La simulación y su necesidad en la investigación astronómica

Me preguntaba si principalmente todo en astronomía y astrofísica dependía de simulaciones, entonces cuáles son los requisitos educativos necesarios para calificar como experto en simulación.

¿Qué software se necesita a nivel mundial? ¿Todas las simulaciones se ejecutan en una supercomputadora? ¿Los astrofísicos requieren experiencia en codificación? Y, ¿son imprescindibles los conocimientos de programación?

En estos días, la investigación a menudo se realiza en grupos de investigación, por lo que no todos los astrónomos necesitan hacer simulaciones por sí mismos. El software de simulación también puede ser un programa estandarizado en algunos casos, por lo que es posible que solo necesite la experiencia suficiente para ejecutarlo y no para escribirlo. El lenguaje de secuencias de comandos Python también desdibuja las líneas entre escribir y ejecutar software; es posible que solo necesite escribir unas pocas docenas de líneas fáciles de entender que acceden a un paquete de software que contiene decenas de miles de líneas que nunca verá. En estos días, incluso las computadoras portátiles pueden hacer gigaflops, por lo que no siempre se necesita una supercomputadora.
Así que no, absolutamente no es necesario ser un "experto en simulación" para ser astrónomo. Si necesita hacer una simulación o interpretar los resultados, debe tener una buena comprensión del proceso que se simula y cómo funciona el software de simulación, pero es posible que nunca necesite escribir nada usted mismo.

Respuestas (1)

Estoy de acuerdo con @uhoh en que no es necesario ser un experto , pero un conocimiento de codificación superior al promedio es definitivamente útil, rozando lo "imprescindible". No para escribir programas enormes con miles de líneas, sino para escribir piezas de código más pequeñas que lo ayuden en las tareas diarias.

Como dice uhoh, puede muy bien encontrar su lugar en un grupo donde otras personas están a cargo del modelado numérico y, en cambio, centrarse en, por ejemplo, la interpretación de los resultados de observación, el modelado físico o incluso los aspectos técnicos del funcionamiento del telescopio.

Software

Usted pregunta qué software se usa: algunos de los más populares si está trabajando con datos de observación son IRAF para reducir y analizar los datos y SAOImage/ds9 para visualizar. Puede encontrar una larga lista de software astronómico aquí .

Por otro lado, si está modelando galaxias o el medio interestelar, es posible que desee familiarizarse con códigos de síntesis de población estelar como STARBURST99 , modelos semianalíticos de formación de galaxias como GALFORM o códigos de transferencia radiativa como Cloudy .

Codificación

Para la codificación, si está construyendo códigos grandes que requieren muchas horas de cómputo, posiblemente en una supercomputadora, probablemente querrá que su código sea rápido. Luego se utilizan a menudo lenguajes como FORTRAN y C. Para los programas que no necesariamente necesitan ser rápidos, los lenguajes integrales como Python son muy populares. Para tareas más pequeñas, las secuencias de comandos de shell pueden ser muy útiles.

Incluso si no ejecuta simulaciones, lo más probable es que eventualmente necesite automatizar su trabajo. Por ejemplo, en lugar de reducir 100 imágenes una por una, crea una canalización que hace todo el sesgo, el campo plano, la eliminación de rayos cósmicos, etc. de una sola vez. Y en lugar de revisar un catálogo de un millón de galaxias una por una para buscar aquellas que coincidan con sus criterios preferidos, crea un software de filtrado que las encuentra por usted.

supercomputación

No todas las simulaciones se ejecutan en una supercomputadora. Las simulaciones cosmológicas enormes, las simulaciones de formación de galaxias, etc. generalmente lo son, porque generalmente puede iniciar una simulación y luego dejarla funcionar durante tres meses sin interferir. Pero si sus simulaciones son más pequeñas y posiblemente requieran que verifique el proceso todo el tiempo, a menudo es suficiente/más fácil ejecutarlo en su computadora local.