szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a
szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a
szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a
szóról tudni kell, itt található. A
szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. A
és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.
Főnév
computational physics (tsz. computational physicses)
- (informatika)
A computational physics vagy számítógépes fizika a fizika egyik alkalmazott ága, amely a fizikai rendszerek számítógépes szimulációjával, numerikus modellezésével és algoritmikus elemzésével foglalkozik. Ez a tudományterület a fizika, informatika és numerikus matematika metszéspontjában helyezkedik el.
🧪 1. Mi az a számítási fizika?
A számítási fizika célja, hogy numerikus módszerek és algoritmusok segítségével oldjon meg olyan fizikai problémákat, amelyek analitikusan vagy kísérletileg túl bonyolultak vagy lehetetlenek.
Példa:
- Az egyszerű inga mozgása leírható képlettel.
- Egy háromtest-probléma (pl. Nap–Föld–Hold rendszer) analitikusan nem oldható meg – itt jön képbe a számítási fizika.
⚙️ 2. Főbb módszerek
2.1 Numerikus integrálás és deriválás
- Differenciálegyenletek közelítő megoldása (pl. Euler-, Runge–Kutta-módszer)
- Dinamikai rendszerek, mozgásegyenletek számítása
2.2 Monte Carlo szimulációk
- Valószínűségi módszer, amely véletlenszerű mintavételezést használ
- Alkalmazás: statisztikus fizika, részecskefizika, kvantummechanika
2.3 Diszkrét modellezés
- Rácsalapú modellek: pl. Ising-modell mágnesességre
- Cellular automata: egyszerű szabályokból komplex viselkedés
2.4 Végeselem- és véges differenciamódszerek (FEM, FDM)
- Folytonos rendszerek (hővezetés, mechanikai feszültség) diszkrét hálóra történő felosztása
- Numerikus megoldás részleges differenciálegyenletekre
🧠 3. Kapcsolódás más tudományágakhoz
| Tudományág
|
Kapcsolódási pont
|
| Elméleti fizika
|
A modellek és képletek biztosítása
|
| Kísérleti fizika
|
Eredmények ellenőrzése, szimulációs tesztkörnyezet
|
| Számítástechnika
|
Algoritmusok, programozási nyelvek, párhuzamosítás
|
| Numerikus analízis
|
Hibaanalízis, stabilitásvizsgálat, konvergencia kérdések
|
🔬 4. Alkalmazási területek
4.1 Mechanika
- Bolygómozgás, rakétapályák szimulációja
- Soktest-problémák (N-body simulation)
4.2 Elektromágnesesség
- Maxwell-egyenletek numerikus megoldása
- Elektromos téreloszlás kondenzátorban, antennák
4.3 Kvantummechanika
- Schrödinger-egyenlet numerikus megoldása
- Kvantumgázok, szilárdtestek sávstruktúrája
4.4 Termodinamika és statisztikus fizika
- Fázisátalakulások modellezése (pl. Ising-modell)
- Brown-mozgás, hőmozgás szimuláció
4.5 Részecskefizika
- Nagyenergiás ütközések szimulálása
- Higgs-bozon vagy neutrínó detektálás modellezése
4.6 Asztrofizika
- Galaxisok formálódása, fekete lyukak összeolvadása
- Csillagrobbanás (szupernóva) szimuláció
4.7 Plazmafizika, fúziós kutatások
- Tokamak reaktor modellezése
- Elektromágneses tér és részecskék kölcsönhatása
💻 5. Programozási nyelvek és eszközök
| Nyelv/eszköz
|
Jellemzők és felhasználás
|
| Python
|
Könnyen tanulható, sok tudományos könyvtár (NumPy, SciPy, Matplotlib)
|
| C / C++
|
Nagy teljesítményű, mélymemóriás vezérlés
|
| Fortran
|
Klasszikus numerikus nyelv, ma is használják HPC környezetben
|
| MATLAB / Octave
|
Interaktív mátrixszámítás, szimulációk
|
| Julia
|
Modern, gyors, numerikus és tudományos célokra
|
| Wolfram Mathematica
|
Analitikus + numerikus szimuláció
|
🧮 6. Tipikus projekt: háromtest-probléma
Kihívás:
- Három égitest egymás gravitációs hatása alatt mozog
- Nincs zárt analitikus megoldás
Számítási megközelítés:
- Newton-törvények alapján kis időlépésekre bontva számoljuk a gyorsulásokat
- Használható: Runge–Kutta 4. rendű módszer
- Vizsgálható: káosz, stabil pályák, energia-megmaradás
📉 7. Eredmények és elemzés
A számítási fizika nemcsak numerikus értékeket ad, hanem:
- Vizualizálható eredményeket (trajektóriák, térképek, mezők)
- Fizikai szimulációkat, amiket nem lehet kísérletben megvalósítani
- Paraméterérzékenység és kaotikus viselkedés feltárása
- Elméleti modellek validálása vagy cáfolata
⚖️ 8. Előnyök és hátrányok
Előnyök:
- Olyan problémák kezelése, amik analitikusan nem oldhatók meg
- Kísérletek szimulálása olcsón, kockázat nélkül
- Dinamikus, adaptív modellezés
Hátrányok:
- Eredmények csak közelítőek – numerikus hiba mindig jelen van
- Komoly számítási kapacitás kell komplex rendszerekhez
- Modellvalidálás nehéz lehet, ha nincs kísérleti adat
🧠 9. Oktatás és kutatás
Tipikus témák az egyetemen:
- Numerikus módszerek fizikában
- Programozás fizikusoknak (pl. Python vagy C++)
- Szimulációs technikák
- Kaotikus rendszerek vizsgálata
Neves alkalmazási intézmények:
- CERN (részecskefizika)
- NASA (űrszimulációk)
- ITER (plazmafizika)
- Szuperszámítógépes központok (pl. Jülich, NERSC)
📌 10. Összefoglalás
A computational physics a modern tudomány és technológia egyik nélkülözhetetlen ága. Számítógépek és algoritmusok segítségével tárja fel a természet mélyebb törvényeit, legyen szó mikroszkopikus kvantumrendszerekről vagy galaxisok születéséről.
A számítási fizika nem helyettesíti az elméleti vagy kísérleti fizikát, hanem kiegészíti, és sok esetben új kutatási irányokat is nyit.