分子动力学模拟方法-11.
分子动力学模拟方法及其应用
分子动力学模拟方法及其应用随着计算机技术的不断发展,分子动力学模拟方法越来越成为化学、物理、生物等科学领域中重要的工具。
其基本思想是模拟系统中原子或分子之间的相互作用,从而推导出物理和化学性质。
本文将从分子动力学模拟的基本原理、模拟技术以及应用领域等方面来进行介绍。
一、基本原理分子动力学模拟,顾名思义即是通过模拟分子间的运动来研究分子系统的一种科学计算方法。
其基本原理是根据牛顿力学的三大定律来进行模拟。
在分子动力学中,分子运动的所有信息都被描绘在坐标、速度和势能函数这三个参数中。
其中坐标(x,y,z)用于描述分子的位置,速度(vx,vy,vz)则用于描述分子的运动状态。
而这两个参数的变化又受到势能函数E(x,y,z)的影响,即势能函数所描述的是原子或分子之间的相互作用力。
根据牛顿第二定律,分子的加速度可以通过势能函数来求解,从而推导出分子的运动规律。
通过大量的计算模拟,我们可以得到分子系统的动态特性及相关性质。
这些计算模拟帮助我们更深入地理解分子系统的结构、动力学机制以及关于分子之间的相互作用力等方面的问题。
二、模拟技术分子动力学模拟方法在实际应用中还需要利用一系列的模拟技术来处理相关问题。
下面就介绍一些常用的技术:1. 描述模型:模拟技术中需要制定正确的模型来描述研究问题。
以蛋白质结构为例,我们要考虑氨基酸的类型、序列、空间构型等因素。
而对于分子间相互作用的计算而言,我们还需要考虑能量和势能的计算方式等因素。
2. 动力学算法:模拟技术中的动力学算法是非常重要的部分,这些算法可以分为传统算法和基于统计方法的算法。
传统算法通过求解牛顿方程来推导分子运动的规律。
而代表性的基于统计方法的算法则是蒙特卡罗算法,其通过对分子状态随机进行采样来获得分子系统的状态。
3. 采样策略:为了更准确地描述分子系统的状态,我们需要进行大量的采样工作。
这些采样策略可以分为等温组合(NVT)和等容组合(NVE)等算法。
其中等温组合算法中需要将系统和外界保持恒温,而等容组合算法则需要维持分子数和容积的恒定。
分子动力学模拟方法
分子动力学模拟方法Molecular Dynamics Simulation Method分子动力学模拟方法是一种计算方法,可以预测原子和分子在不同温度和压力下的运动和力学行为。
该方法已被广泛应用于物理、化学、生物学和材料科学等领域,用于研究材料性质、生物分子结构和动态、相变等现象。
本文将介绍分子动力学模拟的基本原理、模拟过程以及如何用该方法研究材料或生物分子。
1. 基本原理分子动力学模拟基于牛顿力学原理,用原子和分子之间的势能函数描述系统内部的相互作用力。
根据牛顿第二定律 F=ma,通过求解系统中每个分子的运动方程来推导出分子的运动轨迹。
在计算中,采用的势能函数决定了分子之间的相互作用,包括范德华力、静电作用、键角等力。
基于这些相互作用力和分子的运动轨迹,可以计算出分子的位置、速度、加速度和能量等物理量。
2. 模拟过程分子动力学模拟的过程包括初始化、模拟和分析三个阶段。
2.1 初始化初始化阶段主要是为模拟设置一些参数,包括分子数、模拟时间、初速度、初位置和系统温度等。
初速度可以根据玻尔兹曼分布生成,初位置随机分布,系统温度也可以通过控制分子初速度实现。
模拟阶段分为两个步骤:计算分子运动和更新分子位置。
计算分子运动:在每个时间步中,使用牛顿运动方程计算每个分子的运动。
分子与其他分子之间的相互作用通过势能函数计算。
时间步长各不相同,一般为1-10飞秒。
更新分子位置:根据计算出的分子运动轨迹和速度,使用欧拉法更新分子位置。
在此过程中,通过周期性边界条件保证系统的连续性。
2.3 分析分析阶段主要是对模拟结果进行分析和处理,如计算能量、相变、速度相关的分布函数等。
有效的分析可以给出关键参数和物理量,如分子动力学能量、热力学性质和动力学行为。
3. 应用分子动力学模拟方法已经被广泛应用于物理、化学、生物学和材料科学等研究领域,尤其是材料和生物分子方面的研究具有广泛的前景。
3.1 材料科学分子动力学模拟可用于研究材料的力学、热力学和电学等性质。
分子动力学模拟
分子动力学模拟分子动力学模拟是一种重要的计算方法,用来研究分子体系的运动和相互作用。
该方法基于牛顿力学和统计力学的原理,通过数值模拟来预测和描述分子在不同条件下的行为。
在分子动力学模拟中,通过计算每个分子的受力和相互作用,可以得到关于分子位置、速度和能量等物理量的时间演化。
这些信息可以被用来研究分子体系的动力学、热力学和结构性质等。
为了进行分子动力学模拟,需要确定分子的力场和初始状态。
力场是一组描述分子分子间相互作用的数学函数,包括键的强度、键角的刚度、电荷分布等。
初始状态则是给定分子的初始位置和速度。
在分子动力学模拟中,分子受到的力主要来自于势能函数的梯度。
通过运用牛顿运动方程,可以计算得到每个分子的加速度,并进一步更新位置和速度。
这个过程重复进行,直到达到所需的模拟时间。
分子动力学模拟可以用来研究各种不同类型的分子体系。
例如,可以模拟液体中分子的运动和结构,以研究其流变性质和相变行为。
还可以模拟气体中分子的运动和相互作用,以研究化学反应和传输过程。
此外,分子动力学模拟还可以用来研究固体材料的力学性质和热导率等。
通过模拟材料内部原子的动力学行为,可以计算材料的弹性模量、杨氏模量等力学性质。
同时,还可以计算材料的热导率,从而了解其热传导性能。
分子动力学模拟已经成为了许多领域的重要工具。
它在材料科学、生物科学、化学工程和环境科学等领域中都得到了广泛应用。
通过模拟和理解分子体系的行为,我们可以更好地设计新材料、药物和催化剂,以及解决各种科学和工程问题。
然而,分子动力学模拟也有一些局限性。
首先,模拟的时间尺度受到限制,通常只能模拟纳秒或微秒级别的时间。
其次,模拟的精度也受到一定的限制,特别是在处理量子效应和极化效应等方面。
为了克服这些限制,研究人员正在发展和改进分子动力学模拟的方法。
例如,开发更精确的势能函数和更高效的计算算法,可以提高模拟的时间尺度和精度。
同时,与实验相结合,通过验证和修正模型,也可以提高模拟的可靠性和预测能力。
分子动力学模拟实验的原理与方法
分子动力学模拟实验的原理与方法一、引言分子动力学模拟实验是一种基于分子运动规律的计算方法,通过模拟分子间相互作用力和运动轨迹,可以研究物质的结构、性质和动力学过程。
本文将介绍分子动力学模拟实验的原理与方法,包括模拟算法、模拟体系的构建和模拟结果的分析。
二、分子动力学模拟的原理分子动力学模拟实验基于牛顿力学和统计力学的原理,通过求解分子系统的运动方程,模拟分子间相互作用力和运动轨迹。
其基本原理可以概括为以下几点:1. 分子运动方程分子动力学模拟实验中,每个分子都被看作是一个质点,其运动方程可以由牛顿第二定律得到。
根据分子的质量、受力和加速度,可以得到分子的位置和速度随时间的变化。
2. 分子间相互作用力分子间的相互作用力可以通过势能函数来描述,常见的势能函数包括Lennard-Jones势和Coulomb势。
这些势能函数描述了分子间的吸引力和排斥力,从而影响分子的相互作用和运动。
3. 温度和压力控制分子动力学模拟实验中,为了模拟实际系统的温度和压力条件,需要引入温度和压力控制算法。
常见的温度控制算法包括Berendsen热浴算法和Nosé-Hoover热浴算法,压力控制算法包括Berendsen压力控制算法和Parrinello-Rahman压力控制算法。
三、分子动力学模拟的方法分子动力学模拟实验的方法包括模拟算法、模拟体系的构建和模拟结果的分析。
下面将对这些方法进行介绍。
1. 模拟算法分子动力学模拟实验中,常用的模拟算法包括经典力场方法和量子力场方法。
经典力场方法基于经验势能函数,适用于大尺度的分子系统,如蛋白质和溶液。
量子力场方法基于量子力学原理,适用于小尺度的分子系统,如分子反应和电子结构计算。
2. 模拟体系的构建模拟体系的构建是分子动力学模拟实验中的重要步骤,包括选择模拟系统、确定初始结构和参数设置。
模拟系统的选择应根据研究的目的和问题,可以是单个分子、溶液系统或固体表面。
初始结构可以通过实验数据、计算方法或模型生成,参数设置包括力场参数、温度和压力等。
分子动力学模拟方法
将模拟盒子的中心移到原点:
100 CONTINUE
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DO 100 I = 1, N
RX(I) = RX(I) - 0.5 RY(I) = RY(I) - 0.5 RZ(I) = RZ(I) - 0.5
初始速度:
对于由N个单原子组成的系统:
动能和温度:
采用对比量:
C
B
A
对于LJ流体:
势能:
采用对比量:
内能:
01
内能由势能和动能组成:
02
采用对比量:
03
采用对比量:
压力:
采用对比量:
力:
势能函数形式:
=x, y, z
练习: 推导LJ流体分子间力的表达式(fx, fy, fz及其对比量):
LJ分子间的维里项:
简约商务总结
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第四章 分子动力学模拟方法
1957年:基于刚球势的分子動力学法(Alder and Wainwright) 1964年:利用Lennard-Jone势函数法对液态氩性质的模拟(Rahman) 1971年:模拟具有分子团簇行为的水的性质(Rahman and Stillinger) 1977年:约束动力学方法(Rychaert, Ciccotti & Berendsen; van Gunsteren) 1980年:恒压条件下的动力学方法(Andersen法、Parrinello-Rahman法) 1983年:非平衡态动力学方法(Gillan and Dixon) 1984年: 恒温条件下的动力学方法(Berendsen et al.) 1984年:恒温条件下的动力学方法(Nosé-Hoover法) 1985年:第一原理分子動力学法(→Car-Parrinello法) 1991年:巨正则系综的分子动力学方法(Cagin and Pettit)
分子动力学方法模拟基本步骤
分子动力学方法模拟基本步骤分子动力学方法是一种计算机模拟方法,用于研究原子、分子和粒子的运动行为。
它能够预测和揭示材料、化学物质和生物分子的性质和行为,对于理解和设计材料、药物和生物分子等具有重要意义。
分子动力学方法的模拟过程一般包括以下几个基本步骤。
1.选择模拟系统:首先需要明确要研究的系统,包括所研究系统的化学组成、结构和边界条件。
例如,研究一段DNA链的行为时,需要明确DNA链的序列、结构和周围环境等。
选择合适的模拟系统对于准确预测和理解系统行为至关重要。
2.设定初始构型:在进行分子动力学模拟之前,需要为模拟系统设定一个初始构型。
这个初始构型可以根据实验数据、理论计算结果或者其他模拟方法获得,也可以是人工构建的。
对于分子体系,通常使用分子力场将分子中的原子与键、角和二面角等参数进行描述。
初始构型需要满足系统的化学组成和结构,并且能够代表系统的初始状态。
3.设定运动方程:分子动力学方法通过求解牛顿运动方程来模拟粒子的运动。
这些运动方程与力场势能有关。
在分子动力学方法中,一般使用经验势函数来描述粒子间的相互作用。
这些势函数包括键能、角势能、二面角势能以及相互作用势能等。
4. 进行数值积分:为了在计算机中模拟分子的运动,需要解决运动方程的数值积分问题。
一般采用常用的积分算法,如velocity-Verlet算法、Euler算法等来进行数值积分。
这些算法能够根据物体的初始位置、速度和加速度,预测物体在一段时间后的位置、速度和加速度。
5.模拟运行:设置好模拟参数之后,就可以开始进行分子动力学模拟的运行。
在模拟过程中,按照设定的时间步长,通过数值积分方法求解运动方程,得到粒子在每个时间步长上的位置和速度。
同时,需要计算粒子间相互作用势能,以及其他需要关注的物理性质。
6.数据分析:模拟运行之后,需要对模拟得到的数据进行分析。
可以计算能量、压力、温度等系统的宏观性质,并进行可视化和统计分析。
同时,可以与实验结果进行比较,以验证模拟结果的准确性。
分子动力学模拟方法
分子动力学模拟方法分子动力学模拟是一种用于研究分子系统在原子尺度上运动规律的计算方法。
通过模拟分子在一定时间范围内的运动轨迹,可以揭示分子在不同条件下的结构、动力学和热力学性质,为理解分子系统的行为提供重要信息。
本文将介绍分子动力学模拟的基本原理、常用方法和应用领域。
分子动力学模拟的基本原理是利用牛顿运动方程描述分子系统中原子的运动。
根据牛顿第二定律,分子系统中每个原子受到的力可以通过势能函数求得,从而得到原子的加速度,再通过数值积分方法求解原子的位置和速度随时间的演化。
通过大量的时间步长积分,可以得到分子系统在一段时间内的运动轨迹。
在实际应用中,分子动力学模拟可以采用不同的数值积分方法,如Verlet算法、Leap-Frog算法等。
这些算法在计算效率和数值稳定性上有所差异,根据模拟系统的特点和研究目的选择合适的数值积分方法至关重要。
此外,分子动力学模拟还需要考虑原子间相互作用的描述方法,如分子力场、量子力场等,以及边界条件和初值设定等参数的选择。
分子动力学模拟方法在材料科学、生物物理、化学反应动力学等领域有着广泛的应用。
在材料科学中,可以通过模拟材料的力学性能、热学性质等,为新材料的设计和开发提供参考。
在生物物理领域,可以研究蛋白质、核酸等生物大分子的结构和功能,揭示生物分子的运动规律和相互作用机制。
在化学反应动力学研究中,可以模拟分子在化学反应中的动力学过程,为理解反应机理和优化反应条件提供理论支持。
总之,分子动力学模拟方法是一种强大的研究工具,可以深入理解分子系统的运动规律和性质。
随着计算机硬件和软件的不断发展,分子动力学模拟在科学研究和工程应用中的地位将更加重要,为解决现实世界中的科学和工程问题提供重要的理论和技术支持。
通过本文的介绍,相信读者对分子动力学模拟方法有了更深入的了解。
希望本文可以为相关领域的研究工作提供一定的参考和帮助,促进分子动力学模拟方法在更多领域的应用和发展。
gromacs分子动力学模拟方法
Gromacs分子动力学模拟方法1. 引言Gromacs(Groningen Machine for Chemical Simulations)是一种常用的分子动力学模拟软件,广泛应用于生物物理、化学和材料科学领域。
分子动力学模拟是一种计算实验方法,通过模拟分子的运动来研究物质的性质和行为。
本文将介绍Gromacs分子动力学模拟方法的基本原理、应用场景以及实现步骤。
2. 基本原理Gromacs分子动力学模拟方法基于牛顿第二定律和经典力场原理,通过数值积分求解分子的运动方程。
它将分子系统看作一组粒子(原子或分子),根据粒子之间的相互作用力,计算粒子的加速度和速度,从而推导出粒子在下一个时间步长的位置。
这个过程通过以下几个步骤实现:2.1 力场参数化力场是描述分子相互作用的数学模型,包括键长、键角、二面角等参数。
在Gromacs中,常用的力场有GROMOS、AMBER和CHARMM等。
在进行分子动力学模拟之前,需要根据所研究的分子的化学结构和性质,选择合适的力场,并通过参数化过程确定力场的参数。
2.2 初始构型生成在进行分子动力学模拟之前,需要生成分子的初始构型。
常见的方法包括从实验数据或计算结果中获取分子的结构信息,或者通过分子建模软件生成分子的三维结构。
Gromacs支持多种文件格式,如PDB和GRO,用于存储分子的结构信息。
2.3 系统能量最小化在模拟开始之前,需要对系统进行能量最小化,以消除构型中的不合理接触或过度重叠。
Gromacs提供了多种能量最小化算法,如共轭梯度法和牛顿法。
在能量最小化过程中,系统中的粒子会根据力场的作用力逐渐移动,直到达到一个局部能量最小值。
2.4 模拟参数设置在进行分子动力学模拟之前,需要设置模拟的时间步长、模拟时间和模拟温度等参数。
时间步长决定了模拟的时间分辨率,一般选择在飞秒量级;模拟时间决定了模拟的总时长,需要根据研究目的和计算资源来确定;模拟温度可以通过控制系统与外界的热交换来模拟不同温度下的系统行为。
分子动力学的模拟过程
分子动力学的模拟过程分子动力学是一种用来模拟分子体系的运动行为的计算方法。
它基于牛顿运动定律,使用数值方法来解决分子体系的运动方程。
通过分子动力学模拟,我们可以获得关于分子的结构、动力学和热力学性质的重要信息。
下面是一个大致的分子动力学模拟过程的详细说明。
1.构建模型:在分子动力学模拟中,首先需要构建一个分子体系的模型。
这通常涉及到确定分子的结构、生成分子的初始坐标和确定分子的力场参数。
分子结构可以从实验数据、计算化学方法或数据库中获取。
然后,通过一系列的方法,如蒙特卡洛算法或最小能量,可以生成初始坐标。
最后,需要为分子体系选择合适的力场参数,如势函数、相互作用能和键角等。
2.初步能量最小化:在模拟之前,需要对体系进行初始能量最小化。
所谓能量最小化,即通过调整分子的坐标来寻找使分子体系的总势能最小化的构型。
常用的能量最小化方法包括共轭梯度法和拟牛顿法等。
通过能量最小化,可以将分子体系调整到一个合理的初始构型,以便接下来进行模拟。
3.设置模拟条件:在分子动力学模拟中,还需要设置模拟条件,如时间步长、温度、压力和模拟时间等。
时间步长定义了模拟中的时间单位,通常在飞秒或皮秒范围内。
温度和压力则可以通过马赫德尔高特和安德森热浴等算法来控制,以达到期望的温度和压力。
模拟时间决定了模拟的总时长,通常需要进行充分长的模拟以获得稳定的结果。
4.进行运动方程的数值积分:分子动力学模拟的核心是对运动方程进行数值积分,以获得分子的轨迹。
运动方程通常由牛顿第二定律给出,即F = ma,其中F为分子所受的力,m为分子的质量,a为分子的加速度。
数值积分可以使用多种算法实现,如欧拉方法、Verlet方法、Leapfrog方法等。
通过迭代计算,可以得到分子在每个时间步长上的新位置和速度。
5.能量和性质计算:在模拟过程中,还需要计算分子的能量和一些热力学性质。
能量计算包括键能、键角能、电子能和范德华力等。
这些能量的计算可以通过分子力场模型或量子化学方法来完成。
分子模拟第十一、十二章
分 子 模 拟牛继南njn0516@2011.3第十一章分子动力学计算实例11.1 水分子系统的计算水分子是最常见的溶剂分子,许多系统中都含有水分子,因此在分子动力学的发展过程中,水分子系统的计算一直是一个重点。
原因有两点:一,有充分的实验资料可以检验计算的重要性,二,水分子本身具有多原子分子的运动模式,分子间又有特殊的氢键存在,若计算成功则可方法推广到其它复杂系统。
(1)简单的水分子力场常见的水分子简单力场由以下几种: 中心力力场central force,CF可转移的分子间势能transferable intermolecular potential,TIP 简单点电荷力场simple point charge,SPC中心力力场最早又Stillinger提出,其形式为:力场中水分子本身为刚性分子。
•Stillinger和Rahman用中心力力场,对216个水分子系统(密度1g/cm3)在29.5°C条件下进行分子动力学计算,得到了H-H间的径向分布函数,结果发现,除了1.5Å处的峰外,2.25处也出现了明显的峰,这和实际的XRD 结果十分吻合。
可转移的分子间势能TIP力场是由Jorgensen利用蒙地卡罗方法和精确的量子力学计算结果比较所推导出来的。
除了利用了各种热力学性质,最重要的是比较了水分子二聚体的结构。
此力场将水分子视为刚体。
力场形式为:a,b为不同水分子上的原子,O电荷-0.8,H 电荷0.4,A O2=0.58kcal/mol,A H2=0,C O2=0.58kcal/mol,C H2=0.•此力场由于形式简单,并且不考虑分子中各种高频率的振动,因此通常与其它力场合并应用到各种体系中。
•为了提高力场的分布函数性能,Jorgensen 将原来力场(TIPS)中水分子的3个作用点改为4个(TIPS2),力场形式和原来形式相同。
其参数为:O电荷0,H电荷0.535,质量中心的电荷-1.07,A O2=0,00695kcal/mol,A H2=A M2=0,C O2=600kcal/mol,C H2=C M2=0.此力场得到的线性二聚体结构能为-6.20kcal/mol,接近于实验值-5.44±0.7kcal/mol随后,Jorgensen等陆续又发展出了三作用点的TIP3P和四作用点的TIP4P力场。
分子动力学模拟方法
分子动力学模拟方法分子动力学模拟是一种重要的计算方法,它可以模拟分子在原子水平上的运动轨迹和相互作用,为研究分子的结构、动力学和热力学性质提供了重要的信息。
在本文中,我们将介绍分子动力学模拟的方法和应用,以及在材料科学、生物化学和药物设计等领域的具体应用案例。
分子动力学模拟的基本原理是利用牛顿运动方程对分子系统进行数值积分,通过模拟分子之间的相互作用力,可以揭示分子的结构、构象和动力学行为。
在模拟过程中,需要考虑分子之间的相互作用力,包括范德华力、静电相互作用力和共价键作用力等。
同时,还需要考虑温度、压力和溶剂等外部条件对分子系统的影响。
分子动力学模拟的方法包括分子力场的建立、初始构象的生成、数值积分算法的选择以及模拟结果的分析等步骤。
首先,需要选择合适的分子力场模型,如AMBER、CHARMM和OPLS等,用于描述分子之间的相互作用。
然后,通过构象搜索算法生成初始构象,如随机构象生成、蛇形线算法和孢子配对算法等。
接下来,采用数值积分算法对分子系统进行模拟,常用的算法包括Verlet算法、Leap-Frog算法和Runge-Kutta算法等。
最后,通过对模拟结果的分析,可以得到分子的结构参数、动力学参数和热力学参数等重要信息。
分子动力学模拟在材料科学、生物化学和药物设计等领域有着广泛的应用。
在材料科学领域,可以通过模拟材料的力学性质、热学性质和输运性质等,为材料设计和性能优化提供重要参考。
在生物化学领域,可以模拟蛋白质和核酸等生物大分子的结构和动力学行为,揭示其功能和相互作用机制。
在药物设计领域,可以通过模拟药物分子与靶标蛋白的相互作用,筛选潜在的药物候选物。
总之,分子动力学模拟是一种强大的计算工具,可以揭示分子系统的微观结构和动力学行为,为科学研究和工程应用提供重要的支持。
随着计算机技术和数值算法的不断发展,分子动力学模拟在材料、生物和药物领域的应用前景将更加广阔。
分子动力学模拟方法介绍
分子动力学模拟方法介绍分子动力学模拟是一种重要的计算方法,用于研究分子系统的动态行为。
它通过模拟原子和分子之间的相互作用力,以及它们在空间中的运动,从而得出分子系统的各种性质和行为。
在材料科学、生物化学、物理学等领域,分子动力学模拟被广泛应用于研究各种复杂的分子系统和反应机制。
分子动力学模拟的基本原理是牛顿第二定律,即F=ma,其中F是物体所受到的力,m是物体的质量,a是物体的加速度。
在分子动力学模拟中,每个原子都被视为一个刚性球体,其质量和运动受到分子之间的相互作用力的影响。
通过数值积分的方法,可以计算出每个原子在每个时间步长内的位置和速度。
分子动力学模拟的核心是通过相互作用势能来描述分子之间的相互作用。
常见的相互作用势能包括分子内键能、范德华力、库伦力和非键共价力等。
这些相互作用势能可以通过实验测量或理论计算得到,并通过数学函数的形式来表示。
在模拟过程中,根据相互作用势能的大小和方向,可以计算出每个原子所受到的力,从而确定其运动轨迹。
分子动力学模拟可以用于研究分子系统的各种性质和行为。
例如,通过模拟液体分子的运动,可以得到粘度、扩散系数等动态性质;通过模拟晶体的结构和热力学性质,可以预测其物理特性;通过模拟生物大分子的折叠过程,可以了解其三维结构和功能等。
此外,分子动力学模拟还可以研究分子反应的速率和机制,从而为化学合成和药物设计提供指导。
在进行分子动力学模拟时,需要考虑多种因素。
首先,需要选择合适的相互作用势能函数,以准确描述分子之间的相互作用。
其次,需要确定模拟系统的边界条件和约束条件,以模拟实验环境中的真实情况。
另外,还需要选择合适的时间步长和模拟时间,以确保模拟结果的准确性和可靠性。
分子动力学模拟方法有多种不同的实现方式。
其中最常见的是基于经典力场的模拟方法,在模拟过程中忽略量子效应,并采用经验参数来描述相互作用。
此外,还有基于量子力场的模拟方法,考虑了量子效应,并使用量子力学理论来描述分子之间的相互作用。
分子动力学最常用的模拟方法
分子动力学最常用的模拟方法分子动力学是研究分子运动规律的一种重要方法,可以模拟物质的宏观行为和微观结构。
在分子动力学模拟中,有多种常用的方法可以用来计算分子之间的相互作用力、位置和速度等参数。
本文将介绍分子动力学模拟中最常用的几种方法。
最常用的方法之一是经典分子动力学模拟。
这种方法基于牛顿力学,将分子看作是一组质点,通过求解牛顿方程来模拟分子的运动。
经典分子动力学模拟可以用来研究分子的结构、动力学行为以及物理化学性质。
它在材料科学、化学、生物医学等领域得到了广泛应用。
另一种常用的方法是量子分子动力学模拟。
与经典分子动力学模拟不同,量子分子动力学模拟考虑了分子的量子力学效应。
它通过求解薛定谔方程来描述分子的运动和相互作用。
量子分子动力学模拟可以用来研究分子的电子结构、化学反应以及光谱性质等。
它在化学反应动力学、催化剂设计等领域具有重要的应用价值。
还有一种常用的方法是经验势场分子动力学模拟。
这种方法基于实验数据和经验公式构建势场函数,用来描述分子之间的相互作用。
经验势场分子动力学模拟可以用来研究大分子的结构和动力学行为,例如蛋白质、聚合物等。
它在生物物理学、材料科学等领域得到了广泛应用。
还有一些改进的分子动力学模拟方法。
例如,Monte Carlo模拟可以用来研究稀疏气体、相变等问题;马尔科夫链蒙特卡罗模拟可以用来研究非平衡态系统、玻璃态行为等。
这些方法在不同的研究领域具有重要的应用。
在分子动力学模拟中,模拟步长的选择非常重要。
步长太大会导致模拟结果不准确,步长太小则会增加计算量。
因此,需要根据具体问题选择合适的步长。
此外,还需要考虑模拟时间的长度,以保证模拟结果的稳定性和可靠性。
分子动力学模拟是研究分子运动规律的重要方法,可以用来模拟物质的宏观行为和微观结构。
经典分子动力学模拟、量子分子动力学模拟、经验势场分子动力学模拟以及其他改进的方法是最常用的模拟方法。
通过选择合适的方法和参数,可以得到准确、可靠的模拟结果,为科学研究和工程应用提供支持。
分子动力学模拟的原理和方法
分子动力学模拟的原理和方法分子动力学模拟(Molecular Dynamics Simulation, 简称MD)是一种将牛顿力学应用到分子层面的模拟技术,可以模拟原子和分子之间的相互作用、热力学性质、结构和动力学行为等。
MD模拟可以帮助化学、物理、生物和材料科学等领域深入了解宏观现象的微观机制,如蛋白质折叠、物质传输、材料制备等,被广泛应用于科学研究和技术开发之中。
本文将简要介绍MD模拟的原理和方法。
一、MD模拟的基本原理MD模拟从每个原子的初始位置和速度开始,通过求解牛顿方程(F=ma)来模拟系统在时间上的演化。
在MD模拟中,系统通过使用多体势能函数对原子间的相互作用进行建模,而势能函数通常由经验势和量子化学手段得到。
在物理意义上,势能函数体现了系统的稳定性、结构性质和动力学行为。
通过构建适当的势能函数,MD模拟可以模拟系统在不同温度、压力和配位数等条件下的热力学性质。
MD模拟中的牛顿运动方程可以写成如下形式:m_i d^2r_i /dt^2 = -∇_i U,其中m_i是第i个原子的质量,r_i是它的坐标,U是总势能。
这里d^2 /dt^2表示双重时间导数,即加速度。
∇_i表示关于i号原子的拉普拉斯算子。
通过牛顿方程,我们可以获得系统中每个原子的位置和速度,并通过使用数值积分方法对它们进行离散化计算。
MD模拟的基本步骤包括:1. 构建系统模型:包括化学结构、粒子数、初始位置、速度等2. 选择适当的势能函数:包括经验势和量子化学势等,并进行参数化3. 进行初始的能量最小化:通过改变原子位置和速度,使系统达到稳定状态4. 进行温度和压力的控制:可以通过Berendsen热浴、Nose-Hoover热浴、Andersen热浴等方法对系统进行控制5. 进行时间演化:通过数值积分方法对牛顿方程进行求解,计算原子的位置和速度6. 计算系统的热力学属性:包括温度、压力、能量、速度和位移等。
二、MD模拟的方法MD模拟方法主要可以分为两类,即粒子动力学模拟(Particle Dynamics Simulation, PDS)和基于能量的最小化算法(Energy Minimization Algorithm, EMA)。
分子动力学模拟的方法和应用
初中素描说课稿模板尊敬的各位评委、老师,大家好!今天,我将为大家说课一节初中素描课程。
本节课的主题是“线条的魅力”,旨在通过观察和练习,让学生感受线条在素描中的重要性,并掌握基本的素描技巧。
一、教学目标1. 知识与技能目标:学生能够了解线条在素描中的基本概念和作用,掌握直线、曲线的基本画法。
2. 过程与方法目标:通过观察实物和图片,培养学生的观察力和表现力,提高素描构图能力。
3. 情感态度与价值观目标:激发学生对素描艺术的兴趣,培养学生的审美情趣和艺术创造力。
二、教学重点与难点1. 教学重点:线条的基本画法和在素描中的运用。
2. 教学难点:如何引导学生观察实物,准确把握物体的结构和比例,以及线条的粗细变化。
三、教学准备1. 教师准备:实物参照物(如水果、花瓶等)、素描纸、素描铅笔、橡皮等。
2. 学生准备:素描纸、素描铅笔、橡皮等素描工具。
四、教学过程1. 导入新课- 通过展示不同艺术家的线条作品,引起学生的兴趣。
- 简要介绍线条在素描中的作用和重要性。
2. 观察与讨论- 指导学生观察实物,注意物体的轮廓、结构和线条的走向。
- 鼓励学生讨论观察到的线条特点,如粗细、长短、曲直等。
3. 教师示范- 教师现场示范如何用线条描绘实物,展示线条的变化和运用技巧。
- 强调线条的流畅性和表现力,以及如何通过线条的粗细变化来表现光影效果。
4. 学生练习- 学生选择实物进行素描练习,尝试用线条表现物体的立体感。
- 教师巡回指导,及时纠正学生的错误,给予建设性的建议。
5. 作品展示与评价- 学生展示自己的作品,进行自评和互评。
- 教师总结学生作品的亮点和需要改进的地方,给予鼓励和指导。
五、课堂小结- 回顾本节课的学习内容,强调线条在素描中的重要性。
- 鼓励学生在课后继续练习,提高素描技能。
六、作业布置- 要求学生选择一个简单的静物组合,完成一幅线条素描作品。
- 鼓励学生尝试使用不同的线条类型和粗细,以增强作品的表现力。
分子动力学模拟及其应用
分子动力学模拟及其应用分子动力学模拟是一种将大量分子进行计算机模拟的方法,通过模拟分子的运动轨迹、相互作用等物理现象,研究分子结构、动态行为和物理性质。
该技术的发展和应用,在物理化学、材料科学、地球化学、生物化学等许多领域具有重要的应用价值。
一、分子动力学模拟方法分子动力学模拟方法是一种计算分子运动的理论方法,通过分子的相互作用和受力情况,模拟出分子在空间中的位置、运动和相互作用的力学特性。
该方法可以分为以下几个步骤:1.选取模拟系统。
包括模拟分子的种类、数量、初始构型和受力环境等;2.确定模型。
即编写模型和程序,模拟分子的力场、力学特性和物理过程;3.求解模型。
在一定的时间尺度内,通过求解分子的位置、速度和加速度,模拟出分子的运动轨迹和相互作用;4.分析结果。
通过对模拟进程和结果的分析和处理,得出有关分子结构、行为和性质的信息,并加以解释和应用。
二、应用领域1.材料科学。
分子动力学模拟可以模拟不同结构和形态的材料,研究材料的物理、化学和力学特性。
例如,模拟纳米材料在应力下的变形、研究材料表面的反应、研究材料的介观结构和微观行为等。
2.生物化学。
分子动力学模拟可以模拟生物大分子的组装、动态变化和相互作用,研究生物分子的结构、构象和功能。
例如,模拟蛋白质的折叠、结构和功能关系、研究蛋白质-蛋白质和蛋白质-小分子的相互作用等。
3.地球化学。
分子动力学模拟可以模拟地球化学过程中分子的运动和相互作用,研究地球材料的物理、化学和力学特性。
例如,模拟矿物的界面反应、研究矿物的成因和演化、通过模拟岩石的热力学性质预测地球内部物质的行为等。
三、分子动力学模拟的发展趋势1.高性能计算。
随着计算机技术的不断进步和超级计算机的出现,分子动力学模拟能力得到了极大的提升。
高性能计算技术的不断发展,将为分子动力学模拟的计算和分析提供更多更好的手段。
2.多尺度模拟。
单一尺度的分子动力学模拟往往不能很好地模拟分子系统的动态行为和相互作用。
分子动力学仿真
分子动力学仿真简介分子动力学(Molecular Dynamics,简称MD)是一种通过计算机模拟分子粒子的运动,以研究物质的性质和行为的方法。
它基于牛顿力学的运动方程,通过数值积分来模拟分子的运动和相互作用,从而得到物质在原子尺度上的行为。
分子动力学仿真是基于分子动力学原理,使用计算机进行的模拟实验。
通过对原子或分子之间的运动进行建模和计算,可以研究物质的结构、动力学过程和热力学性质等。
分子动力学原理分子动力学原理基于牛顿力学,通过牛顿第二定律推导出分子的运动方程。
运动方程的求解是通过数值积分的方法进行的。
在分子动力学模拟中,计算机程序会根据给定的初始状态和相互作用势函数,在微观上模拟出分子粒子的运动和相互作用,从而模拟宏观物质的行为。
分子动力学模拟中最重要的步骤是更新每个粒子的位置和速度。
这一步骤需要计算每个粒子受到的力,并根据牛顿第二定律计算其加速度、速度和位置的变化。
通常,粒子之间的相互作用势函数会根据分子的类型和模拟的系统进行选择。
常见的相互作用势函数包括Lenanrd-Jones势和Coulomb势等。
分子动力学仿真的步骤分子动力学仿真通常包括以下几个步骤:1.系统的初始化:设定初始状态,包括粒子的初始位置和速度等。
通常,初始位置可以通过从实验数据或数学模型中获得的结构来得到,而速度可以通过从温度分布或速度分布得到的随机数生成。
2.动力学计算:根据牛顿运动方程,计算每个粒子受到的力,并通过数值积分方法更新粒子的位置和速度。
通常,采用的数值积分方法包括Euler法、Verlet法和Leapfrog法等。
3.相互作用势的计算:根据设定的相互作用势函数,计算每个粒子之间的相互作用能。
常见的相互作用势函数包括Lenanrd-Jones势和Coulomb势等。
4.热力学性质的计算:通过对系统的动力学计算,可以获得系统的热力学性质,如温度、压力和能量等。
这些性质可以通过统计平均的方法进行计算,例如计算平均速度、平均动能和平均势能等。
分子动力学模拟方法
分子动力学模拟方法分子动力学模拟方法是一种用计算机模拟分子的运动轨迹和动力学性质的方法,它是材料科学和生命科学等领域中非常重要的计算方法之一。
分子动力学模拟方法可以从微观角度探索和解释材料和生物体的宏观性质,为材料和生命科学研究提供了强有力的工具。
分子动力学模拟方法的基础分子动力学模拟方法基于牛顿第二定律和分子运动的动力学原理,通过求解分子系统中的各种物理参数,如位置、速度和加速度,来预测和研究分子的动力学性质。
分子动力学模拟方法的计算涉及到大量分子之间相互作用的计算,这是一个非常复杂的过程。
为了能够高效地模拟分子的运动,科学家们开发了各种各样的分子动力学模拟方法。
分子动力学模拟方法的应用分子动力学模拟方法已经广泛应用于材料科学和生命科学等领域。
在材料科学中,分子动力学模拟方法可以用来研究各种材料的力学性质、热力学性质和物理化学性质,如金属、聚合物、陶瓷和晶体等材料的力学行为、热扩散性能、电学性能等。
在生命科学中,分子动力学模拟方法可以用来研究生物大分子的结构、构象和功能,如蛋白质、核酸和多肽等生物大分子的结构稳定性、生物通道的解析和药物作用机制等。
分子动力学模拟方法的特点分子动力学模拟方法具有一些独特的特点,这些特点使其成为了一种非常重要的计算方法。
首先,分子动力学模拟方法可以模拟分子的运动轨迹和动力学性质,帮助科学家们从微观视角了解材料和生物体的宏观性质。
其次,分子动力学模拟方法具有高度可控性和可预测性,科学家们可以通过调整计算参数来模拟各种分子系统和实验条件下的分子运动,从而预测和研究分子的动力学性质。
最后,分子动力学模拟方法具有高效性和计算可扩展性,科学家们可以在计算机中建立各种复杂的分子系统和模型,在模拟中对分子的运动进行全面分析。
分子动力学模拟方法面临的挑战尽管分子动力学模拟方法具有许多独特的优点,但它也面临着一些挑战。
首先,分子动力学模拟方法需要高度准确的物理参数和资料,这对计算模型和计算硬件的性能提出了很高的要求。
分子动力学模拟研究质子调节酸敏感性离子通道的构象变化
中文摘要分子动力学模拟研究质子调节酸感性离子通道的构象变化生物膜上的离子通道蛋白是神经系统的主要组成部分,控制着各种离子的跨膜运输。
在神经传导、中枢神经系统的调控以及激素分泌等生命活动中,它们都扮演着中重要角色。
近些年来,离子通道蛋白倾向于结构和功能的研究。
伴随着计算机水平的发展,分子动力学模拟为大分子生物体系的构象变化与门控之间的动态关系提供了强有力的方法,并在微观上揭示了蛋白活动的本质规律。
同时,为相应的实验研究提供了重要的理论依据。
酸敏感性离子通道1a(ASIC1a)蛋白广泛的存在于中枢神经系统,属于上皮钠离子通道/退化蛋白超家族成员。
同时,ASIC1a作为质子受体激活的阳离子通道,可以产生感觉传导、抑郁和恐惧等有关的行为。
在生理病理学过程中,ASIC1a可以还可能引起缺血性卒中,记忆力减退,疼痛,焦虑等症状。
近些年来,不断的对ASIC1a进行实验研究,并且发现离子在通过离子通道时主要由跨膜域来控制离子的进入。
在酸性条件下,离子通道将被激活并允许离子通过使过多的离子进入细胞内部,导致细胞超载死亡,这就是我们常说的酸中毒。
然而到目前为止,人们仍然没有发现跨膜域的离子通道门控是如何被调控的。
因此,我们将对离子通道门控的过程进行研究。
在本文中,我们通过分子动力学(MD)模拟研究在不同pH值的条件下离子通道孔径的变化。
用主成分分析的方法确定了从胞外域到跨膜域的长程构象变化的路径,并且用相关性网络分析的方法进一步分析了亚基之间的相互作用对离子通道门控的影响。
其中β1、β2、β10、α6、α7、β11和β12是调解离子通道孔径变化的关键区域。
我们的研究结果揭示了细胞得胞外域远程调节离子通道孔径变化的过程。
同时,我们的研究为防止酸中毒的药物的设计和研究提供了重要信息。
关键词:ASIC1a,分子动力学模拟,离子通道门控,质子ABSTRACTElucidating Proton-mediated Conformational Changes in an Acid-sensing Ion Channel 1a through molecular dynamics simulationIon channel proteins on the biological membrane are the main components of the nervous system and control the transmembrane transport of ions. In the process of nerve conduction, central nervous system regulation, hormone secretion and other activities of life, they play an important role. In recent years, the research of ion channel proteins tends to study the structure and function. With the development of computer, the method of molecular dynamics simulation provides a powerful method for the dynamic relationship between biological macromolecules and the channel gating, and reveals the essence of protein activity in microcosm. At the same time, it provides important theoretical basis for the corresponding experimental research.Acid-sensitive ion channel 1a (ASIC1a) protein is widely present in the central nervous system and belongs to the Epithelial sodium ion channel / Degenerate protein superfamily member. At the same time, ASIC1a acts as proton-activated receptor cation channel, contributes to sensory transduction, depression and fear-related behaviors throughout nervous system. In the physiological pathology process, ASIC1a cause ischemic stroke, pain, anxiety, memory deterioration and other symptoms. So far, ASIC1a has been studied experimentally, and it is found that the ion channel proteins are mainly controlled the entry of ions by the transmembrane domain. Under acidic conditions, the ion channel gating will be activated and allow ions to pass through. Too much ions pass into the cell interior leading to the cell overload and death. This is what we call acidosis. But how proton mediates the channel gating process still remains elusive. Therefore, we will research the process of the protein domain controlling the channel gating process.Here we report that the ion pore changes at different PH values through molecular dynamics (MD) simulations. The path of long-range conformational changes from the extracellular domain to the transmembrane domain was determined by the method of principal component analysis; further, the correlation network analysis reveals how the interactions between subunits influence the channel gatingchanges. β1, β2, β10, α6, α7, β11 and β12 are the crucial regions by forming a passageway to regulate the ion pore changes. Our results reveal the process that the extracellular domain remotely regulates the pore changes. Meantime, our researches have improved important information for the design and research of drugs to prevent acidosis.Keywords:ASIC1a,molecular dynamics simulation,ion channel gating,proton目录第一章绪论 (1)1.1蛋白质的结构 (1)1.2计算机分子模拟 (1)1.3研究对象和研究意义 (2)第二章理论基础与计算方法 (3)2.1B ORN-O PPENHEIMER 近似 (3)2.2力场 (4)2.2.1 力场的组成 (4)2.2.2 常用力场模型 (4)2.3分子力学及结构优化算法 (5)2.4分子动力学 (6)2.4.1 分子动力学基本原理 (6)2.4.2 积分算法 (6)2.5恒温恒压下的分子动力学模拟 (7)2.6主成分分析 (8)第三章分子动力学模拟研究质子调节酸敏感性 (9)离子通道的构象变化 (9)3.1引言 (9)3.2理论方法 (11)3.2.1 体系的构建 (11)3.2.2 相关性网络分析 (12)3.3结果与讨论 (12)3.3.1 离子通道跨膜域的变化 (14)3.3.2 PH值为4时离子通道变化的路径 (17)3.3.3 手指域-关节域调节通道门控 (20)3.3.4 拇指域-手掌域调节通道门控 (22)3.4结论 (25)参考文献 (26)个人简介及攻读硕士学位期间发表论文 (33)致谢 (34)第一章绪论计算机技术的发展使得生物信息迅速发展[1, 2]。
分子动力学模拟技术
分子动力学模拟技术计算生物学的发展为科研工作者提供了全新的方法,不仅为实验技术提供了理论依据和指导,也让科研工作者获得了实验上无法或者是很难得到的重要实验数据,很大程度上提高了科学研究工作的效率,加快科技产业进步的步伐。
尤其是分子动力学模拟技术,这一技术的发展十分的迅速,它已经广泛应用在各个学科领域中。
分子动力学模拟技术实际上是计算机技术和理论物理学发展的结晶,它的理论和实践依据已经相当地坚实,以下主要介绍该文采用的分子动力学模拟计算的理论原理和计算方法。
1 分子动力学模拟的理论基础1.1 分子力场分子力场参数是分子动力学模拟的基础,在我们使用的分子力场中是采用波恩-奥本海默近似的方法,波恩-奥本海默近似是分子力场的基础在1923年,由波恩和奥本海默提出来。
他们提出,分子力场是速度和精度的折中,将分子的含有的能量近似的看成是分子中原子坐标的函数,对于我们分析的生物大分子,因为在适当的尺度范围内,计算的结果和量子化学几乎是一样的。
分子力场是与两部分参数有密切关系的:一是力场势函数;二是势函数的力场参数。
我们根据不同的原子类型,选择不同的力场参数,并采用不同的势能函数,正确的力场参数设置是保证计算准确性的前提。
力场参数一般包括原子的键长、键角、二面角、原子的电荷、范德瓦尔斯半径、原子量、势函数的系数、等。
这些参数可由量化计算或实验获得。
势能函数是体系分子构象与能量关系的函数,不同力场需要用不同的势函数来表示。
而常用的立场分类见表1所示。
1.2 分子力学在分子力场的作用下,通过一定的算法,找到体系能量最小的构象,也就是说分子力学是一种求能量最小的方法。
在分子力场之下,分子内部的化学键的键长键角等都会自我调整,是其处于最自然的状态,也同时使得非键相互作用处于能量最小的状态,以此获得原子的最佳分布。
分子力学的一个重要的应用领域就是分子结构的优化,在理论物理的研究中,将能量最低的结构构象视为最稳定的结构构象,也就是在分子力场中,我们计算并找到这个能量最低点的过程称为能量的最小化,能量最小化的过程我们一般采用一级微商算法。
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r(t) r(0) vi (非常笨拙
Verlet算法的表述:
算法启动
① 规定初始位置 ② 规定初始速度
③ 扰动初始位置:
④ 计算第n步的力
r(t) r(0) vi (0) t
⑤ 计算第n+1步的位置:
计算第n步的速度: 重复④至⑥
ri
t 0
ri (0)
dri dt
t 0
v i (0)
分子动力学方法特征:
分子动力学是在原子、分子水平上求解多体问题的重要的计 算机模拟方法,可以预测纳米尺度上的材料动力学特性。 通过求解所有粒子的运动方程,分子动力学方法可以用于模 拟与原子运动路径相关的基本过程。 在分子动力学中,粒子的运动行为是通过经典的Newton 运动 方程所描述。
v(t/2) v(0) ai (0) t/2
1 ri (t t) ri (t) v i (t t) t 2
1 1 ri (t t) ri (t) v i (t) t ai (t) t 2 b i (t) t 3 2 6
+
2
ri (t t) 2ri (t) ri (t - t) ai (t)t 粒子位置 : r (t t) ri (t - t) v i (t) i 粒子速度 2t : 开始运动时需要r(t-Δt): Fi (t) 粒子加速度:
Verlet算法的优缺点:
优点: 1、精确,误差O(Δ4) 2、每次积分只计算一次力 3、时间可逆
缺点: 1、速度有较大误差O(Δ2) 2、轨迹与速度无关,无法与热浴耦联
二、蛙跳(Leap-frog)算法:半步算法
1. 首先利用当前时刻的加速度,计算半个时间步长后的速度:
1 1 v i (t t) v i (t - t) a i (t) t 2 2
v
t-Δt/2
r
t t+Δt/2 t+Δt
v
t+3Δt/2 t+2Δt
Leap-frog算法的表述:
算法启动
① 规定初始位置
② 规定初始速度
③ 扰动初始速度: ④ 计算第n步的力 ⑤ 计算第n+1/2步的速度: ⑥ 计算第n+1步的位置: ⑦ 计算第n步的速度: ⑧ 重复④至⑦
v i (t 1 1 t) v i (t - t) a i (t) t 2 2
•1985年:第一原理分子動力学法(→Car-Parrinello法)
•1991年:巨正则系综的分子动力学方法(Cagin and Pettit)
课程讲解内容:经典分子动力学 (Classical Molecular Dynamics)
粒子的运动取决于经典力学 (牛顿定律(F=ma)
分子动力学方法基础:
原理: 计算一组分子的相空间轨道,其中每个分子各自服从 牛顿运动定律:
1 N pi2 N 1 N H U (rij ) 2 i 1 mi i 1 j i 1
dri p i mi mi v i dt
初始条件:
N 1 N U (r ) dpi N 1 N ij F(rij ) dt i 1 j i 1 i 1 j i 1 rij
分子动力学方法是确定性方法,一旦初始构型和速度确定了, 分子随时间所产生的运动轨迹也就确定了。
分子动力学的算法:有限差分方法
一、Verlet算法
粒子位置的Taylor展开式:
ri (t t) ri (t) v i (t) t 1 1 a i (t) t 2 b i (t) t 3 2 6
2. 计算下一步长时刻的位置:
开始运动时需要v(-Δt/2):
1 ri (t t) ri (t) v i (t t) t 2
v(t/2) v(0) ai (0) t/2
1 1 v (t t) v (t t) 3. 计算当前时刻的速度: i i 2 2 v i (t) 2
第四章 分子动力学模拟方法
分子动力学简史
•1957年:基于刚球势的分子動力学法(Alder and Wainwright)
•1964年:利用Lennard-Jone势函数法对液态氩性质的模拟(Rahman)
•1971年:模拟具有分子团簇行为的水的性质(Rahman and Stillinger) •1977年:约束动力学方法(Rychaert, Ciccotti & Berendsen; van Gunsteren) •1980年:恒压条件下的动力学方法(Andersen法、Parrinello-Rahman法) •1983年:非平衡态动力学方法(Gillan and Dixon) •1984年: 恒温条件下的动力学方法(Berendsen et al.) •1984年:恒温条件下的动力学方法(Nosé -Hoover法)
ri (t t) 2ri (t) ri (t - t) ai (t)t 2
v i (t) ri (t t) ri (t - t) 2t
Verlet算法程序:
Do 100 I = 1, N RXNEWI = 2.0 * RX(I) RXOLD(I) + DTSQ * AX(I) RYNEWI = 2.0 * RY(I) RYOLD(I) + DTSQ * AY(I) RZNEWI = 2.0 * RZ(I) RZOLD(I) + DTSQ * AZ(I) VXI = ( RXNEWI – RXOLD(I) ) / DT2 VYI = ( RYNEWI – RYOLD(I) ) / DT2 VZI = ( RZNEWI – RZOLD(I) ) / DT2 RXOLD(I) = RX(I) RYOLD(I) = RY(I) RZOLD(I) = RZ(I) RX(I) = RXNEWI RY(I) = RYNEWI RZ(I) = RZNEWI 100 CONTINUE