计算科学：为了人类福祉最大化

编译 李升伟

复习诺奖史，发现计算科学日益提升其科学影响力。

2021年10月5日，瑞典皇家科学院宣布，将2021年诺贝尔物理学奖授予三位科学家，以表彰他们“为我们对复杂物理系统的认识做出了开创性的贡献”。奖金的一半授予真锅淑郎（Syukuro Manabe）和克劳斯•哈斯曼（Klaus Hasselmann），他们建立的物理模型实现了对全球气候的模拟分析和对全球变暖的预测；奖金的另一半则授予乔治•帕里希（Giorgio Parisi），以表彰他对复杂无序系统的数学建模。

毫无疑问，计算科学界为这一消息感到欢欣鼓舞，因为它重申了计算科学在帮助解决我们社会中最关键的挑战如气候变化中的重要作用。上述三位科学家建立的数学和物理模型为研究复杂系统奠定了基础。气候模型由真锅淑郎在20世纪60年代首次提出，通过分析辐射和垂直质量输送的相互作用，成功地预测了大气中二氧化碳含量与地球表面温度之间的相关性。哈斯曼的随机气候模型则从混乱无序的天气中区分出了可靠的气候模式，并进一步从自然影响中区分出了人类活动对气候的影响。从复杂系统的更广泛的角度来看，帕里希引入了“复制技巧”的概念，作为一种新的方法，以数学方式解释和预测无序系统的统计学行为。这项技术目前在很多学科中得到了广泛应用，包括物理、材料科学、神经科学和机器学习。

在整个诺贝尔奖历史上，计算科学界的贡献已经不是第一次得到了认可。事实上，学术界实现了计算机代码和平台的许多进步，这些进步间接地支持了许多获奖的科学发现。例如，在20世纪60年代，与杰拉尔多斯•特•胡夫特（Gerardus ′t Hooft）共同获得1999年诺贝尔物理学奖的马丁努斯•维尔特曼（Martinus Veltman），使用汇编编程语言来操作代数运算，从而使求解复杂的量子场理论方程成为可能，从而更好地解释物理学中弱电相互作用的量子结构。几乎在同一时期，真锅淑郎和他的同事在Fortran代码和数字计算机的帮助下，实现了对我们的气候系统进行模拟。2011年诺贝尔物理学奖的共同获得者之一索尔•珀尔马特(Saul Perlmutter)率先使用超级计算机分析和认证宇宙学中的观测成像数据，帮助发现了宇宙的膨胀正在加速。 

但计算科学的贡献还不仅仅暗中帮助加速了科学发现，它们还在过去明确地获得了诺贝尔奖。这些贡献中的一些体现在重要的数学和物理模型上，这些模型不仅帮助我们更准确地理解自然规律，而且还实现计算不同的科学现象，如无这些模型则很难或不可能模拟这些现象。例如，真锅淑郎和哈斯曼开发的气候模型就符合这一类别。另一个例子是由获得1992年诺贝尔化学奖的鲁道夫•埃•马库斯（Rudolph A. Marcus）提出的马库斯理论。在20世纪50年代中期，马库斯建立了一个数学模型来解释两种化学物种、如无机分子和生物分子（如蛋白质)之间的电子转移反应速率。通过对特定问题的许多扩展和精细化改进，马库斯理论的主要贡献是对电子跃迁过程和分子结构变化一起进行了数学建模。这一理论使得在重要的科学问题——包括光合作用、酶反应和腐蚀——中对氧化还原反应的精确计算成为可能，并成功地与实验观察相挂接。另一个著名的例子是1982年的诺贝尔物理学奖，该奖授予肯尼斯•基•威尔逊（Kenneth G. Wilson），以表彰他在相变方面的工作。威尔逊提出了一种基于重正化群理论的模型来描述多尺度波动的物理特性，使得数值计算相变过程中的关键量成为现实。威尔逊关于阶数参数的维数在描述相变方面的关键作用的发现，仍然激励着今天利用新的计算算法和不断增加的数据可用性进行新研究。

除了数学模型外，计算方法在过去也得到了明确的承认。这种认可的一个明显例子是1998年的诺贝尔化学奖，该奖由沃尔特•科恩(Walter Kohn)和约翰•波普尔(John Pople)共同获得。1954年，科恩奠定了密度泛函理论的基础，证明了多电子系统的基态性质可以用空间中的基态电子密度来描述；实际上，这种近似法使量子化学运算在计算上更加可行。波普尔因其在开发初版高斯函数方面的开创性工作而闻名，后来又因其对量子化学的贡献而闻名，这是迄今为止使用最广泛的两个计算化学工具。最近，在2013年，诺贝尔化学奖再次强调了计算方法的重要性，这一次计算方法与建模化学反应的混合量子力学/分子力学（QM/MM）方法的建立有关。这个巧妙的想法用量子化学理论来处理这些反应的关键元素(这使得结果更加精确)，而其余的用经典力学来描述(这使得方法的计算效率更高)。在许多不同的重要应用领域中，QM/MM方法为计算结构生物学带来了硕果累累的研究成果。 

值得一提的是，我们列出的与诺贝尔奖相关的计算科学贡献远非详尽无遗。在此，我们只关注了物理和化学奖项。然而，这里突出的贡献表明，数学和计算方法在科学中已经变得格外相关：在许多情况下，它们已经成为我们社会中最令人兴奋和最重要的科学发现的重要工具。 

接下来是什么? 当然，这不会是计算科学最后一次获得诺贝尔奖。展望未来，随着新的计算算法和架构的发展和变得更加复杂，如深度学习和量子计算，不难想象计算科学会再次成为焦点。无论是在物理、化学还是医学领域，我们理所当然地可以期待更多的成功故事和成就来自于计算科学界。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s43588-021-00169-x