Het klinkt misschien als het spul van sprookjes, maar in de jaren vijftig leidden twee numerieke modellen, die aanvankelijk door natuurkundigen als huisdier werden ontwikkeld, tot de geboorte van een geheel nieuw veld van de natuurkunde:computationele statistische mechanica. Dit verhaal is onlangs verschenen in een paper gepubliceerd in EPJ H , geschreven door Michel Mareschal, emeritus hoogleraar natuurkunde aan de Vrije Universiteit Brussel, België.

Het artikel schetst de lange reis die heeft geleid tot de acceptatie van dergelijke modellen - namelijk Monte Carlo en Molecular Dynamics-simulaties - als betrouwbaar bewijs voor het beschrijven van materie. Dit gebeurde in een tijd dat de rekenkracht die nodig was om simulaties uit te voeren schaars was. Vandaag, deze technieken worden door duizenden onderzoekers gebruikt om het gedrag van materialen te modelleren, in contexten variërend van fusie tot biologische systemen.

De saga begon in 1951, toen John G. Kirkwood van het California Institute of Technology, VS, ontwikkelde deze contra-intuïtieve theoretische voorspelling:een model van harde bollen - een ruw model voor elke vloeistof - ondergaat een overgang van een vloeistof naar een vaste toestand onder gecontroleerde omstandigheden. Dit houdt in dat de geordende vaste vorm meer entropie bevat - of meer ruimte beschikbaar heeft om te bewegen - dan de ongeordende vloeibare vorm. Deze sferen hebben normaal geen interactie met elkaar, als moleculen in een perfect gas - die een oneindige afstoting ervaren wanneer ze in contact komen.

De theoretische voorspelling van Kirkwood bleef controversieel totdat deze werd aangevuld met intensief parallel werk van twee teams van Amerikaanse natuurkundigen, oorspronkelijk gelanceerd als zijprojecten. De eerste betrof Bill Wood van het Los Alamos Laboratory, en leidde tot de ontwikkeling van de Monte Carlo-aanpak; de seconde, waarbij Berni Alder van het Livermore National Laboratory betrokken was, leidde tot de ontwikkeling van de moleculaire dynamica. uiteindelijk, het was de introductie van belangrijkheidssampling - een slimme manier om Monte Carlo uit te voeren - van de kant van Marshall Rosenbluth (ook in Los Alamos) die een echte geniale inval bleek te zijn bij het bevestigen van Kirkwoods voorspelling.