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.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar