Implementação do software MILC no estudo da QCD completa

• Autor(a) principal: Luz, Fernando Henrique e Paula da
• Data de Publicação: 2010
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-23042010-081643/
• topic: Computação de alto desempenho; Formulação de rede; High-perfomance computing; Lattice formulation; MILC package; Pacote MILC; Parallel programing; Programação paralela; QCD; QCD

A CromoDinâmica Quântica (QCD) é a teoria quântica de campos que descreve as interações fortes entre quarks, que são os constituintes fundamentais das partículas do núcleo atômico. Devido ao caráter peculiar destas interações, o estudo da QCD não pode ser realizado pelos métodos usuais em teorias quânticas de campos, baseados em expansões perturbativas. O estudo não-perturbativo da QCD a partir de primeiros princípios torna-se possível através da formulação de rede da teoria, que equivale a um modelo de mecânica estatística clássica, para o qual podem ser realizadas simulações numéricas através de métodos de Monte Carlo. A área de simulações numéricas da QCD representa uma das maiores aplicações atuais da computação de alto desempenho, sendo realizada nos principais centros computacionais do mundo. As grandes exigências do trabalho de pesquisa nesta área contribuíram inclusive para o desenvolvimento de novas arquiteturas computacionais. O uso de processamento paralelo é vital nessas simulações, principalmente nos casos em que está envolvida a simulação da chamada QCD completa, onde se consideram os efeitos dos quarks dinâmicos. Vários pacotes contendo implementações de algoritmos para o estudo da QCD começam a ser disponibilizados por grupos de pesquisa na área. Nosso foco neste trabalho é voltado para o pacote MILC. Além de fazer uma descrição detalhada da forma de utilização deste pacote, realizamos aqui um acompanhamento da evolução dos métodos empregados, desde o Método de Monte Carlo aplicado no algoritmo de Metropolis até a elaboração do algoritmo RHMC, introduzido recentemente. Fazemos uma comparação de e_ciência entre o RHMC e o algoritmo R, que foi o mais utilizado por décadas.