科普 | 大科学时代的新支柱：计算机模拟如何重塑科学研究
人类进入大科学时代后，“模拟”作为“理论”“实验”以外重要的补充技术手段，成为科学研究的第3个支柱。从表现形式看，科学研究可以被视为建立模型（modeling）的过程。而模拟（simulation）则是所建立的科学模型在计算机上的运行过程。
最早期的计算机模拟（computer simulation）可以追溯到第二次世界大战之后，是专门针对核物理学和气象学研究的一种开创性的科学工具。后来，在越来越多的学科中，计算机模拟变得愈发重要，并不断衍生出计算和其他领域交叉的学科，如：计算物理、计算化学和计算生物学等学科。Weaver在1948年撰文指出：人类解决有序复杂问题并实现科学新飞跃，将主要依赖于计算机技术的发展和不同学科背景科学家的技术碰撞。一方面，计算机技术的发展使人类能够解决复杂且难以处理的问题。另一方面，计算机技术能够有效激发有序复杂性问题的新解决方法。这种新解决方法本身也正是计算科学（computational science）的范畴之一，让科学家有机会集中资源，将不同领域的见解聚焦在共同问题上。这种见解聚焦的结果，促使不同学科背景的科学家们，形成比单一学科背景科学家们更强大的“混合团队”；这样的“混合团队”将有能力解决某些复杂性问题，并且得出有用的结论。总之，科学和建模紧密相关，模拟执行代表理论的模型，人们把科学研究中的计算机模拟称为科学模拟（scientific simulation）。
目前，还没有任何针对“计算机模拟”的单一定义能够恰当地描述科学模拟的概念。美国国防部将模拟定义为一种方法，即：“一种随时间实现模型的方法”；进而，将计算机模拟定义为一种过程，即：“在计算机上执行代码、控制和显示接口硬件，并与现实世界设备进行接口交互的过程”。Winsberg把计算机模拟的定义又分为狭义和广义范围。
在狭义定义中，计算机模拟就是“在计算机上运行程序的过程”。计算机模拟使用步进方法来探索数学模型的近似行为。模拟程序在计算机上的一次运行过程，代表了对目标系统的一次模拟。
人们愿意用计算机模拟方法求解问题，主要有以下2个原因：
原始模型本身包含离散方程；
原始模型的演化更适合用“规则”，而不是“方程”来进行描述。
值得注意的是，这种狭义角度指代计算机模拟时，需要限定到特定处理器硬件上算法的实现、用特定编程语言编写应用，以及核函数程序、使用特定编译器等限制条件。在不同应用问题的场景下，由于这些限制条件的变化，通常会获得不同的性能结果。
在广义定义中，可以把计算机模拟看作研究系统的一种综合方法，是更加完整的计算过程。该过程包括模型选择、通过模型实现、算法输出计算、结果数据可视化及研究。整个模拟的过程也可以与科学研究过程进行对应，如Lynch所描述：
提出一个经验上可回答的问题；
从旨在回答该问题的理论中推导出一个可证伪的假设；
收集（或发现）和分析经验数据以检验该假设；
拒绝或未能拒绝该假设；
将分析结果与得出该问题的理论联系起来。
在过去，这种广义的计算机模拟通常出现在认识论或者方法论的理论场景中。Winsberg进一步将计算机模拟划分为基于方程的模拟（equation-based simulation）和基于主体的模拟（agent-based simulation）。
基于方程的模拟常用于物理等理论学科中。这些学科中一般存在主导性的理论，这些理论可以用来指导构建基于微分方程的数学模型。例如，基于方程的模拟可以是针对粒子的模拟，这种模拟通常包含数量巨大的多个独立粒子和一组描述粒子之间相互作用的微分方程。此外，基于方程的模拟也可以是基于场的模拟，通常包含一组描述连续介质或场的时间演化方程。基于主体的模拟往往遵循某种演化规则，是模拟社会和行为科学的最常见方式。例如，Schelling的隔离政策模型。尽管基于主体的模拟在一定程度上可以表示多个主体的行为，但与基于方程的粒子模拟不同，这里没有控制粒子运动的全局微分方程。
从计算机模拟的定义和分类中，可以看出人们对科学模拟不同层次的期望。从狭义的计算机模拟角度看，它已经成为理论分析和实验观察等传统认知方式的补充手段。科学或工程领域无一例外是由计算机模拟推动的，在某些特定应用领域和场景下，甚至是由计算机模拟改变的。如果没有计算机模拟，许多关键技术就无法被理解、开发和利用。广义的计算机模拟蕴含着一个哲学问题：计算机是否可以自主进行科学研究？科学研究的目标是认识世界，这意味着计算机程序必须创造新的知识。随着人工智能技术研究及应用的新一轮爆发，人们对计算机自动地以“智能”方式进行科学研究充满了期待。值得一提的是，Kitano在2021年提出的“诺贝尔-图灵挑战”的新观点——“到2050年，开发能够自主执行研究任务的智能科学家，做出诺贝尔奖级别的重大科学发现”。该观点涉及狭义和广义的计算机模拟相关技术，但没有围绕广义定义的“哲学问题”深入探讨，只是把其作为科学模拟的一个宏伟目标看待。