STARLAB 与 NBODY 的比较效果如何？II：硬件与精度

最近在理解星团动力学演化方面的大多数进展都依赖于直接 N 体模拟。由于计算需求以及模拟更复杂、更大质量星团的愿望，通常使用硬件计算加速器，如 GRAPE 专用硬件或最近的 GPU（即显卡）。此外，可以通过调整决定计算精度的参数（即改变每颗恒星使用的内部模拟时间步长）来加速模拟。我们扩展了之前对 STARLAB/KIRA 或 NBODY6 模拟得出的基本量的详尽比较（Anders et al. 2009）。在此，我们重点关注使用不同硬件加速（包括日益流行的显卡加速/GPU）和不同计算精度设置所产生的差异。我们使用了前一篇论文中已使用的大量星团模型（固定恒星质量函数，无恒星/双星演化、原初双星、外部潮汐场等），用 STARLAB/KIRA（以及在需要时用 NBODY6）对它们进行演化，以一致的方式进行分析，并定量比较平均结果。对于这种定量比较，我们应用了在前一项研究中开发的用于函数依赖的 bootstrap 算法。总体而言，我们发现模拟结果具有非常高的可比性，这与所使用的计算机硬件（包括硬件加速器）和所使用的 N 体代码无关。对于测试的精度设置，我们发现当精度降低（即时间步长至少比标准设置大 2.5 倍）时，大多数模拟结果与使用标准设置的结果显著偏离。剩余的偏差是可以理解和解释的。