Es como ser un teórico, un codificador y un experimentador a la vez. ¡Y es muy divertido!
El primer paso para hacer física computacional es la teoría. Usted elige el tipo de modelo que desea emplear para estudiar la clase de sistemas que le interesan. Por supuesto, habrá varias aproximaciones involucradas. Debe encontrar el equilibrio adecuado entre encontrar un modelo que sea lo suficientemente bueno como para estudiar el sistema pero al mismo tiempo manejable a través de la teoría y la computación. Entonces haces las matemáticas reales. En el caso del electromagnetismo, esto implicaría mucho cálculo vectorial. Hay muchos garabatos en los cuadernos y en las pizarras, y muchos Mathematica.
Pizarra típica en la oficina. Ignora al espeluznante alemán a la derecha.
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Una vez que se hacen las matemáticas, viene la parte donde traduces todo eso en código. Esto implica codificar mucho y jurar mucho sobre los errores del compilador y las oscuras dependencias de la biblioteca. Por supuesto, nunca funciona correctamente la primera vez. O la centésima vez, para el caso. Entonces observa las tramas hasta que pueda descubrir de dónde provienen los errores, y los números hasta que encuentre la fuente. Y tú depuras y depuras y depuras …
Ameba Ninja, el feroz guardián de los campos magnéticos numéricamente inexactos. No recuerdo cuántos ciclos de depuración se necesitaron para arreglar a este tipo.
Hmm, el error tiene que estar aquí en alguna parte …
Una vez que todo está arreglado (o eso crees), viene la parte más divertida: la experimentación numérica. Encuentra sistemas interesantes y estudia fenómenos físicos interesantes. Piensa salvajemente y experimenta. No estás limitado por las pesadillas del experimentador. Puede simular nanopartículas huecas sentadas al vacío, ¿y por qué no?
Ciclo de vida de una simulación: simular, postprocesar, trazar y descartar …
¿Cuántos núcleos y cuánta RAM dijiste que tiene tu comp?
Y mientras estudias algunos sistemas, tienes ese momento de Eureka cuando encuentras algo totalmente inesperado. Después de que la emoción inicial haya disminuido, vaya y verifique para asegurarse de que no se trate de un error numérico. Si no, yaaaaaay.
Al final, obtienes algunas figuras bonitas. Éste de las fuerzas ópticas internas en nanoestructuras plasmónicas , © 2015 Optical Society of America.
Por supuesto, las cosas no son tan lineales como se presentan aquí. Muchas veces, debe regresar y mejorar las matemáticas o el código cuando encuentre que el método no es tan preciso como deseaba. También hay una pequeña modificación de código más tarde para mejorar la velocidad del programa cuando todo el laboratorio comienza a usarlo para hacer cientos de simulaciones. También está la discusión de “negociación” con experimentadores reales, que es más o menos así:
Quiero fabricar este sistema y estudiar este efecto. ¿Puedes simularlo?
No, no puedo Porque esto, esto y aquello.
Pero quiero simularlo. Será realmente interesante
Hmm, bueno, puedo aproximarme al sistema con esto. Esto cambiará, pero la característica que está buscando debería aparecer aproximadamente a la misma longitud de onda.
Pero el sistema tiene esto.
Amigo, esto es todo lo que el programa puede hacer. Todo tendrá que reescribirse por completo para incorporar lo que desea. E incluso si lo hago, no tenemos el poder computacional para eso. ¿Has visto cómo se ven tus estructuras fabricadas? Confía en mí, los defectos de fabricación afectarán el resultado mucho más que esta simplificación.
Bueno…
Así es la vida.
PD: Defendí mi tesis doctoral titulada “Modelado de sistemas plasmónicos: métodos numéricos avanzados y aplicaciones” recientemente. Mi tesis consistió en desarrollar herramientas computacionales basadas en un método numérico llamado ecuación integral de superficie para estudiar la respuesta de las nanoestructuras metálicas a la luz. Estaba interesado en varios efectos como dispersión, fuerzas ópticas y rotación, cargas superficiales y dispersión Raman.