INTRODUCTION COMPUTATIONAL QUANTUM CHEMISTRY

Untuk mempelajari ilmu yang baru saja dikenal, alangkah baiknya dengan sabar dan memulai dari hal dasar. Berikut adalah point-point yang dibutuhkan untuk mengenal pemrograman komputasi kimia kuantum:

METODE MEMPERLAKUKAN ILMU

Ilmu pengetahuan modern menggunakan empat pendekatan dasar untuk mempelajari bagaimana alam bekerja :

Ø  Ilmu observasional

Francis Collins, salah satu ilmuwan yang bertanggung jawab untuk pengembangan Human Genome Project, menyatakan  ini dalam bukunya The Language Allah (hal. 58):

“Salah satu  harapan  yang  paling  berharga dari seorang ilmuwan adalah untuk membuat sebuah pengamatan yang mengguncang bidang penelitian”. Para ilmuwan memiliki beruntun anarkisme terkurung, berharap bahwa suatu  hari nanti mereka akan  memunculkan beberapa fakta tak terduga yang memaksa gangguan kerangka [ilmiah], hari itu apa Hadiah Nobel diberikan?? . Untuk ilmu pengamatan adalah dasar dari semua ilmu pengetahuan, dan dasar dari semua metode melakukan ilmu. Ilmu dimulai,  dan sering berakhir, dengan observasi. Anak-anak kecil misalnya,  dengan dorongan sedikit atau tidak ada, menghabiskann waktu berjam-jam  untuk  menonton  semut membangun sarang semut. Pada dasarnya, ilmu observasional adalah  bidang ilmu yang menggunakan  berbagai perangkat, termasuk mata telanjang, untuk mengumpulkan data tentang beberapa fenomena ilmiah tertentu. Pengamatan sering, namun tidak selalu, dibuat dengan pertanyaan  tertentu dalam pikiran. Ilmu observasional bergantung pada alat-alat  seperti mikroskop, teleskop, satelit, dan perangkat lain untuk meningkatkan kualitas pengamatan. Pengamatan  membentuk dasar dari metode ilmiah utama, bahwa menjadi berbasis bukti penalaran. Ilmu observasional, seperti empat lainnya jenis ilmu yang dijelaskan di sini, baik produk dan  proses. Ilmuwan observasional menerapkan sejumlah teknologi, teknik, dan alat untuk proses pengumpulan data pengamatan, dan, menggunakan bukti-based reasoning, terlihat untuk menyarankan kemungkinan penjelasan  untuk set tertentu dari data yang dikumpulkan. Para ilmuwan mengajukan pertanyaan-pertanyaan seperti:

1. Apa yang bisa kita pelajari, apa yang kita pelajari dari pengamatan ini?

2. Bagaimana kita yakin ini benar?

3. Mengapa kita harus peduli?

Proses observasional, seperti halnya dengan proses lain yang paling dalam ilmu pengetahuan, cenderung mengarah atau menyarankan lebih pengamatan yang akan dibuat, mungkin dengan instrumentasi yang berbeda atau dari perspektif yang berbeda. Ilmu observasional secara signifikan  proses-terfokus, tetapi  juga dapat dianggap sebagai produk. Produk dari ilmu observasional biasanya dataset dari informasi numerik. Teleskop radio, misalnya, mengumpulkan signifikan  jumlah data numerik yang kemudian berubah  menjadi "pengamatan" dengan menggunakan teknik seperti visualisasi ilmiah. Visualisasi  ilmiah, suatu bentuk grafis komputer, mengubah  angka menjadi gambar yang kemudian dapat digunakan oleh ilmuwan observasional. Atau, produk dari pendekatan observasional mungkin catatan lapangan pada perilaku gorila di lapangan.  Terlepas dari format, ilmuwan  observasional sering mengambil data dan  terlihat untuk pola atau tren. Seorang  ilmuwan observasional mungkin menganalisis data menggunakan alat matematika canggih dari bidang  pola  pengakuan dan / atau statistik. Sebagai contoh, kita kini telah mampu "mengamati" Data dari struktur genetik  organisme hidup. Salah satu struktur tertentu  adalah  kode genetik  untuk protein  mioglobin, ditemukan dalam otot  hampir setiap hewan. Menggunakan berbagai alat matematika, sebagian dibuat khusus untuk masalah ini, kita bisa  mengatur struktur genetik dalam mode yang berbeda. Pengaturan yang berbeda menyebabkan pengamatan yang berbeda, dan untuk  kesimpulan yang berbeda. Data dan pengaturan beberapa adalah  produk dari pendekatan observasional.

Ilmu Eksperimental

Eksperimental merupakan suatu metode MELAKUKAN ilmu yang banyak dipilih mahasiswa/siswa sebagai praktis menerapkan metode ilmiah. Stereotip dari (fisik dan mental) putih dilapisi, sedikit acak-acakan penyendiri bekerja dalam gelap relung laboratorium beberapa masih mengherankan. Ada juga persepsi ilmu eksperimental sebagai formula atau  resep yang satu berlaku untuk setiap pertanyaan yang diberikan, dengan jawaban men jadi hadiah pada akhir. James Trefil, seorang ilmuwan terkenal yang  menulis secara ekstensif tentang ilmu pengetahuan, menulis ini dalam The Nature of  Science: Sebuah Panduan AZ kepada Hukum dan Prinsip-prinsip Universe kami: Anda akan sering menemukan, terutama di buku-buku  pelajaran, prosedur bertahap yang dikatakan   sesuatu yang disebut "metode ilmiah." Biasanya, ini adalah sesuatu seperti, "Seorang ilmuwan pertama kali melakukan X, kemudian mulai Y, kemudian ke Z," dan seterusnya. Itu membuat melakukan  ilmu suara seperti membuat batch  cookie dari resep. Masalah dengan hal ini , pendekatan seperti  ini tidak begitu banyak bahwa itu benar-benar salah - para ilmuwan sering melakukan langkah-langkah X, Y, dan Z. Sebaliknya, itu adalah bahwa ia meninggalkan ada ruang untuk kreativitas manusia, kecerdikan, dan  sekadar sifat  keras kepala yang,  telah,menjadi komponen penting dari perusahaan  ilmiah. Menggambarkan  proses ilmu pengetahuan dengan "metode" adalah seperti  menggambarkan  sebuah lukisan, (oleh Rembrandt atau Van Gogh) hanya dalam hal mana berbeda  warna, telah diterapkan  ke kanvas. Ilmu  ini tidak sama dengan lukisan oleh angka. (itulah persepsi dari eksperimental yang tidak memberikan kontribusi pada alam tapi hanya memajukan perusahaan). Ilmu eksperimental secara fundamental berkaitan dengan mengambil pengamatan dan bukti yang dikumpulkan dengan menggunakan  teknik observasional, dan kemudian  melakukan  tes khusus pada beberapa aspek tersebut pengamatan. Ilmu Eksperimental sangat bergantung dengan melakukan pengukuran di sedikit dari mode logis dan sistematis. Ilmu pengetahuan eksperimental juga bergantung dengan mengevaluasi dan menyelidiki sebab-dan-efek hubungan. Oleh mengidentifikasi dan mengisolasi (pengendali) variabel tertentu dari fenomena tertentu, pencoba dapat menguji efek dari satu atau lebih variabel pada fenomena tersebut. Salah satu masalah nyata dengan ilmu pengetahuan eksperimental adalah bahwa seringkali sulit untuk memastikan bahwa variabel yang diuji tidak mengubah perilaku alam. Dalam ilmu eksperimental, ilmuwan terutama berkaitan dengan tiga variabel:

-          Variabel bebas, kondisi yang sedang diselidiki dan / atau dimanipulasi oleh pencoba.

-          Variabel dependen, kondisi yang dihitung atau diukur

-          Variabel pengganggu, variabel-variabel yang tidak terkontrol dan yang mungkin atau tidak mungkin mempengaruhi hasil percobaan.

     Ada banyak contoh yang baik dari  ilmu pengetahuan eksperimental. Salah satunya adalah Percobaan Redi, dilakukan  sekitar tahun 1670 oleh dokter Francesco Redi Italia. Dia ingin membuktikan atau menyangkal gagasan spontan  generasi, hipotesis bahwa bentuk-bentuk kehidupan secara spontan dapat menghasilkan dari non-hidup sumber, fenomena dikenal sebagai abiogenesis. Percobaan Redi adalah elegan dalam kesederhanaannya. Pertanyaan eksperimental adalah asal belatung (dan apakah atau tidak hidup dalam bentuk belatung bisa muncul dari non-hidup, dalam hal ini, daging). Dugaan itu, berdasarkan pengamatan, bahwa belatung berasal dari lalat. Dia menyiapkan tiga guci, di mana ia meletakkan beberapa daging mentah. guci 1 dibiarkan terbuka, guci 2 ditutupi dengan jaring, dan guci 3 disegel dari luar. Dalam guci 1, ia mengamati lalat bertelur pada daging, dengan munculnya berikutnya belatung. Pada guci 2, ia mengamati lalat bertelur di jaring, dengan belatung muncul pada jaring. Dengan gaci 3, tidak ada lalat muncul atau bertelur, dan kemudian ada belatung muncul. Dalam penelitian ini, variabel independennya adalah jenis menutupi pada guci, variabel dependen adalah produksi belatung, dan beberapa variabel pengganggu adalah suhu, ukuran guci, kelembaban, dan  ukuran dan jenis daging.

 Ilmu Teoritis

Ilmu teoritis adalah yang paling esoteris dari empat jenis ilmu pengetahuan. Kalangan Menengah dan siswa SMA, serta masyarakat umum, cenderung  mampu mengidentifikasi para ilmuwan teoritis, tetapi tidak dapat dengan mudah menentukan apa ilmu teoritis adalah. Jawaban yang paling umum untuk pertanyaan "apa ilmu teoritis?" Adalah penamaan Albert Einstein, contoh klasik seseorang yang melakukan ilmu teoritis. Ilmu pengetahuan teoritis selalu menjadi komponen utama dari  penelitian secara keseluruhan proses, namun kompleksitas telah mengakibatkan  kurang  menonjolnya dibandingkan dengan observasional dan pendekatan eksperimental. Ilmu pengetahuan teoritis terutama matematika. Ilmuwan teoritis sering mencoba untuk mewakili matematis beberapa fenomena yang dapat diamati atau non-diamati. Dengan menerapkan berbagai teknik matematika, teori  "membuktikan" keabsahan dari beberapa hipotesis atau dugaan. Seringkali teori matematika diselidiki oleh observasional dan / atau eksperimentalis untuk lebih membuktikan atau  menolak kesimpulan oleh teoritikus tersebut.  Produk akhir khas ilmuwan teoritis adalah satu atau, lebih sering, serangkaian relatif rumit matematika deskripsi dari beberapa perilaku ilmiah . Bahkan datang dengan contoh sederhana adalah menantang. Kebanyakan orang  awam  akan  akrab dengan Einstein, E = mc^2, deskripsi teoritis dari jumlah energi yang terkandung dalam beberapa jumlah zat. Jumlah energi (E), menurut teori ini, ditentukan  dengan mengalikan massa (m) dari substansi kali kecepatan cahaya (c) kuadrat. Ini adalah teori yang sangat baik mendeskripsi jumlah energi yang melekat dalam zat, dan telah terbukti menggunakan pengamatan dan  teknik eksperimental. Mungkin contoh yang sedikit lebih rumit berasal dari kimia teoritis. Itu sudah disebutkan dalam awal 1930-an  bahwa perilaku elektron ketika bergerak di sekitar inti atom bisa dijelaskan dengan menggunakan matematika.  Perilaku matematika dari sebuah elektron dapat ditulis sebagai fungsi gelombang, disebut demikian  karena elektron berperilaku seperti gelombang akan Anda lihat di air jika Anda melemparkan batu ke dalam kolam. Fungsi gelombang, yang disebut psi (diwakili oleh  symbol Yunani Ψ), merupakan bagian dari persamaan tampak sederhana diciptakan oleh fisikawan besar teoritis  Erwin Schrödinger:

HΨ = EΨ

Dalam persamaan diatas, H adalah operator Hamiltonian. Ada operator matematika, seperti tanda plus,  tanda minus, dan tanda akar kuadrat. Bayangkan bahwa operator Hamiltonian  hanya jenis mewah dari akar kuadrat,  dan itu hanya bekerja mengenai simbol ke kanan nya, psi, fungsi gelombang elektron. Apa yang terjadi di sisi lain? Mengenakan operasi Hamiltonian  pada fungsi gelombang menghasilkan energi  (E) dari elektron. Apabila seorang ahli kimia kuantum mengetahui energi elektron, s / dia bisa mengatakan  banyak hal tentang bagaimana atom berperilaku. Perhatikan, bagaimanapun, bahwa bagian lain dari jawaban di sisi kanan adalah pengulangan dari psi, fungsi gelombang. Persamaan  ini adalah tipe khusus dari persamaan yang dikenal sebagai suatu eigenfunction. Dalam hal ini tidak cukup rumit, apakah operator Hamiltonian? Ini terlihat seperti ini:

Persamaan:

Bagian 1 menghitung energi kinetik (EK) dari elektron, berdasarkan persamaan _ mv2, dengan kecepatan berdasarkan  pada perbedaan parsial dari elektron dalam ruang koordinat  xyz. Sebuah diferensial parsial adalah properti matematika dari kalkulus yang mengukur perubahan perilaku, dalam hal ini perubahan energi kinetik sebagai posisi perubahan elektron dalam arah x, y, dan z. Simbol yang terlihat seperti "E "  mewakili huruf Yunani "sigma". Simbol ini merupakan operator penjumlahan, atau  menambahkan. Dalam hal ini, persamaan  mengatakan  untuk menambahkan semua perubahan energi kinetik dalam ruang tiga dimensi.

Bagian 2 menentukan  afinitas elektron bermuatan  negatif  untuk inti bermuatan positif. Dalam hal ini  bagian, Z adalah nomor atom dari atom, R adalah jarak inti dari elektron, dan  r  adalah  jarak elektron dari inti. Subskrip persamaan diatas merujuk pada jumlah inti dan  elektron, masing-masing, yang terkandung dalam sistem.

Bagian 3 menghitung tolakan elektronik satu elektron yang lain. Subskrip digunakan untuk membedakan satu elektron dari yang lain.

Bagian 4 menghitung tolakan nuklir dua inti yang bermuatan  positif.

Pembaca sangat dianjurkan untuk bekerja melalui deskripsi ini sebagai cara untuk memahami tidak hanya ini,  khusus  teori ilmiah (dan satu yang akan dihadapi nanti), tetapi juga kompleksitas matematika biasanya ditemukan  dalam ilmu teoritis. Norma yang berlaku bahwa eksperimentalis dan observationalists akan terlihat untuk memvalidasi matematika dengan eksperimen  dan pengamatan, yang menyebabkan penerimaan, modifikasi, atau  penolakan dari matematika. Ini persamaan tertentu  telah terbukti berulang kali untuk memprediksi sifat-sifat atom dan atom dalam molekul, dengan satu  masalah. Hal ini terlalu matematis rumit untuk memecahkan untuk setiap sistem atom dengan  lebih dari 1 elektron. Hal ini mengarah pada jenis ilmu yang keempat: ilmu komputasi.

  Ilmu Komputasi

Telah disarankan (tidak diketahui sumber) bahwa jika teknologi  pesawat  telah maju pada tingkat yang sama seperti pada teknologi komputer, akan mungkin untuk mendapatkan  Boeing 747 yang akan cukup besar untuk membawa 12.000 orang ke Bulan dalam waktu sekitar tiga jam untuk biaya pulang pergi dari sekitar $ 12,00. Teknologi komputer, khususnya di bidang peningkatan kecepatan perhitungan dan perangkat memori yang lebih efisien penyimpanan,  telah  meningkat layaknya kecepatan angin puyuh selama 30 tahun terakhir ini. Banyak perbaikan dalam perangkat keras komputer dan dalam  algoritma (software) yang mengontrol komputer telah menyajikan alat baru untuk menyelidiki masalah ilmiah - ilmu komputasi. Ilmu komputasi merupakan  terbaru dari empat pendekatan untuk penyelidikan ilmiah, dan merevolusi bagaimana para ilmuwan bekerja dan bagaimana mereka berpikir tentang melakukan ilmu pengetahuan. Ilmu komputer adalah aplikasi dari ilmu komputer dan teknik matematika untuk solusi dr masalah besar  yang kompleks dan. Ilmu komputer mengambil keuntungan dari tidak hanya perbaikan dalam perangkat  keras komputer, tapi mungkin lebih penting, perbaikan dalam algoritma komputer dan teknik matematika. Ilmu komputer  memungkinkan para ilmuwan untuk melakukan hal-hal yang sebelumnya terlalu sulit untuk dilakukan karena kompleksitas matematika, jumlah besar perhitungan yang terlibat, atau kombinasi dari keduanya. Ilmu komputasi memungkinkan para ilmuwan untuk membangun model yang memungkinkan prediksi tentang apa yang mungkin terjadi di laboratorium. Dengan demikian, ilmu komputasi ini melengkapi metode lain ilmu pengetahuan. Peneliti dapat menggunakan teknik komputasi untuk mencapai sejumlah tujuan:

·         Lakukan  percobaan yang mungkin terlalu berbahaya untuk dilakukan di laboratorium. Para ilmuwan misalnya, dapat menggunakan teknik komputasi untuk memprediksi bagaimana obat baru mungkin berperilaku dalam tubuh. Hal ini memungkinkan mereka untuk mengurangi, tetapi tidak menghilangkan, jumlah tes hewan yang mungkin telah dilakukan  sebelum pengembangan ini teknik komputasi farmakologi.

·         Lakukan percobaan yang terjadi terlalu cepat atau terlalu lambat. Sebagai contoh, model perubahan iklim global memungkinkan para ilmuwan lingkungan untuk menjalankan model prediksi bertahun-tahun ke depan, mencari untuk menentukan bagaimana masa lalu, upaya manusia saat ini, dan masa depan mungkin berdampak pada suhu bumi.

·   Lakukan percobaan yang mungkin terlalu mahal untuk dilakukan di laboratorium. Terutama dalam kimia, ada jumlah percobaan yang memerlukan instrumentasi mahal. Beberapa sekarang dapat disimulasikan dengan menggunakan komputasi versi instrumentasi yang. Meskipun hal ini tidak menggantikan pentingnya memiliki instrumen yang sebenarnya, benar-benar memberi ilmuwan - dan mahasiswa ilmu - dengan cara berinteraksi dengan instrumen. Di daerah lain selain kimia, simulator penerbangan adalah contoh yang baik dari penggunaan simulasi perangkat lunak sebagai metode biaya hemat. Simulator penerbangan secara signifikan lebih murah daripada yang sebenarnya pesawat, dan juga lebih aman bagi pilot!

·  Lakukan percobaan yang hanya dipecahkan dengan menggunakan pendekatan komputasi. Banyak topik dalam astrofisika, seperti pembentukan galaksi, tidak dapat diamati dengan mudah, dan tentu tidak tunduk eksperimental  teknik. Model komputasi, berdasarkan dipahami dengan baik matematika, memungkinkan ahli astrofisika untuk menguji  berbagai parameter dan skenario. Sementara model komputasi tidak dapat menggantikan laboratorium, mereka pasti telah menjadi bagian integral dari pencarian keseluruhan untuk pengetahuan ilmiah.  Ada banyak definisi ilmu komputasi - sebagian besar dari mereka menggambarkannya sebagai pendekatan  interdisipliner untuk solusi dari masalah yang kompleks yang menggunakan konsep dan keterampilan dari disiplin ilmu, ilmu computer dan matematika. Yang sangat penting adalah bahwa ilmu komputer tidak ilmu komputer - komputasi ilmu pengetahuan adalah sebuah metodologi yang memungkinkan studi tentang berbagai fenomena. Seperti tiga lainnya, itu adalah baik dari metode melakukan ilmu dan disiplin dalam dan dari dirinya sendiri. Sebagai contoh, seseorang dapat melihat penelitian ilmu komputasi menggunakan hukum asosiatif matematika: Komputasi (ilmu penelitian) (Ilmu Komputasi) penelitian Pada contoh pertama, ilmuwan dapat menggunakan perhitungan sebagai metode untuk melakukan penelitian ilmu. Perhitungan digunakan untuk melakukan penelitian ilmiah. Para ilmuwan juga, bagaimanapun, melakukan penelitian tentang bagaimana menggunakan ilmu komputer sebagai alat untuk penyelidikan dan eksplorasi. Seperti halnya tiga pendekatan lain  ilmiah, beberapa ilmuwan menggunakan teknologi, teknik dan alat-alat pengamatan-teori eksperimen-, sementara beberapa peneliti mengembangkan teknologi baru, teknik, dan alat-alat untuk daerah-daerah. Dengan kata lain, semua empat jenis ilmu pengetahuan yang baik proses dan produk dalam besar skema penyelidikan ilmiah.

            Ada cara lain untuk melihat ilmu komputer. Beberapa akan menggambarkannya sebagai 

           persimpangan 3 disiplin

·    Ilmu komputer bukanlah ilmu komputer, yang menyangkut dirinya dengan program perangkat lunak menulis dan / atau pengembangan produk perangkat keras baru. Ilmu komputer sering didefinisikan sebagai ilmu yang yang berada di persimpangan ilmu, ilmu komputer, dan matematika. Atau dikenal sebagai pemodelan dan simulasi, bidang ilmu komputasi terlihat untuk membuat dan menggunakan model komputer sebagai metode melakukan pengamatan,  melakukan eksperimen, dan menciptakan atau menguji teori-teori baru. Jika perhitungan atau penelitian sedang dilakukan pada besar, komputer bertenaga tinggi, ilmuwan mengacu pada subjek sebagai komputasi kinerja tinggi (HPC), atau superkomputer. Banyak tantangan ilmiah saat ini dan masa depan akan secara signifikan tergantung pada penerapan metodologi baru.

·         Cara lain untuk menggambarkan ilmu komputer adalah: aplikasi, algoritma, dan arsitektur. Aplikasi menggambarkan masalah ilmiah tertentu yang harus diselesaikan. Misalnya, pada bagian ilmu teoritis di atas, aplikasi akan struktur elektronik dari atom dan molekul. Dalam biologi, kita mungkin memiliki aplikasi mengkategorikan semua gen dalam genom manusia, atau memprediksi cuaca dalam aplikasi meteorologi. Berikutnya Langkah ini dapat menggambarkan bahwa aplikasi dalam istilah matematika, atau dikenal sebagai algoritma, contoh algoritma adalah, sekali lagi, persamaan Schrödinger dengan operator Hamiltonian rumit yang ditunjukkan sebelumnya. Itu  Perbedaan sekarang dengan persamaan yang dibandingkan dengan asal-usulnya pada pertengahan 1900-an adalah bahwa sekarang kita memiliki arsitektur, dalam hal ini perangkat keras komputer dan perangkat lunak yang memungkinkan kita untuk menulis. Program untuk menghitung  masalah yang sangat rumit.  Pencitraan dalam bentuk  grafis adalah  upaya yang tepat untuk menangkap deskripsi komputasi sbg ilmu pengetahuan. Produk akhir adalah pemodelan, yang didukung oleh, eksperimen, teori, dan komputasi.

Dari keempat ilmu diatas hal yang paling baru adalah pendekatan secara komputasi. Ilmu komputasi terlahir karena perkembangan teknologi yang memberikan kemajuan pesat dibidang hardware dan software. Disiplin ilmu sains tak lepas dengan penggunaan bahasa sains  yaitu matematika. Dalam ilmu komputasi menggunakan bahasa sains yang disebut alogaritma. Ilmu komputasi lebih dikenal sebagai pemodelan dan simulasi/ilmiah. Dari keempat ilmu itu ilmu komputasilah yang akan memiliki perkembangan cepat pada tahun-tahun ini, selain ilmu komputasi akan membantu menemukan pendekatan  untuk solusi grand challenge problem.

GRAND CHALLENGE PROBLEM:

Grand challenge problem adalah masalah-masalah yang kompleks, dan memiliki signifikan ilmiah  dan implikasi sosial. Masalah-masalah ini biasanya dipecahkan terutama (atau hanya) melalui pendekatan komputasi. Contoh masalah tantangan besar meliputi

 • Kimia: bagaimana kerja protein  lipat?

• Biologi: apa asal usul kehidupan?

• Fisika: apa nasib akhir alam semesta?

• Neuroscience: apa itu kesadaran?

• Kedokteran: apa akar penyebab kanker?

• Ilmu komputer: bagaimana kita bisa mempercepat perhitungan, dan apa batas atas?

Ilmu pengetahuan modern terlihat untuk mengatasi masalah ini, dengan menggunakan berbagai metode, protokol penelitian, dan instrument ilmiah. Berdasarkan empat metode dasar melakukan ilmu dijelaskan, dengan penekanan pada hal terbaru . Metode - ilmu komputer - yang berfungsi sebagai "orang tua" untuk daerah yang lebih spesifik kimia komputasi/ komputasi kimia kuantum akan lebih cepat melakukan penerobosan penemuan baru secara pemodelan.

Algoritma:

Dalam ilmu komputer, masalah ilmiah harus dinyatakan secara matematis, yang dikenal sebagai algoritma. Ilmuwan, seringkali bekerja bersama-sama dengan matematika, harus mendefinisikan model matematika untuk masalah yang harus dipecahkan. Ilmuwan dapat menggunakan algoritma yang ada, memodifikasi algoritma yang ada, dan / atau membuat algoritma dari awal. Kebanyakan  model matematika  menggunakan perkiraan  dan asumsi terhadap algoritma untuk membantu  menyederhanakan  matematika. Model matematika harus diuji seberapa baik itu merupakan ilmu yang dimodelkan, dan ini evaluasi yang terjadi selama proses pemodelan.

Arsitektur:

Setelah algoritma yang cocok t elah ditentukan, algoritma yang diterjemahkan ke dalam satu atau lebih program komputer (software) dan dilaksanakan pada satu atau lebih jenis hardware. Itu

kombinasi perangkat lunak dan perangkat keras yang disebut sebagai arsitektur komputasi, atau hanya  arsitektur. Perangkat lunak ini mungkin merupakan paket perangkat lunak yang sudah ada, seperti Gaussian, atau GAMESS  MOPAC dalam komunitas pemodelan molekul. Atau, satu atau lebih komputer  programmer, bekerja bersama-sama dengan ilmuwan dan matematikawan, mungkin mengembangkan  software dari awal. Bahasa pemrograman seperti C + +, Java, dan kinerja tinggi Fortran  (HPF) adalah bahasa pemrograman umum. Dalam hal perangkat keras, kode mungkin berjalan pada  desktop atau laptop komputer yang menjalankan Windows XP atau Macintosh OS X. Untuk kode yang lebih besar,  komputer kinerja tinggi sering digunakan. Mesin ini biasanya memiliki lebih dari satu pusat  unit pengolahan (CPU), dapat menjalankan kode lebih efisien, dan biaya dalam jumlah besar . Ada sejumlah pusat superkomputer yang terletak di seluruh bangsa untuk digunakan dalam memecahkan masalah besar , dengan kode yang kompleks.