Als de wiskunde niet met de hand kan worden gedaan, natuurkundigen die complexe systemen modelleren, zoals de dynamiek van biologische moleculen in het lichaam, computersimulaties moeten gebruiken. Dergelijke gecompliceerde systemen hebben enige tijd nodig voordat ze worden gemeten, als ze zich in een evenwichtige staat vestigen. De vraag is:hoe lang moeten computersimulaties worden uitgevoerd om nauwkeurig te zijn? Het versnellen van de verwerkingstijd om zeer complexe studiesystemen op te helderen was een veelvoorkomende uitdaging. En het kan niet worden gedaan door parallelle berekeningen uit te voeren. Dat komt omdat de resultaten van de vorige time-lapse van belang zijn voor het berekenen van de volgende time-lapse. Nutsvoorzieningen, Shahrazad Malek van de Memorial University van Newfoundland, Canada, en collega's hebben een praktische gedeeltelijke oplossing ontwikkeld voor het probleem van tijdsbesparing bij het gebruik van computersimulaties waarbij een complex systeem in een stabiele evenwichtstoestand moet worden gebracht en de evenwichtseigenschappen ervan moeten worden gemeten.

Deze bevindingen maken deel uit van een speciale uitgave over "Advances in Computational Methods for Soft Matter Systems, " onlangs gepubliceerd in EPJ E .

Een oplossing is om meerdere kopieën van dezelfde simulatie uit te voeren, met gerandomiseerde beginvoorwaarden voor de posities en snelheden van de moleculen. Door het gemiddelde te nemen van de resultaten over dit ensemble van 10 of 50 runs, elke run in het ensemble kan korter zijn dan een enkele lange run en toch hetzelfde nauwkeurigheidsniveau in de resultaten opleveren. In dit onderzoek, de auteurs gaan nog een stap verder en richten zich op een extreem geval van het onderzoeken van een ensemble van 1, 000 runs - een zwerm genoemd. Deze benadering vermindert de totale tijd die nodig is om het antwoord te krijgen op het schatten van de waarde van het systeem bij evenwicht.

Aangezien dit soort massieve multi-processorsystemen geleidelijk steeds gebruikelijker worden, dit werk draagt ​​bij aan het vergroten van de beschikbare technieken voor wetenschappers. De oplossingen kunnen worden toegepast op computationele studies op gebieden zoals biochemie, materiaal fysica, astrofysica, chemische technologie, en economie.