이웃 검색

이웃 탐색은 컴퓨터 과학, 특히 데이터 마이닝과 머신 러닝 분야의 개념입니다. 시뮬레이션 상자 내에서 각 입자(일반적으로 원자) 주변의 이웃 입자를 결정하는 과정을 말합니다. 이 과정은 반데르발스 힘이나 단거리 반발력과 같은 입자 간의 상호 작용을 계산하는 데 중요합니다. 주어진 데이터 세트에서 특정 쿼리 지점에 가장 가까운 지점이나 지점 집합을 빠르게 찾는 것이 포함됩니다.

입자들 간의 상호작용은 일반적으로 짧은 거리에서만 의미가 있으므로, 각 입자 주위의 일정 범위 내에 있는 다른 입자만 고려하면 됩니다. 이 범위는 종종 차단 반경이라고 불립니다. 시뮬레이션의 각 시간 단계에서는 이 범위 내의 입자 목록을 업데이트하기 위해 이웃 검색이 필요합니다. 시뮬레이션 중에 입자가 끊임없이 움직이기 때문입니다.

이웃 검색의 주요 목적은 다음과 같습니다.

1. 능률：계산 범위를 인접 입자로 제한함으로써 필요한 계산량을 대폭 줄이고 시뮬레이션의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
2. 정확성: 시뮬레이션 결과의 정확성을 위해서는 입자 간의 상호 작용력이 차단 반경 내에서 정확하게 계산되는 것이 중요합니다.
3. 비결합 상호작용 처리: 이웃 검색은 화학 결합으로 연결되지 않았지만 여전히 물리적 상호 작용이 있는 입자 쌍을 처리하는 데 도움이 됩니다.

실제 시뮬레이션에서 이웃 검색은 일반적으로 각 입자의 이웃 입자를 빠르게 찾을 수 있는 그리드나 연결 셀 목록과 같은 데이터 구조를 구축하는 것을 요구합니다. 이러한 과정은 모든 시뮬레이션 단계에 필요하며 성능에 큰 영향을 미치므로, 이웃 탐색 최적화는 고성능 컴퓨팅에서 중요한 연구 방향입니다. GROMACS와 같은 분자 동역학 소프트웨어에서는 CPU나 GPU를 사용하여 이웃 검색을 가속화하여 시뮬레이션의 속도와 효율성을 높일 수 있습니다.

이웃 검색의 과제는 데이터 세트의 크기가 커짐에 따라 계산 비용이 크게 증가한다는 점인데, 특히 고차원 공간에서는 더욱 그렇습니다. 이를 차원의 저주라고 합니다. 연구자들은 검색 효율성을 개선하기 위해 kd 트리, 볼 트리, 역색인 등 다양한 데이터 구조와 알고리즘을 개발했으며, 이를 통해 대규모 데이터 세트에서 검색 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 또한 정확한 검색에는 많은 시간이 소요될 수 있으므로, 많은 시나리오에서 근사 알고리즘을 사용하여 거의 최적의 솔루션을 빠르게 찾습니다.