c***r
发帖数: 1570 | 1 小弟斗胆谈谈看法，
1. 解PDE/ODE,
牛顿老哥在巨人肩膀上发明了微积分后，PDE/ODE就铺天盖地的发展起来了，
计算机的发展，数值PDE解越发流行，无外乎就是放到不同空间里看看，求求莫是不是
bounded,再用几种用了20年常规的解积分解导数的数值方法凑起来，解出变量值而已。
能解的方程早被解光了，不能解的大家还是搞不懂，谁能站出来说出cahn-hilliard方
程的真正内涵？
2. 统计解
两大类，分子动力学和monte carlo,
先说md,就是搞出个十几个势能函数，求导就是力，二阶导就是弹性常数，再引入20-30
个系数，最有创意的无外乎ewarld和fft处理带有周期边界的长程力， 算么，结果其实
没意义，顶多搞搞药物设计和动画，现在最强的电脑也就是算指甲盖大小的玩意。
再说monte carlo -- 玩来玩去就是搞个随机数，上次有个兄弟说monte carlo并行后有
问题，我一看随机数不是并行的怎么跑并行monte carlo，帮他加了两行c++代码，搞定
。低于20维的问题，mc基本没优势。
3. 量子力学/化学
理论分析而已，电子的引入，使得计算尺度小的毫无应用可能。暂时还是少碰。
4. 图像处理
就是玩玩矩阵，搞搞多维，再降降维，偶尔加点线性ode算算。
5. 在以上基础上，加点泛函，加点渐进分析，加点随机，加点耦合，加点多尺度，加
点非线性，加点不连续，就是现在所谓的科学计算，或者计算数学。
5. 科学计算现在玩的不是算法不是并行，玩的是前后处理玩的是内存指针，这才是当
今的王道。
6. 随便喷喷，下次继续。 |
C**********B
发帖数: 24 | 2 观点鲜明，直率，很多同感啊，特别是第5条！但看你在几个帖子里指出“王道”，同意所指
之物重要性之余却不敢苟同其夸大嫌疑。。。
PS:怎么看了半天多数都是caoer和kennkqzhang的帖子和回复呢？这个版这么少人么，
还是他们两个最近太活跃？开个玩笑，不要吵架哈。^-^ |
j****x
发帖数: 943 | 3 最近觉得牛的是交叉,比如stabilization, forecasting, control and optimization
of multiscale PDE systems.具体例子 control of UAV, weather prediction using
aerosondes etc. 感觉得把流体力学，turbulence搞清，inverse problem, 非线性控
制搞懂，还的搞个大规模并行运算，真不是人干的活。如果一个人能全搞得比较明白，
那就是牛的很。 |
c***r
发帖数: 1570 | 4 to CasablancaIB , 最近吃了好几个包子，所以灌上隐了，哈啊哈
to jerryx, 你说的对，很多是物理机制的限制，经常看到有人仿真裂纹扩展，揣流什
么的，其实都是虎人的，这个世界上还没有人真正搞懂这些问题的物理本质，却来仿真
他，那不是虎人是什么。说道并行计算，10年前并行热潮的时候，经常看到一些文章说
提高并行效率多少多少倍，在今天看来都是笑话，先写一个效率极低的sequential程序
，然后再稍微改改成并行的，并行效率当然高了，这些文章现在看来都已成垃圾。 |
j****x
发帖数: 943 | 5 模拟fracture确实是比较没有谱，最近也没有什么比较新，牛和根本性的理论出来 (不
排除我无知的可能性)。以前的文章很多只是假设有一点开始裂了，模拟个fracture,如
何propagate之类的。呼唤懂的人出来谈谈。
相对来说turbuelence近来到是有不错的进展(DNS?)，以前的许多牛们的理论也相继被
重新讨论。
其实数值模拟本身有很大的进步，芯片也是越来越猛，问题是对物理本质的了解才是最
根本的。虽然说有些问题是物理本质了解了但是算不动，但大多数问题还是物理本质的
问题。 |
c***r
发帖数: 1570 | 6 小声的回一句，感觉芯片近10年没什么发展，
硅材料上4G融化的瓶颈在那，只不过家用cpu的价格和超算cpu价格差不多了而已 |
j****x
发帖数: 943 | 7 芯片还是有很大进步的 (supposedly follow Moore's law)，从hyper threading到
multicore。量产工艺已经到32nm (22nm is the next step?). 越小的话power
consumption越小(就不会那么烫了), higher potential frequencies, transistors
密度越高.最关键的是便宜了,想想十年前一个pentium多少钱, 而且现在你pc里的cpu和
十年前586的cpu性能相比是什么概念。
现在自己弄个multicore的机器，就可以玩mpi了，以前得要多少钱。更关键的是
scientific programming的paradigm的shift，现在不写个parallel的code都不好意思
给人看。 |
y***d
发帖数: 2330 | 8 很多问题不并行还真的算不动
【在 j****x 的大作中提到】
: 芯片还是有很大进步的 (supposedly follow Moore's law)，从hyper threading到
: multicore。量产工艺已经到32nm (22nm is the next step?). 越小的话power
: consumption越小(就不会那么烫了), higher potential frequencies, transistors
: 密度越高.最关键的是便宜了,想想十年前一个pentium多少钱, 而且现在你pc里的cpu和
: 十年前586的cpu性能相比是什么概念。
: 现在自己弄个multicore的机器，就可以玩mpi了，以前得要多少钱。更关键的是
: scientific programming的paradigm的shift，现在不写个parallel的code都不好意思
: 给人看。
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c***r
发帖数: 1570 | 9 for example?
【在 y***d 的大作中提到】
: 很多问题不并行还真的算不动
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y***d
发帖数: 2330 | 10 比如我最近算的东西，50,000 个长 rod，加上十倍数量的 sphere
【在 c***r 的大作中提到】
: for example?
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k*********g
发帖数: 791 | 11 computational optimization是个很好的方向，工程设计、金融都涉及它。 |
t*****n
发帖数: 4908 | 12 严重同意。可惜懂的人太少。
AI的重要发展思路就是计算产生智能。
【在 k*********g 的大作中提到】
: computational optimization是个很好的方向，工程设计、金融都涉及它。
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t*****n
发帖数: 4908 | 13 操兄真牛！是做什么的？给大家介绍介绍！
30
【在 c***r 的大作中提到】
: 小弟斗胆谈谈看法，
: 1. 解PDE/ODE,
: 牛顿老哥在巨人肩膀上发明了微积分后，PDE/ODE就铺天盖地的发展起来了，
: 计算机的发展，数值PDE解越发流行，无外乎就是放到不同空间里看看，求求莫是不是
: bounded,再用几种用了20年常规的解积分解导数的数值方法凑起来，解出变量值而已。
: 能解的方程早被解光了，不能解的大家还是搞不懂，谁能站出来说出cahn-hilliard方
: 程的真正内涵？
: 2. 统计解
: 两大类，分子动力学和monte carlo,
: 先说md,就是搞出个十几个势能函数，求导就是力，二阶导就是弹性常数，再引入20-30
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