В полупроводниках и полупроводниковых гетероструктурах[Белецкий Н.Н., Светличный В.М. и др. «Электромагнитные явления СВЧ-диапазона в неоднородных полупроводниковых структурах». - Киев: Наукова думка, 1991] исследованы эффекты возбуждения незатухающих диссипативных неустойчивостей в электронно-дырочной плазме, эффекты взаимовлияния многочисленных коллективных возбуждений - так называемых квазичастиц, распространяющихся в кристаллической решетке (акустических и оптических фононов, экситонов, магнонов и др.). Были получены удивительные результаты, касающиеся динамики магнитоплазменных волн и возбуждений в полупроводниках.
Богатейший «улов» на всевозможные нелинейности приносят в последние годы исследования многокомпонентных полупроводников типа «твердые растворы» (например, теллурида кадмия в теллуриде ртути). Особенность этих веществ в том, что ширину запрещенной зоны в них можно в широких пределах и плавно регулировать, изменяя соотношение компонентов «раствора». Управляя распределением состава в объеме образца на стадии изготовления, мы можем получать так называемые сверхрешетки и варизонные структуры[В варизонных структурах молярный состав материала плавно, по заранее рассчитанному закону меняется вдоль заданного направления. Это приводит, в частности, к тому, что такие фундаментальные параметры, как ширина запрещенной зоны, эффективные массы и время жизни носителей тока, начинают зависеть от пространственных координат], в которых начинают проявляться принципиально новые физические эффекты.
Этот список чрезвычайно велик. Он означает, что в нашем распоряжении находится обширный выбор явлений, позволяющих синтезировать не только оптические, но и акустические, электродинамические, тепловые, электронные, ионные, фононные и много других типов вычислительных сред - буквально «на все случаи жизни». Но тут имеется серьезная трудность…
Догадываюсь: конструкторов нужно учить физике?
- Это было бы полдела… Трудность связана с необходимостью управлять протеканием в среде тех процессов, которые должны осуществить требуемую обработку подводимой информации. По существу, перед нами стоит задача - научиться «программировать» для столь необычных компьютеров, каковыми являются неравновесные процессы в нелинейных средах.
А как вообще это делается? Существует ли какая-то теория такого необычного «программирования»?
- Математическое описание поведения таких физических сред[Рекомендую, например, замечательную книгу И. Пригожина и И. Стенгерс «Время, хаос, квант. К решению парадокса времени». - М.:, «Эдиториал УРСС», 2001] основано на исследовании траекторий изображающих точек в фазовом пространстве системы.
Было установлено, что каждой устойчивой динамической неоднородности в среде (например, автосолитону) соответствует устойчивая замкнутая траектория - цикл в конфигурационном пространстве, к которому «стягиваются» траектории, пролегающие в некоторой «близости» от него. Такой цикл получил название «аттрактор». Конфигурационное пространство многомерно, поэтому аттракторы в нем не всегда выглядят точками или линиями, но чаще всего являются поверхностями или объемами. Обнаружены и вовсе экзотические аттракторы[Их так и называют - «странные аттракторы»] - не просто многомерные, но обладающие дробными размерностями. Они являются фрактальными объектами в конфигурационном пространстве. В системах со странными аттракторами возможно возникновение чрезвычайно сложных процессов. Фактически эти аттракторы способны порождать такие реакции системы, которые нельзя ни предсказать, ни воспроизвести повторением любого набора начальных возмущений.
Физическую систему можно «сконструировать» так, что в ней будет «сосуществовать» множество аттракторов в чрезвычайно сложноорганизованном конфигурационном пространстве. Здесь есть широчайшее поле для творчества!
Получается, что, конструируя процессы, мы «выходим» из привычного физического пространства и «работаем» в абстрактном, виртуальном пространстве? Что ж, для программистов довольно привычное занятие…
- Но только программисты - не физики. И в последнее время - даже не инженеры, увы…
Основная же идея «программирования» поведения физических сред такова: для того чтобы в среде возникла требующаяся нам неоднородность, нужно так выбрать начальное возмущение, чтобы оно перевело систему в состояние, находящееся в «сфере притяжения» соответствующего аттрактора, после чего в среде, после «выключения» начального возмущения, начнется самопроизвольное образование неоднородности определенного типа и структуры.
Из сказанного должно быть понятно, что задача «программирования» обработки данных в физической среде распадается как минимум на три подзадачи, каждая из которых сама по себе чрезвычайно сложна:
теоретический синтез структуры динамической неоднородности, «способной» желаемым образом обрабатывать информацию[Например, расчет пространственной структуры интерференционного автосолитона, обладающего свойствами комплексно-сопряженного оптического фильтра];
выбор (или, в общем случае, синтез) физической среды, свойства которой будут позволять ей поддерживать процессы самоорганизации, приводящие к формированию требующихся нам динамических неоднородностей;
определение параметров начального «толчка», вызывающего появление в среде нужной нам структуры неоднородностей (из множества возможных, но не подходящих для решения нашей задачи).
На любой из этих задач можно запросто «свихнуть мозги»…
Выходит, даже принцип работы «виртуальных» вычислителей совсем другой… Нет ни арифметических операций, ни дискретной логики, ни привычных ячеек памяти… И нет программы в привычном понимании. Полный отказ от стереотипов!
- Следует принять во внимание и то, что вычислительный процесс в нелинейной динамической системе представляет собой некоторую эволюцию ее состояния, чем отличается от «обычного» вычисления, предположим, в микропроцессоре. Грубо говоря, микропроцессор «до» и «после» вычисления остается одним и тем же объектом, тогда как динамическая неоднородность в среде в процессе вычисления из исходного состояния переходит в состояние, соответствующее искомому результату. Фактически исходная структура неоднородностей разрушается. Для ее воссоздания (равно как и поддержания в процессе работы вычислителя) необходим периодический или непрерывный подвод энергии. Надо отметить, что аналогичным образом работают и квантовые компьютеры, в которых информация представляется состоянием вычислителя, то есть его квантовой структурой, изменяющейся в ходе вычислений.
Здесь мы вплотную подходим еще к одной глубокой взаимосвязи термодинамики и динамики вычислений. По существу, понятие термодинамического цикла оказывается приложимо к описанию процесса вычисления, происходящему в неравновесной физической системе.
И что дальше?
- Это трудный вопрос, возможно, с неожиданным ответом. Грандиозные успехи полупроводниковой вычислительной техники неоспоримы. Существует ли потребность в устройствах обработки данных, построенных на принципиально иных принципах? Способны ли они конкурировать с электронными вычислителями?
Варианты ответов на эти вопросы могут показаться несколько странными: да, эти устройства по многим параметрам могут конкурировать с электроникой, но потребность в них сегодня определяется не их техническими характеристиками.
Фундаментальное значение имеет сама возможность целенаправленного создания неравновесных диссипативных структур, обладающих свойствами, присущими живым объектам, - способностью к самоорганизации и усложнению своей структуры в условиях потребления энергии и информации из окружающей среды. По существу, речь может идти о программе создания искусственных живых объектов, по крайней мере в термодинамическом и информационном смыслах.
Вычислительные возможности физических систем
Сет Ллойд (Seth Lloyd) - профессор квантовомеханических технологий Массачусетского технологического института и создатель первого в мире квантового компьютера, дал оценку предельных вычислительных параметров физических систем[Seth Lloyd, Ultimate physical limits to computations//Nature, V. 406, August, 31, 2000.] (см. также www.arxiv.org/abs/quant-ph/0110141
«обычный» современный компьютер - количество преобразований в секунду 109, объем хранимой информации 1012 бит;
так называемый предельный компьютер, в качестве которого рассматривается материя массой 1 кг в объеме 1 л (то есть имеющая плотность воды), - количество преобразований в секунду 1051, объем хранимой информации 1031 бит;
черная дыра, представляющая собой результат гравитационного коллапса вещества массой 1 кг и имеющая радиус 10-27 м, обладает способностью выполнять 1035 элементарных преобразований в секунду, храня при этом 1016 бит информации;
