности с плазмой. Исследуя поведение коллективной миграции атомов примеси в материале, основанном на информации относительно этого миграционного пути, мы можем углубить наше знание относительно баланса частицы в плазме и материале. Таким образом улучшения плазменного заключения ожидаются.
Эти результаты были представлены в мае 2016 на 22-й Международной конференции по вопросам Плазменного Поверхностного Взаимодействия (PSI 22) и будут изданы в журнале Nuclear Materials и энергии.Плазма – Существенное взаимодействие, в исследовании сплава, исследуется как цель по преследованию долгосрочной разумности стенных материалов. Как области за пределами сплава, взаимодействие исследуется в целях развития обработки методов, которые активно используют плазму как обработка полупроводников и поверхностного покрытия и других.
Автоматический метод расследования, показанный в этом исследовании, для миграционного пути атомов примеси в материале, который касается плазмы, в настоящее время рассматривается для ее применения к материалу, обрабатывающему, который использовал этот тип плазмы. Этот метод, потому что это может обычно использоваться для миграции атомов примеси и совокупных материальных атомов, может ожидаться для широких заявлений тот взаимные области.
Объясненный словарь:1) Молекулярная динамика:Компьютерный метод моделирования для физического движения атомов или молекул. Мы приближаем взаимодействие среди атомов и молекул межатомным потенциалом и определяем орбиту каждой частицы, решая численно уравнение движения Ньютона.
2) Кристаллические границы зерна:Многочисленные материалы не имеют незамужнего красивого кристалла (единственный кристалл), скорее структуры, сформированной из многочисленного маленького кристаллического зерна (несколько кристаллов). Мы называем границу среди двух или больше кристаллов как кристаллическая граница зерна. Размер кристаллического зерна, формирующего многократные кристаллы, имеет заказ 1? m (микрометры) в случае вольфрама.
3) MPMDСокращение для Многочисленной Программы Многократные Данные. Как правило, метод параллелизации – Single Program Multiple Data (SPMD), в которых участвуют единственная программа в многочисленном центральном процессоре.
С другой стороны, в MPMD, многочисленные программы, которыми управляет управляющая программа, применены к многочисленному центральному процессору. По этой причине, по сравнению с более эффективным использованием SPMD ресурса вычисления возможно.
4) Динамический метод Монте-КарлоКомпьютерный метод моделирования, который использует случайные числа, обычно называют методом Монте-Карло.
Динамический метод Монте-Карло – метод моделирования, который берет статистическую механику и теорию вероятностных процессов как ее основа, устанавливает частоту возникновения каждого явления (вероятность перехода) и преследует развитие времени, которое следует за вероятностью перехода.