Key points are not available for this paper at this time.
Les superordinateurs actuels et la disponibilité imminente de machines parallèles à grande échelle rendent possible l'étude par dynamique moléculaire d'un certain nombre de problèmes fondamentaux en science de la matière condensée, jusqu'alors hors de notre portée en raison du temps de calcul énorme impliqué. Cela est dû au fait qu'un modèle réaliste de tels systèmes contient un ou deux ordres de grandeur de plus de particules que les systèmes étudiés jusqu'à présent. De plus, les forces intermoléculaires entre ces particules incluront généralement des contributions provenant de distributions de charges électriques permanentes, de sorte que l'hypothèse habituelle de forces à portée courte ne peut être faite. Nous donnons une liste de problèmes typiques dans cette classe et abordons le problème d'amélioration des performances des algorithmes de dynamique moléculaire pour tirer parti de ces nouvelles architectures. Nous utilisons la transformation de la fonction thêta de Jacobi pour dériver des formes rapidement calculables pour l'énergie et les forces entre de grands ensembles de N particules interagissant dans des conditions de frontière périodiques, en tant que somme d'interactions paire-à-paire dans l'espace réel et de sommes d'une particule dans l'espace de Fourier réciproque. En choisissant judicieusement la constante de séparation contrôlant les surcharges relatives des deux contributions, nous montrons que la surcharge totale croît comme N 3/2. Nous présentons une enquête expérimentale de la dépendance en N des surcharges de calcul, réalisée sur un processeur vectoriel Siemens VP200. Les avantages de l'algorithme pour le calcul parallèle sont également discutés.
Perram et al. (Tue,) ont étudié cette question.