第26章 科研就是烧钱（1 / 4）

甚至于数学研究中许多复杂、大规模的问题需要借助超级计算机来进行模拟、计算和分析。

数值模拟：超级计算机在数值模拟方面发挥着重要作用。

例如，天气预报和气候模拟涉及大规模的数值模拟和数据处理，需要高性能的计算能力和存储容量。

计算流体力学：研究流体力学中的复杂问题，如湍流、空气动力学、水动力学等，通常需要大规模的计算和模拟。

超级计算机可以提供高效的计算能力来解决这些问题。

分子动力学模拟：研究分子和原子尺度上的物理和化学过程，如蛋白质折叠、材料性能等，需要进行大规模的分子动力学模拟。

超级计算机可以模拟和分析大量粒子的运动和相互作用。

图论和组合优化：研究图论和组合优化中的复杂问题，如最优路径、网络流、图着色等，通常需要大规模的计算和搜索。

超级计算机可以加速算法的运行和搜索空间的探索。

线性代数和矩阵计算：求解大规模线性方程组、特征值问题和矩阵计算是许多数学和科学问题的核心。

超级计算机可以加速这些计算过程，并处理大规模的数据和稀疏矩阵。

密码学和密码分析：研究密码学和密码分析涉及大量的数学计算和搜索。

超级计算机可以用于破解密码、生成密码和加密算法的分析。

……

除了上述之外，类似的例子不胜枚举。

可见很多数学研究领域都是需要大量的计算资源的。

而在很多时候除非是能搞成分布式项目让很多业余人士用爱发电，不然基本上就得真金白银往上砸。

数学这么一个基本上纯理论的学科都这么烧钱。

更不要提其余的涉及到实际应用的理学研究了。

在物理方面的研究，尤其是涉及到高能物理，那所耗费的资金更是天文数字。

而生物、化学方面的研究，涉及到新产品开发其所需要的资金同样十分夸张。