Teilchenbasierte

Teilchenbasierte Modelle bezeichnen Ansätze, bei denen ein System durch diskrete Teilchen beschrieben wird, deren wechselseitige Kräfte das beobachtbare Verhalten erzeugen. Im Gegensatz zu kontinuierlichen Feldern arbeiten sie mit einer Mikrostruktur, aus der Makrogrößen wie Dichte, Fluss oder Stress hergeleitet werden. Teilchen können Atome oder Moleküle sein, Granulatteilchen, oder in abstrakteren Anwendungen auch agentenähnliche Einheiten.

Typische Verfahren sind Molekulardynamik (MD), Monte-Carlo-Simulationen, Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) und N-Body-Simulationen. Weitere Ansätze wie dissipative Particle Dynamics (DPD) kombinieren Makro- und Mikroaspekte. Die Teilchen interagieren über Potenziale oder Kraftfelder, und oft werden Randbedingungen und Thermik durch spezialisierte Ensembles geregelt.

Anwendungsgebiete reichen von der Materialwissenschaft (Struktur- und Phasenverhalten von Polymeren, Gläsern, Nano- und Mikrostrukturen) über Chemie und Biologie (Proteinbewegung, Molekültransport) bis hin zu Kosmologie und Astrophysik (Galaxien- und Sternhaufen-N-Body-Simulationen). In der Computergrafik kommen teilchenbasierte Systeme für Effekte wie Feuer, Rauch oder Nebel zum Einsatz.

Vorteile der teilchenbasierten Ansätze sind die direkte Abbildung mikroskopischer Prozesse, Flexibilität und Skalierbarkeit. Nachteile umfassen hoher Rechenaufwand, Abhängigkeit von geeigneten Potenzialen und Anfangsparametern sowie Herausforderungen bei der Erhaltung numerischer Stabilität über lange Zeiten. Die Methode wird häufig durch Hochleistungsrechnen und GPU-Beschleunigung unterstützt.

Der Begriff wird im Deutschen in verschiedenen Disziplinen verwendet, wobei er sich je nach Kontext auf unterschiedliche Teilchenformen bezieht. Historisch spielte die Entwicklung von MD-Simulationen in der Material- und Lebenswissenschaft eine zentrale Rolle für die weite Verbreitung teilchenbasierter Modelle.