II

tut mallit, vesi Tietokoneiden laskentatehon eksponentiaalinen kasvu on vahvistanut laskennallisen tieteen merkitystä ja mahdollistanut yhä monimutkaisempiin ja laajempiin ongelmiin tarttumisen. Fysiikan ja biologian rajapinnassa toimiville tieteenaloille laskennalli-nen tutkimus on arvokas työkalu tutkittavien ilmiöiden luonteen vuoksi. Laskentate-hon kasvun myötä mallinnettavien systeemien kompleksisuus on kasvanut samaan tahtiin, mikä on luonut tarpeen joustavien ja riittävän yksinkertaisten molekyyli-mallien kehittämiselle. Biologisessa fysiikassa eräs käytetyimmistä laskennallisista tutkimusmenetelmistä on molekyylidynamiikka, jossa ratkotaan Newtonin liikeyhtälöitä ajan suhteen ja tuloksena saadaan atomien sijainnit ajan funktiona. Molekyylidynamiikkasimulaa-tiot vaativat erittäin paljon laskentaa, mikä rajoittaa niiden käytettävyyttä. Eräs ratkaisu laskennan keventämiseksi on molekyylimallien yksityiskohtien vähentämi-nen eli karkeistaminen. Karkeistamisessa useita atomeja yhdistetään yhdeksi par-tikkeliksi, jonka ominaisuudet vastaavat keskimäärin yhdistettyjen atomien omi