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skalierender Methoden ist auf Höchstleistungsrechnern Notwendigkeit und Herausforderung zugleich,
um die Rechenressourcen effizient nutzen zu können. Die Beiträge des ZAM in dem Projekt waren: i)
Die Implementierung einer verbesserten schnellen Multipolmethode für kontinuierliche
Ladungsverteilungen (CFMM), einem O(N) skalierenden Algorithmus zur Berechnung der Coulomb-
Wechselwirkung im Rahmen der DFT. Durch einen neuen Ansatz bei der Berechnung der
Ausdehnungen von Ladungsverteilungen konnte die Genauigkeit der CFMM um eine Größenordnung
erhöht werden. Erst die CFMM ermöglicht die quantenchemische Untersuchung großer Cluster. ii) Die
Verbesserung der Parallelisierung des Programmpakets TURBOMOLE, das nun eine
Strukturoptimierung von Clustern bestehend aus mehr als 1700 Atomen auf DFT-Niveau erlaubt. Die
entwickelten Methoden und Programme wurden durch die im Projekt beteiligten Industriepartner
BASF AG, Bayer AG, Robert Bosch GmbH und Infracor GmbH evaluiert und werden in NIC-Projekten
auf dem Jülicher Hochleistungsrechner Jump genutzt.
Das Monte-Carlo-Programm SpinCG(2D), entwickelt für allgemeine zweidimensionale Spinsysteme,
wurde für Architekturen mit verteiltem Speicher parallelisiert. Ein Gebietszerlegungs-Algorithmus
kombiniert mit einer "Linked cell Verlet"-Liste garantiert parallele Skalierung bis zu 256 Prozessoren.
Ein "Low overhead parallel cluster"-Suchalgorithmus, basierend auf einem baumähnlichen globalen
Kommunikationsschema, wurde entwickelt und in das Programm SpinCG(2D) implementiert.
Der neu entwickelte Plasmasimulationscode PEPC wurde eingesetzt, um die aktuellen Themen der
Protonenbeschleunigung und des Elektronentransports im Rahmen der Wechselwirkung von
Petawatt-Laser und Materie zu untersuchen. Detaillierte Ergebnisse aus großen dreidimensionalen
Simulationen haben zu neuen Kooperationen mit Gruppen am Imperial College London und am
Rutherford Appleton Laboratory in Großbritannien geführt. Eine für das Grid-Computing geeignete
Erweiterung des PEPC-Programms (kollaboratives Steering) wird es Forschergruppen ermöglichen,
eine PEPC-Simulation zeitgleich zu steuern und zu analysieren. Dadurch ist die Möglichkeit gegeben,
diese Simulationstechnik vielen Forschern zur Verfügung zu stellen.
Simulation von Quanten-Computern
Die Quanten-Informationsverarbeitung ist sowohl in der Physik und Mathematik als auch in den
Ingenieurwissenschaften zu einem sich rasch entwickelnden Forschungsgebiet geworden. Trotz
dieser beeindruckenden Entwicklung steht der Nachweis, dass die Quanteninformatik ein nichttriviales
Problem lösen kann, noch aus. Dazu müssen Quanten- Computer auf der Basis von wenigstens 30
Qubits operieren und hunderte von Operationen ausführen können, um Fehlerkorrekturen zu
ermöglichen. Die daraus resultierenden Anforderungen schränken die Liste der potenziellen
physikalischen Realisierungen ein. Im Gegensatz zu idealen Qubits wechselwirken physikalische
Zwei-Zustands-Systeme untereinander und mit ihrer Umgebung und arbeiten bei nicht
verschwindender Temperatur.
Das Ziel dieser Forschungsaktivität ist, physikalische Bedingungen zu untersuchen und zu bestätigen,
die Dekohärenz in generischen Quanten-Computern zu unterdrücken und Puls-Sequenzen zu
entwerfen, die operative Fehler und Dekohärenzeffekte in NMR-, Ionenfallen und Quantenpunkt-
Systemen minimieren. Der Vergleich mit experimentellen Daten soll die Simulationsansätze validieren.
Die Gate-Level-Simulation eines idealen N-Qubit-Systems kann unter Vernachlässigung der
Umgebungseinflüsse auf die Anwendung einer Sequenz unitärer Operatoren auf einen 2^N
dimensionalen Zustandsvektor reduziert werden. In dieser Idealisierung kann jede ein- (bzw. zwei-)
Qubit-Operation zerlegt werden in eine Folge von 2x2 (4x4) Matrizen, die auf Teilvektoren
verschiedener Unterräume des 2^N dimensionalen Hilbertraums operieren. Wegen des exponentiell
mit N steigenden Speicherbedarfs wurde eine Simulation auf dem Jülicher SMP-Cluster Jump
entwickelt und implementiert. Diese Maschine bietet genügend Speicher, um den 1TB großen
Zustandsvektor eines 36-Qubit-Systems speichern zu können. Eine effiziente, hybride Parallelisierung
unter MPI und OpenMP erfordert eine komplexe Speicherverwaltung um zeitaufwendige
Integerarithmetik und Zugriffe auf weit voneinander entfernt liegende Speicherelemente zu vermeiden.
Ein physikalisch realisierbarer Quanten-Computer ist ein komplexes Vielteilchensystem. Es ist
unerlässlich, die Zeitentwicklung des vollständigen Systems zu verstehen, um viele Qubits
kontrollieren zu können und die Fehlerrate während einer Berechnung klein zu halten. Pulssequenzen
zur realistischen Modellierung eines Quanten-Computers simulieren zu können, ist eine wesentliche
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