Комп’ютерне моделювання фізичних явищ і процесів у конденсованих системах: стан та перспективи розвитку (за матеріалами доповіді на засіданні Президії НАН України 19 квітня 2023 р.)

• Опубліковано в: : Вісник НАН України
• Дата: 2023
• Автор: Брик, Т.М.
• Формат: Стаття
• Мова: Українська
• Опубліковано: Видавничий дім "Академперіодика" НАН України 2023
• Теми: З кафедри Президії НАН України
• Онлайн доступ: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/201427
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Цитувати: Комп’ютерне моделювання фізичних явищ і процесів у конденсованих системах: стан та перспективи розвитку (за матеріалами доповіді на засіданні Президії НАН України 19 квітня 2023 р.) / Т.М. Брик // Вісник Національної академії наук України. — 2023. — № 7. — С. 29-36. — Бібліогр.: 15 назв. — укр.

У доповіді розглянуто сучасний стан та перспективи розвитку атомістичного комп’ютерного моделювання фізико-хімічних процесів. Основний
 акцент зроблено на результатах, отриманих в Інституті фізики конденсованих систем НАН України з використанням оригінальних алгоритмів,
 методів класичної молекулярної динаміки та ab initio молекулярної динаміки з явним урахуванням електронної підсистеми. Перспективи атомістичного комп’ютерного моделювання пов’язані з новими підходами машинного
 навчання, які дозволяють моделювати величезні системи атомарних частинок з точністю ab initio методик. Сфера застосування атомістичного
 комп’ютерного моделювання охоплює широке коло фізичних явищ, хімічних
 реакцій та біофізичних процесів, що дозволяє встановити їх мікроскопічні
 механізми на атомарному рівні. The report presents the current state and perspectives of atomistic computer simulations of physical-chemical processes.
 The main focus is on results, obtained at the Institute for Condensed Matter Physics of NASU by making use of original
 algorithms, methods of classical and ab initio molecular dynamics with explicit account for electronic subsystem. The
 perspectives of atomistic computer simulations are connected with the new “machine learning” approach, which allows
 to simulate huge systems of atomic particles with ab initio precision. Applications of atomistic computer simulations
 cover a wide range of physical phenomena, chemical reactions and biophysical processes, that allows to estimate their
 microscopic mechanisms on atomic level.