La ciencia computacional es hacer ciencia a través de la computación. Se ha convertido en el tercer modo de investigación científica, complementario de la teoría y el experimento. Gracias a los enormes avances en potencia de cálculo, ahora es posible simular computacionalmente procesos cada vez más complicados y realistas.
El diseño, la creación de prototipos, la optimización y el control de procesos tecnológicos dependen de una comprensión fundamental de los fenómenos implicados, sus interacciones y su sensibilidad a los parámetros. Estos fenómenos pueden estudiarse muy eficazmente mediante simulaciones por ordenador basadas en modelos matemáticos que expresan principios físicos.
- Modelización: El primer paso es la "matematización" del proceso, es decir, el desarrollo de un modelo matemático del proceso físico. Suele ser, con mucho, la más difícil.
- Análisis: A continuación, puede utilizarse todo el arsenal de herramientas matemáticas para analizar y comprender las propiedades básicas del modelo matemático e intentar predecir su comportamiento. Aquí es donde cobran importancia las cuestiones teóricas (existencia, unicidad, estabilidad de las soluciones), que a menudo generan problemas desafiantes para la investigación matemática teórica.
- A continuación entra en juego la Computación Científica, que desarrolla métodos numéricos apropiados y eficaces para el problema matemático.
- Programación: Los algoritmos se implementan en un lenguaje informático de alto nivel (Fortran, C, C++).
- Verificación: El código informático se prueba exhaustivamente en problemas/procesos con solución/comportamiento conocidos. Se corrigen los errores y el código se prueba una y otra vez.
- Optimización: El código informático se optimiza para aumentar su robustez, estabilidad y eficacia.
- Paralelización: Los problemas realistas suelen ser muy exigentes desde el punto de vista computacional, por lo que es necesario paralelizar el código para que se ejecute simultáneamente en clusters de multiprocesadores y/o en muchos ordenadores conectados en red.
- Validación: El último paso crucial es la validación del modelo mediante la simulación de un proceso y la comparación de los resultados de las simulaciones numéricas con las mediciones experimentales. Esto puede requerir varias iteraciones de todos los pasos anteriores.
Original article: https://web.math.utk.edu/~vasili/va/descr/
