Bedste svar
Der er mange vigtige virkninger af fysik på datalogi.
1. Fysik ved roterende diske . Mængden af data, der kan lagres og hentes fra roterende diskdrev, styres af den hastighed, hvormed de drejer. Grænsen for denne hastighed er naturligvis et væsentligt problem, men spinets fysik og den direkte indvirkning af denne hastighed på datalagring og latenstid er afgørende for moderne datalogi. De fleste personlige computerdiskdrev fra en given generation er omtrent ens i denne henseende. Men i erhvervslivet er der vigtige valg, der skal foretages mellem diske, der drejer ved 7200 RPM eller 10000 RPM eller 15000 RPM (og i stigende grad nu solid state-diske, der ikke drejer, men det er ikke relevant for dette svar).
En disk, der spinder ved 7200 RPM, er sandsynligvis ikke i stand til at opretholde mere end 100-120 handlinger i sekundet (læser eller skriver). Denne værdi kan let være dobbelt så stor som på en disk, der drejer ved 15000 RPM. Nu kan den langsommere roterende disk være større (tilbage til materialeproblemet), men hvis du ikke kan få data til / fra den større disk hurtigt eller i stor skala, er du nødt til at købe et ton mere af dem for at få en løsning, der også fungerer. Det kan betyde en masse ekstra omkostninger i plads / strøm / spildt kapacitet osv.
2. Lysets hastighed . Lysets hastighed er direkte relevant for datalogi på mange måder. Det virker som en gigantisk hastighed, men i betragtning af de millioner af beregninger, der foregår i en CPU eller GPU, er brøkdele af en mikrosekund. I telekommunikation over lang afstand er lysets hastighed igen direkte relevant. Al fiberoptik fungerer ved at sende lysimpulser. Hver enkelt lyspuls er lidt data (a 1 eller 0). Lasere kan skabe meget diskrete impulser og sende dem ud, men den rå fysik af lysets hastighed i en glasfiber dikterer, hvor lang tid det tager at få den bit ned i glasset.
Der er et par startere. Der er flere andre, som du måske også ser på
1.) Varmeproduktion i en halvleder (CPU) og dens indvirkning på dens ledningsevne. Grundlæggende grunden til, at du har brug for en 2 pund varmesynkronisering til din CPU med tommelfinger negle.
2.) Der er også en række rå fysiske egenskaber om, hvordan lys hopper og reflekterer fra den indre overflade af glasstreng, der dikterer, hvor lang tid et enkelt stykke fiber kan være, før signalet nedbrydes til det punkt, det ikke længere kan læses. Der er mange let søgbare hvidbøger om “single-mode” og “multi-mode” fiber og deres egenskaber. I en af min træning for længe siden var det endda muligt at beregne længden i fod / meter for et givet stykke data, der blev sendt over et kabel / fiber baseret på de fysiske egenskaber.
Svar
Hvis du vil gøre den originale fyr, kan du vende spørgsmålet og besvare det meget mere interessante “hvad er vigtigheden af datalogi for fysik?”.
Fysik er et felt i stor ekspansion på retning af datalogi og numerisk (super) beregning. Næsten alle områder af moderne fysik kræver numerisk beregning, der i sidste ende er ret stor og krævende både på hardware som på algoritmisk og paralleliseringsside.
Ellers har du en hel masse fænomener, som du kan beskrive. I slutningen er alt fysik, fra den altid krymper (takket være Fysik-tilstand fysik og Fotolitografi ) Transistorer brugt i CPU til varmen genereret af Ohms lov spredning ved hjælp af Termodynamik . Fra de oplysninger, der bæres af elektroner eller fotoner ( Optisk fiber ) til informationslageret ved Magnetostriction (HD) eller MOSFET med flydende port (SSD). Afhængigt af dybden af din opgave kan du uddybe det. Alle ovenstående argumenter kan studeres i en levetid og forstå bare en lille del.