Bogdan Lesyng
Interdyscyplinarne Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego
oraz Wydział Fizyki Uniwersytetu Warszawskiego
1. Wstęp
Na temat komputerów oraz ich zastosowań pisze się stosunkowo dużo. Wynika to z bardzo dynamicznego rozwoju technologii komputerowych i telekomunikacyjnych oraz rozwoju metod obliczeniowych i technik multimedialnych. Pojawiły się nowe pojęcia takie jak "społeczeństwo informacyjne". Jeżeli chodzi o badania naukowe z wykorzystaniem komputerów to warto przypomnieć, że do ich rozwoju przyczyniły się m.in. dwie prace. Jedną z nich była praca Kołosa i Wolniewicza [1] z roku 1964, w której wykorzystując wariacyjną zasadę mechaniki kwantowej oraz zaawansowane jak na ówczesne czasy metody obliczeniowe przewidziano energię dysocjacji cząsteczki wodoru z większą dokładnością niż byli to w stanie określić eksperymentatorzy metodami spektroskopii molekularnej. Drugą była wizjonerska praca Feynmana [2] z roku 1981, w której dyskutowana jest m.in. możliwość zbudowania komputerów kwantowych o znacznie większych możliwościach obliczeniowych w stosunku do komputerów konwencjonalnych. Pomysł ten zaczął się urzeczywistniać w ciągu ostatnich pięciu lat.
Pomimo znaczących osiągnięć w zrozumieniu wielu zjawisk w obszarze nauk przyrodniczych, które było możliwe dzięki zastosowaniu metod nauk obliczeniowych zdarza się, że rola komputerów w realizowaniu bardziej znaczących badań naukowych jest czasami kwestionowana. W szczególności użycie komputerów dużej mocy, czy jak kto woli superkomputerów, w realizacji badań naukowych budziło od czasu do czasu emocje porównywalne jedynie z emocjami ujawnianymi podczas dyskusji na tematy polityczne. Zjawisku temu, które raczej już zanika, można byłoby poświęcić poważniejszą rozprawę z pogranicza metodologii uprawiania nauk przyrodniczych oraz zapewne również psychologii i socjologii. Nie będziemy jednak dyskutować tego problemu zarówno ze względu na ograniczony rozmiar tej pracy jak i inne jej cele.
Warto zwrócić uwagę, że istnieją obszary nauk przyrodniczych o charakterze podstawowym takie jak astrofizyka, geofizyka, biologia i biofizyka molekularna oraz niektóre obszary fizyki cząstek elementarnych i fizyki jądrowej, które bez umiejętnego wykorzystania komputerów nie mogłyby w ogóle się rozwijać. Należy również zwrócić uwagę na istotną korzyść w wykorzystywaniu komputerów w obszarze fizyki teoretycznej w celu wspomagania poszukiwania analitycznych rozwiązań trudnych problemów matematycznych oraz wykonywania prototypowych obliczeń i wizualizacji ich wyników z wykorzystaniem takich pakietów oprogramowania jak Maple, Mathematica czy MatLab. Należy podkreślić, że programy te jak i wiele innych programów aplikacyjnych charakteryzują się stopniem złożoności często wyższym od złożoności bardzo skomplikowanej aparatury eksperymentalnej.
W dalszej części skoncentrujemy się na krótkim przeglądzie współczesnych architektur komputerowych oraz ich obecnych jak i przyszłych, potencjalnych zastosowaniach w naukach fizycznych i przyrodniczych. Zwrócimy również uwagę na pewne implikacje jakie rozwój nauk obliczeniowych będzie wnosił do poznania otaczającego nas świata.
2. Czym są komputery ?
Należy przede wszystkim zwrócić uwagę, że obecne komputery mogą różnić się w istotny sposób wewnętrzną strukturą, często wykraczającą już poza zakres konwencjonalnej architektury krzemowej. Na użytek tej pracy przyjmiemy, że przez komputery będziemy rozumieli urządzenia istniejące lub projektowane, służące przetwarzaniu informacji. Przy tej dość ogólnej definicji możemy w przybliżeniu podzielić komputery na następujące grupy:
Poniżej w zarysie omówimy w/w grupy komputerów.
3. Bardzo krótki przegląd istniejących lub tworzonych architektur komputerowych
Nasze codzienne doświadczenia związane są z konwencjonalnymi komputerami i dotyczą najczęściej skalarnych osobistych komputerów. Ich teoretyczna moc obliczeniowa z wykorzystaniem nowej generacji procesorów takich jak AMD-K6-III, Pentium III czy PowerPC G4, o częstości zegara równej kilkaset MHz zbliżona jest do mocy obliczeniowej superkomputerów sprzed 10 lat. Postęp technologiczny jest zatem imponujący.
Niezależnie jednak jak szybkie są procesory zawsze istnieją lub pojawiają się problemy wymagające jeszcze większych mocy obliczeniowych. Prosty wniosek jaki wynika z tej obserwacji jest następujący: niezależnie od postępu w rozwoju technologii komputerowych tworzenie rozwiązań pozwalających na przetwarzanie informacji w sposób równoległy będzie zawsze pożyteczne i powinno teoretycznie pozwalać na liniowy wzrost szybkości obliczeń ze wzrostem liczby procesorów. Najczęściej wzrost szybkości obliczeń jest mniejszy niż liniowy, ponieważ proces obliczeniowy rzadko daje się dokładnie rozłożyć na N niezależnych procesów realizowanych na N oddzielnych procesorach. Pomimo tych ograniczeń komputery o architekturze równoległej znajdują się w czołówce najszybszych maszyn na świecie.
W świecie osób zajmujących się technikami obliczeniowymi od dawna istnieje pewien pozorny konflikt, który można zatytułować farmerzy kontra fani komputerów równoległych. Otóż farmerzy uważają, że można tworzyć efektywnie pracujące komputery równoległe przez proste sieciowe łączenie dużej ilości skalarnych maszyn typu PC, tworząc tzw. farmy, które potencjalnie mogą konkurować z na ogół znacznie droższymi maszynami równoległymi produkowanymi przez komercyjne firmy. Istota problemu sprowadza się do tego, że co prawda farmy są znacznie tańsze, ale też topologia połączeń pojedynczych komputerów jest znacznie uboższa niż ta realizowana w komputerach równoległych, a połączenia między węzłami obliczeniowymi znacznie wolniejsze. Należy podkreślić, że właśnie wąskim gardłem wielu obliczeń jest komunikacja międzyprocesorowa. Problemem są również programistyczne metody zrównoleglania zadań, które w komputerach równoległych stanowią istotny element na ogół sprawnie funkcjonującego systemu operacyjnego. Często spotykanym rozwiązaniem farmerskim jest liniowe łączenie pojedynczych PC lub łączenie w sieć o topologii okręgu, natomiast dość typowym rozwiązaniem sieciowym komputerów równoległych jest zlokalizowanie procesorów z ich lokalnymi pamięciami w sieci o topologii trójwymiarowego torusa. Dedykowane łącza wewnątrz komputera równoległego pracują na ogół z szybkością od 10 do 1000 razy większą od typowych rozwiązań sieciowych wziętych "z półki". Trzeba wszakże podkreślić, że ze względu na znaczny postęp technologiczny w dziedzinie sieci komputerowych akcje farmerów będą zapewne systematycznie wzrastały.
Pierwszymi najbardziej wydajnymi komputerami dużej mocy, czy jak kto woli superkomputerami, były tradycyjnie komputery wektorowe. Nie wchodząc w problemy o charakterze technicznym można powiedzieć, że procesory wektorowe wykonują w sposób fizyczny operacje arytmetyczne na wektorach. W związku z tym komputery wektorowe wyposażone w odpowiedni system operacyjny i zoptymalizowane kompilatory pozwalają na stosunkowo łatwą algorytmizację obliczeń z wykorzystaniem zmiennych będących wektorami lub macierzami.
W związku z tym co wyżej powiedziano, łatwo się domyśleć, że naturalną tendencją w rozwoju nowoczesnych technologii komputerowych jest budowa komputerów wektorowo-równoległych. Złożony proces obliczeniowy można dzielić na równoległe zadania realizowane na oddzielnych procesorach i najlepiej jeżeli procesory te są procesorami wektorowymi. I taki właśnie trend w budowie konwencjonalnych maszyn obliczeniowych obecnie się obserwuje (patrz następny paragraf).
Jeżeli chodzi o neurokomputery, to wywodzą się one z konstrukcji prostych modeli sieci neuronowych, wzorowanych (czy jak byśmy obecnie powiedzieli modelowanych) na rzeczywistych strukturach prostych neuronowych sieci organizmów żywych. Sieci takie konstruowane są m.in. a wykorzystaniem konwencjonalnej technologii krzemowej przynajmniej od kilkunastu lat. Istotnym osiągnięciem w dziedzinie technologii prostych sieci neuronowych było zbudowanie systemów zdolnych w sposób efektywny rozpoznawać obrazy. Istotnego postępu w tej dziedzinie dokonano, niestety jak to często bywa, w dziedzinach wojskowych, szczególnie w zagadnieniach szybkiego rozpoznawania obrazów topografii terenu. Obecnie konstrukcja automatów przystosowanych do wykonywania złożonych zadań mających cechy inteligentnego działania jest silnie rozwijającym się obszarem nauki i nowoczesnych technologii.
Z kolei pomysł realizacji procesów obliczeniowych z wykorzystaniem DNA, nośnika informacji genetycznej oraz przy pomocy biotechnologicznej metody PCR (sterowanego powielania fragmentów informacji przy wykorzystaniu enzymów replikujących) został sformułowany przez Adlemana w roku 1994, [3]. Wersja popularnonaukowa tego zagadnienia przedstawiona jest w październikowym numerze Świata Nauki z 1998 r. W istocie rzeczy fakt, że mamy tutaj do czynienia z DNA ma raczej znaczenie techniczne, ponieważ informację można byłoby teoretycznie kodować w inny sposób, niż ten który jest realizowany w DNA. Istotne znaczenie mają tutaj enzymy, które moglibyśmy nazwać operatorami, pozwalającymi na przetwarzanie informacji. Do tej pory nie skonstruowano przy pomocy "probówkowej technologii" efektywnego arytmometru pozwalającego na wykonywanie czterech podstawowych działań. Rozwiązano natomiast kilka ważnych zagadnień informatycznych, w szczególności zagadnienie komiwojażera. Problem w najprostszej reprezentacji sprowadza się do znalezienia drogi minimalnej łączącej dwa wybrane miasta, tak aby droga ta przechodziła dokładnie jeden raz przez każde miasto. W procesie "DNA-computingu", miasta kodowane są określonymi, krótkimi sekwencjami DNA. Drogi łączące pary miast innymi krótkimi sekwencjami. Droga której poszukujemy to dłuższy odcinek DNA o sekwencji "miasto pierwsze" - "droga do drugiego miasta"- "drugie miasto"- "droga do kolejnego miasta" - "kolejne miasto" - ... - "miasto docelowe". Po zmieszaniu ze sobą fragmentów kodujących miasta oraz fragmentów kodujących łączniki, a następnie po przeprowadzeniu procesu enzymatycznego połączenia wszystkich możliwych do pomyślenia możliwych połączeń, należy w całym olbrzymim zespole powstałych możliwości odszukać określony fragment DNA, który rozpoczyna się miastem pierwszym, kończy się miastem docelowym i zawiera w sobie wszystkie inne miasta dokładnie jeden raz. W całym tym procesie korzysta się w "sposób siłowy" z możliwości równoległej realizacji wszystkich możliwych połączeń, a na końcu odszukania rozwiązania "igły w stogu siana", co przy pomocy metod biotechnologicznych z powodzeniem się udaje. Pomimo, że liczba wszystkich możliwych połączeń jest "astronomiczna" to "bardziej astronomiczna" jest liczba molekuł DNA próbkująca przestrzeń wszystkich możliwych połączeń.
Istotnym ograniczeniem dla możliwości masywnego przetwarzania informacji przez konwencjonalne komputery jest szybkość zmiany stanów pamięci oraz ilość wydzielanego ciepła. Minimalizacja ilości wydzielanego ciepła związana jest z miniaturyzacją systemów przechowywania i przetwarzania informacji, to zaś prowadzi do prób wykorzystania nowych technologii bazujących na pojedynczych strukturach molekularnych. Chociaż nikt do tej pory nie zbudował adresowalnej pamięci molekularnej typu RAM ("Random Access Memory"), służącej do zapisywania i czytania informacji, to intensywność prowadzonych w tym kierunku badań wskazuje że komputery molekularne mogą stać się rzeczywistością nie tak bardzo odległej przyszłości. Istotnym osiągnięciem naukowym i technologicznym jest tutaj zbudowanie bramek logicznych AND i OR oraz niewielkich pamięci typu PROM ("Programmable Read Only Memory") z wykorzystaniem rotaxanów, molekuł uporządkowanych w postaci pojedynczych warstw, zlokalizowanych w strukturze "kanapek" złożonych z warstw półprzewodnikowych i metalicznych. Rotaksany mogą przepuszczać prąd elektryczny na zasadzie rezonansowego tunelowania, które to zjawisko może być sterowane procesami oksydacyjno-redukcyjnymi tych układów molekularnych. Proces utleniania rotaksanów realizowany jest poprzez przyłożenie niewielkiego dodatniego potencjału do warstwy molekularnej (odbieranie elektronów przez dodatnio naładowaną elektrodę to proces utleniania, podobnie jak czyni to molekuła O2 będąca klasycznym utleniaczem). Niestety utlenianie w tym układzie jest procesem nieodwracalnym, stąd informację można jedynie zapisać. Okazuje się, że można ją jednak również odczytać. Zainteresowanych tą tematyką Czytelników odsyłam do pracy zrealizowanej przez grupę badaczy z UCLA oraz z laboratorium Hewlett-Packard [4]. Należy zwrócić uwagę, że w Polsce na Wydziale Chemii Uniwersytetu Warszawskiego realizowane są również prace w kierunku tworzenia pamięci molekularnych. Pomysł w tym przypadku związany jest z wykorzystaniem metastabilnych stanów elektronowych w oligomerach o właściwościach donorowo-akceptorowych [5]. Należy również zwrócić uwagę, że istotny postęp został dokonany w projektowaniu małych molekularnych maszyn, wzorowanych na maszynach biomolekularnych. W szczególności w sposób kontrolowany można zmieniać stany przestrzenne (konformacje) określonych molekuł poprzez absorpcję kwantów promieniowania o określonej częstości oraz zmiany temperatury układu, patrz np. [6].
Trzeba podkreślić, że jednym z pierwszych fizyków wskazujących na możliwości kodowania informacji na poziomie molekularnym był Feynman ("there is plenty room at the bottom"), [7]. Również jak już wspomnieliśmy we wstępie, Feynman był tym, który po raz pierwszy wskazał na możliwość wykorzystania mechaniki kwantowej do przetwarzania informacji w sposób bardziej efektywny niż ma to miejsce w przypadku klasycznej fizyki, a więc na możliwość budowy kwantowych komputerów. Istota pomysłu polega na tym, że sterowana ewolucja stanu kwantowego może być interpretowana jako proces obliczeniowy odpowiadający bardzo wielu równoległym procesom klasycznym. W ciągu ostatnich dziesięciu lat powstało wiele algorytmów pozwalających na realizację teoretycznych obliczeń kwantowych, w szczególności rozkładu liczb na czynniki pierwsze. Stąd już jeden krok do praktycznych zastosowań w dziedzinie kryptografii. Problem w tym, że co prawda można stosunkowo łatwo zaprojektować kwantowy proces obliczeniowy ale odczyt informacji przez zewnętrznego obserwatora związany jest z redukcją funkcji falowej, a więc nieodwracalną jej zmianą i niemożliwością dalszego wykorzystania tej funkcji do kontynuowania kwantowego procesu obliczeniowego. Czytelnik zainteresowany tą pasjonującą tematyką może znaleźć więcej informacji w artykule M.Kusia w Postępach Fizyki [8].
4. Największe przedsięwzięcie komputerowe przełomu XX i XXI wieku
W Japonii rozpoczęto realizację imponującego projektu, budowy konwencjonalnego superkomputera o nazwie "Earth Simulator", dedykowanego głównie wykonywaniu symulacji procesów atmosferycznych Ziemi oraz symulacji dynamiki skorupy ziemskiej. Część podstawowa projektu ma zostać ukończona do końca marca 2001 roku. Superkomputer będzie składał się docelowo z 640 węzłów obliczeniowych. Każdy węzeł zawiera 8 zminiaturyzowanych procesorów wektorowych NEC SX4 oraz 16 GB pamięci operacyjnej. W sumie zatem cały superkomputer posiadał będzie 5120 procesorów wektorowych i ok. 10 TB pamięci operacyjnej. Architektura komputera jest typu MIMD ("Multiple Instruction Multiple Data") ze wspólną pamięcią w ramach jednego węzła ("shared memory") i pamięcią rozproszoną biorąc pod uwagę globalną strukturę maszyny ("distributed memory"). Na uwagę zasługuje specjalnie skonstruowany dedykowany moduł komunikacyjny typu SSCN ("Single-Stage Crossbar Network"). Praktyczna wydajność obliczeniowa maszyny będzie większa niż 5 TFlops, a maksimum teoretyczne wynosić będzie ok. 40 TFlops. Czytelnik zainteresowany szczegółami projektu może znaleźć obszerne informacje pod adresem: http://www.gaia.jaeri.go.jp/.
5. W badaniu jakich problemów komputery są lub mogą być szczególnie użyteczne ?
Zagadnienia, które byłoby szczególnie trudno badać bez wykorzystania komputerów, w tym komputerów dużej mocy, charakteryzują się najczęściej dużą złożonością struktury, co prowadzi często do procesów przebiegających w kilku/wielu różnych skalach czasowych i/lub przestrzennych. Są to problemy szczególnie trudne do badań metodami analitycznymi. Z taką sytuacją mamy na ogół do czynienia, kiedy chcemy badać rzeczywiste układy fizyczne. Warto przytoczyć tutaj kilka typowych przykładów. Symulacja zmian struktury elektronowej molekuł wody metodą kwantowej dynamiki połączonej z klasyczną dynamiką ruchu jąder atomowych, realizowanej w ramach wariacyjnego modelu Carra-Parrinello [9], pokazała, że w dużych klasterach wody średnia wartość momentu dipolowego jednej molekuły wynosi ok. 3D i praktycznie w klasterach tych nie ma molekuł, które posiadałyby moment dipolowy zbliżony do 1.8 D, a więc charakterystyczny dla izolowanych molekuł. Oznacza to, że woda jako roztwór jest obiektem silnie kooperatywnym. Nie jest to wynik zaskakujący, ponieważ już znacznie wcześniej było wiadomo, że trójciałowe oddziaływania pomiędzy cząsteczkami wody są silne. Niemniej widać, że redukcja złożonego systemu do prawie pierwszych zasad pozwala na opis makroskopowych i mezoskopowych właściwości wychodząc z oddziaływań mikroskopowych. Metoda pozwala również na precyzyjne zadawanie dalszych pytań pod adresem układu o kluczowym znaczeniu dla wielu procesów fizycznych, chemicznych i biologicznych. Jeżeli uświadomimy sobie dalej, że w czystej wodzie jedna na 10 milionów cząsteczek wody spontanicznie ulega dysocjacji, a zmiana proporcji ilości cząsteczek zdysocjowanych do niezdysocjowanyh o czynnik 10 100 (co w dalszym ciągu jest bardzo małą liczbą !) radykalnie wpływa na funkcje biologiczne większości układów biomolekularnych, to widać jak subtelną fizykę trzeba stosować do opisu właściwości tych układów w ich rzeczywistym otoczeniu. Czytelników zainteresowanych dalszymi, może nawet ciekawszymi przykładami z pogranicza fizyki i biologii odsyłam m.in. do prac [10,11,12].
Bardzo ciekawych przykładów dostarcza nam fizyka ciała stałego. W szczególności symulacja i trójwymiarowa analiza wizualizacyjna struktury elektronowej nadprzewodników wysokotemperaturowych, patrz m.in. [13], pozwala na pełniejsze zrozumienie przyczyn determinujących ich obserwowane eksperymentalnie właściwości. Z kolei połączenie modeli kwantowych i klasycznych oraz dyskretnych i ciągłych w jeden konsystentny model dla opisu i symulacji zjawiska propagacji pęknięć w płytkach krzemowych przedstawiony jest w bardzo wartościowej z poznawczego punktu widzenia pracy [14]. Opis tego zjawiska wymaga zaangażowania metod kwantowej dynamiki dla obszaru propagacji pęknięcia, mikroskopowej klasycznej dynamiki molekularnej dla obszaru otaczającego rysę oraz metod ośrodka ciągłego dla pozostałego obszaru. W ośrodku ciągłym generowane są naprężenia zależne od dynamiki propagacji pęknięcia, jednocześnie wpływając na tą dynamikę. Można byłoby dalej przytoczyć wiele innych bardzo interesujących prac, szczególne z obszaru astrofizyki i kosmologii, gdzie komputer jest jednym z istotnych "narzędzi eksperymentalnych".
Analiza nie byłaby pełna gdybyśmy pominęli nauki stosowane, które na co dzień wykorzystują nietrywialną fizykę zakodowaną w postaci eksperckiego oprogramowania aplikacyjnego. Wykorzystanie komputerów jest tutaj ogromne, począwszy od projektowania złożonych makroskopowych układów mechanicznych i symulacji ich dynamiki w warunkach imitujących warunki naturalne (np. samoloty), do projektowania mikroskopowych automatów w obszarach nowych nanotechnologii i do projektowania nowych leków, co wymaga m.in. stosowania metod klasycznej i kwantowej dynamiki molekularnej.
6. Podsumowanie
Praca zawiera podstawowe informacje o typach i architekturze współczesnych komputerów oraz ich zastosowaniach w badaniach układów złożonych, w różnych obszarach fizyki i innych nauk przyrodniczych.
Przegląd nie byłby wszakże zupełny gdyby nie wspomnieć choć jednym zdaniem o roli komputerów i nowych technologii sieciowych w tworzeniu naukowych baz danych oraz wirtualnych bibliotek. Szybki dostęp do informacji naukowej jest istotnym elementem postępu cywilizacyjnego. Czytelnicy którzy byliby zainteresowani tą tematyką odsyłam m.in. do naszej pracy przedstawionej na konferencji poświęconej bazom danych dla nauki [15].
Na zakończenie chciałbym wyrazić pogląd, że rozwój technologii komputerowych i nauk obliczeniowych pozwoli zapewne na znacznie lepsze zrozumienie zasad funkcjonowania mózgu, oraz zasad tworzenia modeli i rozumienia otaczającej nas rzeczywistości. W następnym stuleciu badanie relacji rzeczywistego materialnego świata, świata matematyki oraz wirtualnego świata mózgu stanowić będzie bez wątpienia obszerny obszar pasjonujących badań.
Czytelników zainteresowanych bieżącymi, ciekawymi badaniami z obszaru nauk przyrodniczych i obliczeniowych zarówno w Polsce jak i na świecie odsyłam do serwera informacyjnego Interdyscyplinarnego Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego Uniwersytetu Warszawskiego (http://www.icm.edu.pl/).
Literatura
[1] W. Kołos and L.Wolniewicz, J.Chem.Phys., 41, 3663(1964)
[2] R.Feynman, Int. J. Theor. Phys., 21, 467(1982)
[3] L.M.Adleman, Science, 266, 1021(1994)
[4] C.P.Collier, E.W.Wong, M.Belohradsky, F.M.Raymo, J.F.Stoddart,
P.J.Kuekes, R.S.Williams and J.R.Heath, Science, 285, 391(1999)
[5] W.Nowaczek, L.Piela, L.Z.Stolarczyk, Low-energy Metastable Electronic
States of Donor-acceptor Oligomers, in Advanced Materials for Optics and
Electronics, Wiley UK, vol.6, pp.301-306, 1996.
[6] N.Koumura, R.W.J.Zijlstra, R.A.van Delden, N.Harada and B.L.Feringa, Nature,
401, 152(1999)
[7] R. Feynman, Eng.Sci., 23, 22(1960)
[8] M. Kuś, Postępy Fizyki, 50, 19(1999)
[9] P.L.Silvestrelli and M.Parrinello, J.Chem.Phys., 111, 3132(1999)
[10] J.M.Briggs and J.A.McCammon, Computers in Physics, 6, 238(1992)
[11] P.Bała, P.Grochowski, B.Lesyng, J.A.McCammon, J.Phys.Chem., 100,
2335 (1996)
[12] B.Lesyng, Simulations of Biomolecular Systems and Processes: Perspectives
and Limitations, in Modelling and Simulation: A Tool for the Next Millenium,
13th European Simulation Multiconference, June 1-4, Warsaw, Poland, A
Publication of the Society for Computer Simulation International, pp. 26-32,1999.
[13] J.M.Zuo, M.Kim, M.OKeeffe and J.C.H.Spence, Nature, 401, 49(1999)
[14] J.Q.Broughton, F.F.Abraham, N.Bernstein and E.Kaxiras, Phys. Rev.,
B60, 2391(1999)
[15] P.Bała, P.Grochowski, B.Lesyng, Biblioteki wirtualne. Fikcja czy
rzeczywistość następnego stulecia ?, INFOBAZY99, Materiały konferencji
organizowanej pod patronatem KBN, Gdańsk, 30.08-1.09, pp. 25-38, 1999.