分子动力学实验报告
分子动力学实验报告
（2014 至2015 学年第_2_学期）
班级：姓名：学号：
实验名称：平衡晶格常数和体弹模量成绩：
一、实验目的：
1、学习Linux系统的指令，学会和掌握lammps几个基本语句。
2、理解计算晶格常数和体弹性模量的原理，并动手操作，算出硅晶体不同结构下的体弹性模量和晶格常数。
二、实验原理：
1.晶格常数
为了描述原子和离子的结构，将每一个原子和离子都看做是不动的静止的点。这样就提出了空间点阵的概念。人们为了说明点阵排列的规律和特点，可以在这些点阵中去除一个具有周期性的且能代表其性质的基本单元作为点阵的组成单元，称为晶胞。
不同的晶胞将会产生不同的特性。给定Si集中典型立方晶体结构：fcc，bcc，sc，dc，利用计算机分别计算每种结构下体系的能量。根据可判定dc结构是否能量最低，即是否最稳定。
2.体弹性模量
材料在弹性变形阶段，其应力和应变成正比例关系（即符合胡克定律），其比例系数称为弹性模量。弹性模量是描述物质弹性的一个物理量，是一个总称，包括杨氏模量、剪切模量、体积模量等。在弹性变形范围内,物体的体应力与相应体应变之比的绝对值称为体弹模量。表达式为：
E为单个原子的结合能，M为单位晶胞内的原子数。晶胞体积可以表示为，那么根据实验第一部分算出的平衡晶格常数，以及能量与晶格间距的函数关系，可以求得对应晶格类型的体积模量。并与现有数据进行对比。
三、实验过程
（1）将share文件夹里面的md_1文件拷贝到本地：
$cp□-r□share/md_1□.
（2）进入md_1文件，之后进入1_lattice文件
$cd 口md_1
$cd 口1_lattice
（3）查看输入脚本文件in.diamond，理解每一行语句测含义及用法
$gedit口in.diamond
（4）使用命令使远程计算机上的lammps运行in.diamond文件，得到不同晶格常数下的能量以及最终得到的图像文件
$lmp口-i口in.diamond
（5）用gnuplot画出能量和晶格常数的关系图。由于每一步的步长太大，拟合出的曲线不够精确，因此找到最低点所在的区间，修改脚本文件使a的取值范围在这个区间之间。重复上述步骤，得到较为满意的曲线。
$gnuplot口”data.d”口u口1:2口w口lp
（6）得到满意的图像后开始拟合二次函数，得到能量最低点对应的数值即为晶格常数。
$f(x)=a+b×x+c×x××2
$fit口f(x)口”data.d”口via口a,b,c
（7）求出a，b，c，值后便可求出体弹性模量。
（8）再修改input文件，分别将Si的晶体结构改为fcc，bcc，sc，并修改输出文件的文件名进行区分。之后重复相同的实验过程。
（9）最后，将原子从Si换为Cu，修改势函数文件的文件名，使之成为Cu 的是函数，并将势函数类型改为eam/alloy。运行文件，得到相应的实验数据。
四、实验结果
1.对于Si的diamond结构，将x的值缩小两个区间后可以得到如下的曲线：
将曲线拟合后得到a，b，c的值
则最终由拟合的二次函数为
f(x)=410.024×x2-4455.19x+11165.5
可以得到其晶格常数应为最低点的取值：a=5.43
体弹性模量为：99.57GPa
2.对于Si的fcc结构，最终可以得到如下的曲线:
拟合曲线的结果为：
则最终的二次函数为f(x)=2260.08x2-18743.4x+38435.4
可以由二次函数得到晶格常数，即为为此函数最低点的取值：a=4.147
同时计算出其体弹性模量为：718.68GPa
3.Si的bcc结构最终得到的能量—晶格常数曲线图
拟合的结果为：
最终的二次函数为f(x)=1832.15x2-11890x+19071.5
可以由二次函数得到晶格常数，即为为此函数最低点的取值:a=3.2448可以计算其体弹性模量为：744.6GPa
4.Si的sc结构最终的到的能量—晶格常数曲线图
拟合的结果为：
故方程为：
f(x)=369.9x2-1935.54x+2422.25
得到其最低点，即晶格常数为:a=2.61
体弹性模量为：186.88GPa
5.Cu的fcc结构能量—晶格常数曲线
拟合的结果为：
故方程为：
f(x)=394.083x2-2847.32x+4766.15
则得到晶格常数为a=3.61
体弹性模量：143.94GPa
故最后可以得到如下表的数据：
种类c值b值a值晶格常数() 体弹性模量(GPa) 每个原子能量(eV) 硅（dc）410 -4455.19 11165.5 5.43 99.57 -4.3397
硅（fcc）2260.08 -18743.4 38435.4 4.147 718.66 -3.936
硅（bcc）1832.15 -11890 19071.5 3.2448 744.64 -4.056
硅（sc）369.9 -1935.54 2422.25 2.61 186.88 -4.064
铜（fcc）394.083 -2874.32 4766.15 3.61 143.94 -4.392
五、实验结果与分析
1.在硅的各种结构中，可以看到以dc的排列方式排列每个原子的能量值为最小，故以dc方式排列的硅原子最为稳定。因此推测Si之所以以dc方式排列是因为这样可以使体系的能量最小。而以面心立方排列的硅原子能量最大。
2.可以算出每种排列方式相应的晶格常数和体弹性行模量。在dc，fcc，bcc，sc四种排列方式中，dc排列的体弹性模量的值最小，如若以其他的方式进行排列，则可以发现硅的体弹性模量会大很多，晶格常数也会比以dc方式排列的晶格常数要小，说明其结合能很大，不易形成。实验的结果值与理论的值相差不多，说明实验是比较成功的。形成这种情况的原因有可能与原子的配位数有关。以dc方式结合时其配位数为4，而以别的方式排列时配位数都要比以dc方式排列的要多，同时Si是形成共价键的，当配位原子多的时候结合力会大很多，故以dc的排方式排列时其弹性模量最大。
3.得到的铜的晶格常数和体弹性模量与理论值是比较接近的。说明修改后的实验也是比较成功的。
六、实验结论
1.以dc方式排列的硅原子体系能量最小。
2.以dc方式排列的硅原子体弹性模量最小。
分子动力学的模拟过程
分子动力学的模拟过程 分子动力学模拟作为一种应用广泛的模拟计算方法有其自身特定的模拟步骤,程序流程也相对固定。本节主要就分子动力学的模拟步骤和计算程序流程做一些简单介绍。 1. 分子动力学模拟步驟 分子动力学模拟是一种在微观尺度上进行的数值模拟方法。这种方法既可以得到一些使用传统方法,热力学分析法等无法获得的微观信息,又能够将实际实验研究中遇到的不利影响因素回避掉,从而达到实验研宄难以实现的控制条件。 分子动力学模拟的步骤为: (1)选取所要研究的系统并建立适当的模拟模型。 (2)设定模拟区域的边界条件,选取粒子间作用势模型。 (3)设定系统所有粒子的初始位置和初始速度。 (4)计算粒子间的相互作用力和势能,以及各个粒子的位置和速度。 (5)待体系达到平衡,统计获得体系的宏观特性。 分子动力学模拟的主要对象就是将实际物理模型抽象后的物理系统模型。因此,物理建模也是分子动力学模拟的一个重要的环节。而对于分子动力学模拟,主要还是势函数的选取,势函数是分子动力学模拟计算的核心。这是因为分子动力学模拟主要是计算分子间作用力,计算粒子的势能、位置及速度都离不开势函数的作用。系统中粒子初始位置的设定最好与实际模拟模型相符,这样可以使系统尽快达到平衡。另外,粒子的初始速度也最好与实际系统中分子的速度相当,这样可以减少计算机的模拟时间。 要想求解粒子的运动状态就必须把运动方程离散化,离散化的方法有经典Verlet算法、蛙跳算法(Leap-frog)、速度Veriet算法、Gear预估-校正法等。这些算法有其各自的优势,选取时可按照计算要求选择最合适的算法。 统计系统各物理量时,便又涉及到系统是选取了什么系综。只有知道了模拟系统采用的系综才能釆用相对应的统计方法更加准确,有效地进行统计计算,减少信息损失。 2. 分子动力学模拟程序流程 具体到分子动力学模拟程序的具体流程,主要包括: (1)设定和模拟相关的参数。 (2)模拟体系初始化。 (3)计算粒子间的作用力。 (4)求解运动方程。 (5)循环计算,待稳定后输出结果。 分子动力学模拟程序流程图如2.3所示。
分子动力学模拟方法概述(精)
《装备制造技术》 2007年第 10期 收稿日期 :2007-08-21 作者简介 :申海兰 , 24岁 , 女 , 河北人 , 在读研究生 , 研究方向为微机电系统。 分子动力学模拟方法概述 申海兰 , 赵靖松 (西安电子科技大学机电工程学院 , 陕西西安 710071 摘要 :介绍了分子动力学模拟的基本原理及常用的原子间相互作用势 , 如Lennard-Jones 势 ; 论述了几种常用的有限差分算法 , 如 Verlet 算法 ; 说明了分子动力学模拟的几种系综及感兴趣的宏观统计量的提取。关键词 :分子动力学模拟 ; 原子间相互作用势 ; 有限差分算法 ; 系综中图分类号 :O3 文献标识码 :A 文章编号 :1672-545X(200710-0029-02 从统计物理学中衍生出来的分子动力学模拟方法 (molec- ular dynamics simulation , M DS , 实践证明是一种描述纳米科技 研究对象的有效方法 , 得到越来越广泛的重视。所谓分子动力学模拟 , 是指对于原子核和电子所构成的多体系统 , 用计算机模拟原子核的运动过程 , 从而计算系统的结构和性质 , 其中每一个原子核被视为在全部其他原子核和电子所提供的经验势场作用下按牛顿定律运动 [1]。它被认为是本世纪以来除理论分析和实验观察之外的第三种科学研究手段 , 称之为“计算机实验” 手段 [2], 在物理学、化学、生物学和材料科学等许多领域中得到广泛地应用。
根据模拟对象的不同 , 将它分为平衡态分子动力学模拟 (EM DS (和非平衡态分子动力学模拟 (NEM DS 。其中 , EM DS 是分子动力学模拟的基础 ; NEM DS 适用于非线性响应系统的模拟 [3]。下面主要介绍 EM DS 。 1分子动力学方法的基本原理 计算中根据以下基本假设 [4]: (1 所有粒子的运动都遵循经典牛顿力学规律。 (2 粒子之间的相互作用满足叠加原理。 显然这两条忽略了量子效应和多体作用 , 与真实物理系统存在一定差别 , 仍然属于近似计算。 假设 N 为模拟系统的原子数 , 第 i 个原子的质量为 m i , 位置坐标向量为 r i , 速度为 v i =r ? i , 加速度为 a i =r ?? i , 受到的作用力为 F i , 原子 i 与原子 j 之间距离为 r ij =r i -r j , 原子 j 对原子 i 的作用力为 f ij , 原子 i 和原子 j 相互作用势能为 ! (r ij , 系统总的势能为 U (r 1, r 2, K r N = N i =1! j ≠ i ! " (r ij , 所有的物理量都是随时 间变化的 , 即 A=A (t , 控制方程如下 : m i r ?? i =F i =j ≠ i
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 1.第一步 即模型的设定，也就是势函数的选取。势函数的研究和物理系统上对物质的描述研究息息相关。最早是硬球势，即小于临界值时无穷大，大于等于临界值时为零。常用的是LJ势函数，还有EAM势函数，不同的物质状态描述用不同的势函数。 模型势函数一旦确定，就可以根据物理学规律求得模拟中的守恒量。 2 第二步 给定初始条件。运动方程的求解需要知道粒子的初始位置和速度，不同的算法要求不同的初始条件。如：verlet算法需要两组坐标来启动计算，一组零时刻的坐标，一组是前进一个时间步的坐标或者一组零时刻的速度值。 一般意思上讲系统的初始条件不可能知道，实际上也不需要精确选择代求系统的初始条件，因为模拟实践足够长时，系统就会忘掉初始条件。当然，合理的初始条件可以加快系统趋于平衡的时间和步伐，获得好的精度。 常用的初始条件可以选择为：令初始位置在差分划分网格的格子上，初始速度则从玻尔兹曼分布随机抽样得到；令初始位置随机的偏离差分划分网格的格子上，初始速度为零；令初始位置随机的偏离差分划分网格的格子上，初始速度也是从玻尔兹曼分布随机抽样得到。 第三步 趋于平衡计算。在边界条件和初始条件给定后就可以解运动方程，进行分子动力学模拟。但这样计算出的系统是不会具有所要求的系统的能量，并且这个状态本身也还不是一个平衡态。 为使得系统平衡，模拟中设计一个趋衡过程，即在这个过程中，我们增加或者从系统中移出能量，直到持续给出确定的能量值。我们称这时的系统已经达到平衡。这段达到平衡的时间成为驰豫时间。 分子动力学中，时间步长的大小选择十分重要，决定了模拟所需要的时间。为了减小误差，步长要小，但小了系统模拟的驰豫时间就长了。因此根据经验选择适当的步长。如，对一个具有几百个氩气Ar分子的体系，lj势函数，发现取h为0.01量级，可以得到很好的相图。这里选择的h是没有量纲的，实际上这样选择的h对应的时间在10-14s的量级呢。如果模拟1000步，系统达到平衡，驰豫时间只有10-11s。 第四步 宏观物理量的计算。实际计算宏观的物理量往往是在模拟的最后揭短进行的。它是沿相空间轨迹求平均来计算得到的（时间平均代替系综平均）
分子动力学模拟
分子动力学模拟 分子动力学就是一门结合物理,数学与化学的综合技术。分子动力学就是一套分子模拟方法,该方法主要就是依靠牛顿力学来模拟分子体系的运动,以在由分子体系的不同状态构成的系统中抽取样本,从而计算体系的构型积分,并以构型积分的结果为基础进一步计算体系的热力学量与其她宏观性质。 这门技术的发展进程就是: 1980年:恒压条件下的动力学方法(Andersenの方法、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(能势‐フーバーの方法) 1985年:第一原理分子动力学法(→カー?パリネロ法) 1991年:巨正则系综的分子动力学方法(Cagin and Pettit)、 最新的巨正则系综,即为组成系综的系统与一温度为T、化学势为μ的很大的热源、粒子源相接触,此时系统不仅同热源有能量交换,而且可以同粒子源有粒子的交换,最后达到平衡,这种系综称巨正则系综。 进行分子动力学模拟的第一步就是确定起始构型,一个能量较低的起始构型就是进行分子模拟的基础,一般分子的其实构型主要就是来自实验数据或量子化学计算。在确定起始构型之后要赋予构成分子的各个原子速度,这一速度就是根据玻尔兹曼分布随机生成,由于速度的分布符合玻尔兹曼统计,因此在这个阶段,体系的温度就是恒定的。另外,在随机生成各个原子的运动速度之后须进行调整,使得体系总体在各个方向上的动量之与为零,即保证体系没有平动位移。 由上一步确定的分子组建平衡相,在构建平衡相的时候会对构型、温度等参数加以监控。 进入生产相之后体系中的分子与分子中的原子开始根据初始速度运动,可以想象其间会发生吸引、排斥乃至碰撞,这时就根据牛顿力学与预先给定的粒子间相互作用势来对各个例子的运动轨迹进行计算,在这个过程中,体系总能量不变,但分子内部势能与动能不断相互转化,从而体系的温度也不断变化,在整个过程中,体系会遍历势能面上的各个点,计算的样本正就是在这个过程中抽取的。 用抽样所得体系的各个状态计算当时体系的势能,进而计算构型积分。 作用势的选择与动力学计算的关系极为密切,选择不同的作用势,体系的势能面会有不同的形状,动力学计算所得的分子运动与分子内部运动的轨迹也会不同,进而影响到抽样的结果与抽样结果的势能计算,在计算宏观体积与微观成分关系的时候主要采用刚球模型的二体势,计算系统能量,熵等关系时早期多采用Lennard-Jones、morse势等双体势模型,对于金属计算,主要采用morse势,但就是由于通过实验拟合的对势容易导致柯西关系,与实验不符,因此在后来的模拟中有人提出采用EAM等多体势模型,或者采用第一性原理计算结果通过一定的物理方法来拟合二体势函数。但就是对于二体势模型,多体势往往缺乏明确的表达式,参量很多,模拟收敛速度很慢,给应用带来很大困难,因此在一般应用中,通过第一性原理计算结果拟合势函数的L-J,morse等势模型的应用仍非常广泛。 分子动力学计算的基本思想就是赋予分子体系初始运动状态之后,利用分子的自然运动在相空间中抽取样本进行统计计算,时间步长就就是抽样的间隔,因而时间步长的选取对动力学模拟非常重要。太长的时间步长会造成分子间的激烈碰撞,体系数据溢出;太短的时间步长会降低模拟过程搜索相空间的能力,因此一般选取的时间步长为体系各个自由度中最短运动周期的十分之一。但就是通常情况下,体系各自由度中运动周期最短的就是各个化学键的振动,而这种运动对计算某些宏观性质并不产生影响,因此就产生了屏蔽分子内部振动或其她无关运动的约束动力学,约束动力学可以有效地增长分子动力学模拟时间步长,提高搜索相空间的能
分子动力学模拟-经验谈
分子动力学攻略 此文为dddc_redsnow发表于biolover上的关于分子动力学的系列原创文章，相当经典与精彩，特此将系列文章整合，一起转载，望学习动力学的新手们共同学习，提高进步，在此特向dddc_redsnow本人表示感谢。 动力学系列之一（gromacs，重发） 在老何的鼓励下，发一下我的gromacs上手手册（我带人时用的，基本半天可以学会gromcas） ###################################################### # Process protein files step by step # ###################################################### pdb2gmx -f 2th_cap.pdb -o 2th_cap.gro -p 2th_cap.top -ignh -ter nedit 2th_cap.top editconf -f 2th_cap.gro -o 2th_cap_box.gro -d 1.5 genbox -cp 2th_cap_box.gro -cs -p 2th_cap.top -o 2th_cap_water.gro make_ndx -f 2th_cap_water.gro -o 2th_cap.ndx genpr -f 2th_cap_water.gro -n 2th_cap.ndx -o 2th_cap_All.itp genpr -f 2th_cap_water.gro -n 2th_cap.ndx -o 2th_cap_M.itp genpr -f 2th_cap_water.gro -n 2th_cap.ndx -o 2th_cap_C.itp nedit Flavo.itp grompp -f em.mdp -c 2th_cap_water.gro -p 2th_cap.top -o prepare.tpr genion -s prepare.tpr -o 2th_cap_water_ion.gro -np 1 -pq 1 ##################################################### # Minimize step by step # # 1. minimization fixing whole protein # # 2. minimization fixing maincharin of protein # # 3. minimization fixing Ca of protein # # 4. minimization without fix # ##################################################### grompp -np 4 -f em.mdp -c 2th_cap_water_ion.gro -p 2th_cap.top -o minimize_water.tpr mpirun -np 4 mdrun -nice 0 -s minimize_water.tpr -o minimize_water.trr -c minimize_water.gro -e minimize_water.edr -g minimize_water.log & grompp -np 4 -f em.mdp -c minimize_water.gro -p 2th_cap.top -o minimize_sidechain.tpr mpirun -np 4 mdrun -nice 0 -s minimize_sidechain.tpr -o minimize_sidechain.trr -c minimize_sidechain.gro -e minimize_sidechain.edr -g minimize_sidechain.log & grompp -np 4 -f em.mdp -c minimize_sidechain.gro -p 2th_cap.top -o minimize_sidechain_ex.tpr mpirun -np 4 mdrun -nice 0 -s minimize_sidechain_ex.tpr -o minimize_sidechain_ex.trr -c minimize_sidechain_ex.gro -e minimize_sidechain_ex.edr minimize_sidechain_ex.log & grompp -np 4 -f em.mdp -c minimize_sidechain_ex.gro -p 2th_cap.top -o minimize_all.tpr mpirun -np 4 mdrun -nice 0 -s minimize_all.tpr -o minimize_all.trr -c minimize_all.gro -e minimize_allx.edr -g minimize_all.log&
vasp做分子动力学
vasp做分子动力学的好处，由于vasp是近些年开发的比较成熟的软件，在做电子scf速度方面有较好的优势。 缺点：可选系综太少。 尽管如此，对于大多数有关分子动力学的任务还是可以胜任的。 主要使用的系综是NVT和NVE。 下面我将对主要参数进行介绍！ 一般做分子动力学的时候都需要较多原子，一般都超过100个。 当原子数多的时候，k点实际就需要较少了。有的时候用一个k点就行，不过这都需要严格的测试。通常超过200个原子的时候，用一个k点，即Gamma点就可以了。 INCAR： EDIFF 一般来说，用1E-4或者1E-5都可以，这个参数只是对第一个离子步的自洽影响大一些，对于长时间的分子动力学的模拟，精度小一点也无所谓，但不能太小。 IBRION=0 分子动力学模拟 IALGO=48 一般用48，对于原子数较多，这个优化方式较好。 NSW=1000 多少个时间步长。 POTIM=3 时间步长,单位fs,通常1到3. ISIF=2 计算外界的压力. NBLOCK= 1 多少个时间步长，写一次CONTCAR，CHG和CHGCAR，PCDAT. KBLOCK=50 NBLOCK*KBLOCK个步长写一次XDATCAR. ISMEAR=-1 费米迪拉克分布. SIGMA =0.05 单位:电子伏 NELMIN=8 一般用6到8,最小的电子scf数.太少的话,收敛的不好. LREAL=A APACO=10 径向分布函数距离,单位是埃. NPACO=200 径向分布函数插的点数. LCHARG=F 尽量不写电荷密度,否则CHG文件太大. TEBEG=300 初始温度. TEEND=300 终态温度。不设的话，等于TEBEG. SMASS -3 NVE ensemble；-1 用来做模拟退火；大于0 NVT 系综。 ///////////////////////////////////////////////////////////////////// ///////////////////////////////////////////////////////////////////// 1)收敛判据的选择 结构弛豫的判据一般有两种选择：能量和力。这两者是相关的，理想情况下，能量收敛到基态，力也应该是收敛到平衡态的。但是数值计算过程上的差异导致以二者为判据的收敛速度差异很大，力收敛速度绝大部分情况下都慢于能量收敛速度。这是因为力的计算是在能量的基础上进行的，能量对坐标的一阶导数得到力。计算量的增大和误差的传递导致力收敛慢。 到底是以能量为收敛判据，还是以力为收敛判据呢？关心能量的人，觉得以能量
分子动力学作业概要
分子动力学(MD) 1 分子动力学（MD）基础 1.1 MD分类 1.2 MD简介 1.3 MD适用范围 2 分子动力学运动方程数值求解 2.1 基础知识 2.1.1 运动方程 2.1.2 空间描述 2.1.3 最小作用量原理 2.1.4 拉格朗日(Lagrange)方程 2.1.5 哈密顿(Hamilton)方程 2.2 粒子运动方程的数值解法 2.2.1 Verlet算法 2.2.2 欧拉(Euler)预测—矫正公式 2.2.3 Gear预测—矫正方法 3 分子动力学原胞与边界条件 3.1 分子动力学原胞 3.2 边界条件 3.2.1 自由表面边界 3.2.2 固定边界 3.2.3 柔性边界 3.2.4 周期性边界 4 势函数与分子力场 4.1 势函数 4.1.1 两体势 4.1.2 多体势 4.2 分子力场 4.2.1 分子力场函数的构成
4.2.2 常用力场函数和分类 5 分子动力学模拟的基本步骤 5.1 设定模拟所采用的模型 5.2 给定初始条件 5.3 趋于平衡计算 5.4 宏观物理量的计算 6 平衡态分子动力学模拟 6.1 系综 6.2 微正则系综的分子动力学模拟6.3 正则系综的分子动力学模拟
1 分子动力学（MD）基础 1.1MD分类 微正则系综（VNE） 正则系综（VNP） 平衡态MD 等温等压系综（NPT） 经典MD 等焓等压系综（NPH） 巨正则系综（ＶＴμ） 非平衡态ＭＤ 量子MD 1.2分子动力学(MD)简介 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。分子动力学方法为确定性模拟方法，广泛地用于研究经典的多粒子体系的研究中,是按该体系内部的内禀动力学规律来计算并确定位形的转变。 分子动力学方法是通过建立一组分子的运动方程，并通过直接对系统中的一个个分子运动方程进行数值求解，得到每个时刻各个分子的坐标与动量，即在相空间的运动轨迹，再利用统计计算方法得到多体系统的静态和动态特性, 从而得到系统的宏观性质。 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。系统的所有粒子服从经典力学的运动规律，它的动力学方程就是从经典力学的运动方程——拉格朗日(lagrange)方程和哈密顿(Hamilton)方程导出。 1.3适用范围 原则上，分子动力学方法所适用的微观物理体系并无什么限制。这个方法适用的体系既可以是少体系统，也可以是多体系统；既可以是点粒子体系，也可以是具有内部结构的体系；处理的微观客体既可以是分子，也可以是其它的微观粒子。 实际上，分子动力学模拟方法和随机模拟方法一样都面临着两个基本限制：
分子动力学方法
分子动力学方法 一、引言 计算机模拟中的另一类确定性模拟方法，即统计物理中的所谓合于动力学方法（Molecular Dynamics Method）。这种方法是按该体系内部的内禀动力学规律来计算并确定位形的转变。它首先需要建立一组分子的运动方程，并通过直接对系统中的一个个分子运动方程进行数值求解，得到每个时刻各个分子的坐标与动量，即在相空间的运动轨迹，再利用统计计算方法得到多体系统的静态和动态特性，从而得到系统的宏观性质。在这样的处理过程中我们可以看出：MD方法中不存在任何随机因素。在MD方法处理过程中方程组的建立是通过对物理体系的微观数学描述给出的。在这个微观的物理体系中，每个分子都各自服从经典的牛顿力学。每个分子运动的内禀动力学是用理论力学上的哈密顿量或者拉格朗日量来描述，也可以直接用牛顿运动方程来描述。确定性方法是实现Boltzman的统计力学途径。这种方法可以处理与时间有关的过程，因而可以处理非平衡态问题。但是使用该方法的程序较复杂，讨算量大，占内存也多、本节将介绍分子动力学方法及其应用。 原则上，MD方法所适用的微观物理体系并无什么限制。这个方法适用的体系既可以是少体系统，也可以是多体系统；既可以是点粒子体系，也可以是具有内部结构的体系；处理的微观客体既可以是分子，也可以是其他的微观粒子。 实际上，MD模拟方法和随机模拟方法一样都面临着两个基本限制：一个是有限观测时间的限制；另一个是有限系统大小的限制。通常人们感兴趣的是体系在热力学极限下（即粒子数日趋于无穷时）的性质。但是计算机模拟允许的体系大小要比热力学极限小得多，因此可能会出现有限尺寸效应。为了减小有限尺寸效应，人们往往引入周期性、全反射、漫反射等边界条件。当然边界条件的引入显然会影响体系的某些性质。 对于MD方法，向然的系综是微正则系综，这时能量是运动常量。然而，当我们想要研究温度和（或）压力是运动常量的系统时，系统不再是封闭的。例如当温度为常量的系统可以认为系统是放置在一个热俗中。当然，在MD方法中我们只是在想像中将系统放入热浴中。实际上，在模拟计算中具体所采取的做法是对一些自由度加以约束。例如在恒温体系的情况下，体系的平均动能是一个不变量。这时我们可以设计一个算法，使平均动能被约束在一个给定值上。由于这个约束，我们并不是在真正处理一个正则系综，而实际上仅仅是复制了这个系综的位形部分。只要这一约束不破坏从一个状态到另一个状态的马尔科夫特性，这种做法就是正确的。不过其动力学性质可能会受到这一约束的影响。 自五十年代中期开始，MD方法得到了广泛的应用。它与蒙特卡洛方法一起已经成为计算机模拟的重要方法。应用MD方法取得了许多重要成果，例如气体或液体的状态方程、相变问题、吸附问题等，以及非平衡过程的研究。其应用已从化学反应、生物学的蛋白质到重离子碰撞等广泛的学科研究领域。 二、分子运动方程的数值求解 采用MD方法时，必须对一组分于运动微分方程做数值求解。从计算数学的角度来看，这个求解是一个初值问题。实际上计算数学为了求解这种问题己经发展了许多的算法，但并不是所有的这些算法都可以用来解决物理问题。下面我们先以一个一维谐振子为例，来看一下如何用计算机数值计算方法求解初值问题。一维谐振子的经典哈密顿量为 （2.1） 这里的哈密顿量（即能量）为守恒量。假定初始条件为x(p)、p(0),则它的哈密顿方程是对时间的一阶微分方程 （2.2） 现在我们要用数值积分方法计算在相空间中的运动轨迹(X(t)、p(t)) 。我们采用有限差分法，将微分方程变为有限差分方程，以便在计算机上做数值求解，并得到空间坐标和动量随时间的演化关系。首先，
分子动力学模拟
分子动力学模拟 The Standardization Office was revised on the afternoon of December 13, 2020
分子动力学模拟 分子动力学是一门结合物理，数学和化学的综合技术。分子动力学是一套分子模拟方法，该方法主要是依靠牛顿力学来模拟分子体系的运动，以在由分子体系的不同状态构成的系统中抽取样本，从而计算体系的构型积分，并以构型积分的结果为基础进一步计算体系的热力学量和其他宏观性质。 这门技术的发展进程是： 1980年：恒压条件下的动力学方法（Andersenの方法、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（能势‐フーバーの方法） 1985年：第一原理分子动力学法（→カー?パリネロ法） 1991年：巨正则系综的分子动力学方法(Cagin and Pettit). 最新的巨正则系综，即为组成系综的系统与一温度为T、化学势为μ的很大的热源、粒子源相接触，此时系统不仅同热源有能量交换，而且可以同粒子源有粒子的交换，最后达到平衡，这种系综称巨正则系综。 进行分子动力学模拟的第一步是确定起始构型，一个能量较低的起始构型是进行分子模拟的基础，一般分子的其实构型主要是来自实验数据或量子化学计算。在确定起始构型之后要赋予构成分子的各个原子速度，这一速度是根据玻尔兹曼分布随机生成，由于速度的分布符合玻尔兹曼统计，因此在这个阶段，体系的温度是恒定的。另外，在随机生成各个原子的运动速度之后须进行调整，使得体系总体在各个方向上的动量之和为零，即保证体系没有平动位移。由上一步确定的分子组建平衡相，在构建平衡相的时候会对构型、温度等参数加以监控。
第6章-分子动力学方法
第6章分子动力学方法 经典分子动力学方法无疑是材料，尤其是大分子体系和大体系模拟有效的方法之一。分子动力学可以用于NPT，NVE，NVT等不同系综的计算，是一种基于牛顿力学确定论的热力学计算方法。与蒙特卡罗法相比在宏观性质计算上具有更高的准确度和有效性，可以广泛应用于物理，化学，生物，材料，医学等各个领域。本章在介绍分子动力学的基本概念的基础上，简单介绍了分子动力学的基本思想，势函数分类和基本方程。然后介绍了分子动力学的常用系综和典型的NPT，NVE，NVT系综基本方程。结合材料建模中的基本简化方法和技巧，阐述了边界条件和时间积分的数值处理技巧。最后，利用统计力学的基本概念给出分子动力学的计算信息的解析方式。并且结合Materials Explore软件计算分析了CNT的几何结构稳定性。 6.1引言 分子动力学方法(Molecular Dynamics, MD)方法是一种按该体系部的禀动力学规律来计算并确定位形的变化的确定性模拟方法。首先需要在给定的外界条件下建立一组粒子的运动方程，然后通过直接对系统中的一个个粒子运动方程进行数值求解，得到每个时刻各个分子的坐标与动量，即在相空间的运动轨迹，再利用统计力学方法得到多体系统的静态和动态特性，从而获得系统的宏观性质。可以看出，分子动力学方法中不存在任何随机因素，这个也是分子动力学方法和后文要提到的蒙特卡洛方法的区别之一。在分子动力学方法的处理过程中，方程组的建立是通过对物理体系的微观数学描述给出的。在这个微观的物理体系中，每个分子都各自服从经典的牛顿力学定律(或者是拉格朗日方程)。每个分子运动的禀动力学是用理论力学上的哈密顿量或者拉格朗日函数来描述，也可以直接用牛顿运动方程来描述。确定性方法是实现玻尔兹曼的统计力学途径。这种方法可以处理与时间有关的过程，因而可以处理非平衡态问题。但是分子动力学方法的计算机程序相对蒙特卡罗较复杂，其计算成本较高。 分子动力学方法发展历史改革经历了近60年，分子动力学方法是20世纪50年代后期由Alder B J 和Wainwright T E创造发展的。Alder和Wainwright在1957年利用分子动力学模拟，发现了“刚性球组成的集合系统会发生由其液相到结晶相的相转变”，后来人们称这种相变为Alder相变。其结果表明，不具有引力的粒子系统也具有凝聚态。到20世纪70年代，产生了刚性体系的动力学方法，成功地被应用于水和氮等分子性溶液体系的处理；1972年，Less A W和 Edwards S F 等发展了该方法并扩展到了存在速度梯度，即处于非平衡状态的系统。之后，此方法被 Ginan M J等推广到了具有温度梯度的非平衡系统，从而构造并形成了所谓的非平衡分子动力学方法体系。进人20世纪80年代之后，出现了在分子部对一部分自由度施加约束条件的新的分子动力学方法，从而使分子动力学方法可适用于类似蛋白质等生物大分子的解析与设计。分子动力学方法真正作为材料科学领域的一个重要研究方法，开始于由Andersen, Parrinello和Rahman等创立恒压分子动力学方法和Nǒse 等完成恒温分子动力学方法的建立及在应用方面的成功。后来，针对势函数模型化比较困难的半导体和金属等，1985 年人们又提出了将基于密度泛函理论的电子论和分子动力学方法有机统一起来的所谓Car-Parrinello 方法，亦即第一性原理分子动力学方法。这样，分子动力学的方法进一步得到发展和完善，它不仅可以处理半导体和金属的间题，同时还可应用
分子动力学模拟方法的基本原理与应用
分子动力学模拟方法的基本原理与应用 摘要: 介绍了分子动力学模拟的基本原理及常用的原子间相互作用势, 如Lennard-Jones势; 论述了几种常用的有限差分算法, 如Verlet算法; 说明了分子动力学模拟的几种系综及感兴趣的宏观统计量的提取。 关键词: 分子动力学模拟; 原子间相互作用势; 有限差分算法; 分子学是一门结合物理，和化学的综合技术。分子学是一套方法，该方法主要是依靠牛顿力学来模拟分子体系的运动，以在由分子体系的不同状态构成的系统中抽取样本，从而计算体系的构型积分，并以构型积分的结果为基础进一步计算体系的量和其他宏观性质。 从统计物理学中衍生出来的分子动力学模拟方法(Molecular Dynamics Simulation, MDS) , 实践证明是一种描述纳米科技研究对象的有效方法, 得到越来越广泛的重视。所谓分子动力学模拟, 是指对于原子核和电子所构成的多体系统, 用计算机模拟原子核的运动过程, 从而计算系统的结构和性质, 其中每一个原子核被视为在全部其他原子核和电子所提供的经验势场作用下按牛顿定律运动。它被认为是本世纪以来除理论分析和实验观察之外的第三种科学研究手段, 称之为“计算机实验”手段, 在物理学、化学、生物学和材料科学等许多领域中得到广泛地应用。 科学工作者在长期的科学研究实践中发现，当实验研究方法不能满足研究工作的需求时，用计算机模拟却可以提供实验上尚无法获得或很难获得的重要信息；尽管计算机模拟不能完全取代实验，但可以用来指导实验，并验证某些理论假设，从而促进理论和实验的发展。特别是在材料形成过程中许多与原子有关的微观细节，在实验中基本上是无法获得的，而在计算机模拟中即可以方便地得到。这种优点使分子动力学模拟在材料研究中显得非常有吸引力。 分子动力学模拟就是用计算机方法来表示统计力学，作为实验的一个辅助手段。分子模拟就是对于原子核和电子所构成的多体系统，求解运动方程(如牛顿方程、哈
分子动力学基本知识
第六章 分子动力学方法 6.1引言 对于一个多粒子体系的实验观测物理量的数值可以由总的平均得到。但是由于实验体系又非常大，我们不可能计算求得所有涉及到的态的物理量数值的总平均。按照产生位形变化的方法，我们有两类方法对有限的一系列态的物理量做统计平均： 第一类是随机模拟方法。它是实现Gibbs的统计力学途径。在此方法中，体系位形的转变是通过马尔科夫(Markov)过程，由随机性的演化引起的。这里的马尔科夫过程相当于是内禀动力学在概率方面的对应物。该方法可以被用到没有任何内禀动力学模型体系的模拟上。随机模拟方法计算的程序简单，占内存少，但是该方法难于处理非平衡态的问题。
另一类为确定性模拟方法，即统计物理中的所谓分子动力学方法（Molecular Dynamics Method）。这种方法广泛地用于研究经典的多粒子体系的研究中。该方法是按该体系内部的内禀动力学规律来计算并确定位形的转变。它首先需要建立一组分子的运动方程，并通过直接对系统中的一个个分子运动方程进行数值求解，得到每个时刻各个分子的坐标与动量，即在相空间的运动轨迹，再利用统计计算方法得到多体系统的静态和动态特性, 从而得到系统的宏观性质。因此，分子动力学模拟方法可以看作是体系在一段时间内的发展过程的模拟。在这样的处理过程中我们可以看出：分子动力学方法中不存在任何随机因素。 系统的动力学机制决定运动方程的形式： 在分子动力学方法处理过程中，方程组的建立是通过对物理体系的微观数学描述给出的。在这个微观的物理体系中，每个分子都各自服从经典的牛顿力学。每个分子运动的内禀动力学是用理论力学上的哈密顿量或者拉格朗日量来描述，也可以直接用牛顿运动方程来描述。这种方法可以处理与时间有关的过程，因而可以处理非平衡态问题。但是使用该方法的程序较复杂，计算量大，占内存也多。
分子动力学模拟知识点总结
分子动力学模拟： 对于原子核和电子组成的多体体系，求解运动方程（哈密顿，牛顿，拉格朗日），用经典和量子化方法求解粒子的运动状态。 MC方法：系综（抽样）平均法分子动力学：时间平均 一优点：遇到的不利影响因素回避掉,从而达到实验研宄难以实现的控制条件。核心算法：粒子的运动状态就必须把运动方程离散化，离散化的方法有经典Verlet算法、蛙跳算法(Leap-frog)、速度Veriet算法、Gear预估-校正法等。 缺点：元胞体积和形状不变，不含有自由电子，对金属体系计算不理想。 注意：一般而言，MD模拟时间足够长，初始条件不会影响计算结果，但是会加大构型平衡的计算时间。 二步骤： 1.选取所要研究的系统并建立适当的模拟模型。 2.设定区域的边界条件，选取粒子间相互作用势模型；要注意观察PBC边界条 件的使用，以及计算格子和建模的晶格子之间的关系。体系是单胞沿不同方向重复叠合而组成。但模拟时只保留基本单元，由平移对称矩阵计算得到其他原子的空间坐标。最小近邻的截断半径。 3.设定系统所有粒子的初始位置和初始速度； 4.计算粒子间相互作用力和势能，以及各个粒子的位置和速度；最好与实际模 型相符，以减少达到平衡的时间。势场参数调整，最小近邻的截断半径。 对势：LJ势（惰性气体，过渡金属，柔韧材料），Born-lande势（离子晶体），Morse势，Johnson势（金属）发展到三体势，缺点是导致Cauchy关系，即不能描述晶体的弹性性质。
多体势：80年代以后，EAM势等（晶体对势+核嵌入电子云嵌入能），多用于金属。 5.待体系达到平衡后，构型积分获得体系的宏观性质。选取合适的系综，控制 温度和压力的变化。 控温方法：
分子动力学模拟方法概述
1 分子动力模拟计算的基本原理 分子动力计算的基本原理，即为利用牛顿运动定律。在分省储存空间。其缺点是位置与速度不同步。这意味着在位置一子动力模拟中，体系原子的一系列位移是通过对牛顿运动方程定时，不可能同时计算动能对总动能的贡献。 的积分得到的，结果是一条运动轨迹，它表明了系统内原子的位置与速度是如何随时间而发生变化。 先由系统中各分子位置计算系统的势能，按照经典力学，系统中任一原子i 所受的力为势能的梯度： 将牛顿运动定律方程式对时间积分，可预测i 原子经过时间t 后的速度与位置： 式中， 及 分别是粒子i 的位置与速度，上标“0”为各物理量的初始值[1]。 2 牛顿运动方程的数值解法 为了得到原子的运动轨迹，必须解式（3）的牛顿运动方程，可采用有限差分法。有限差分法的基本思想就是将积分分 成很多小步，每一小步的时间固定为 。常用的有以下几种算法：① Verlet 算法；② Velocity-Verlet 算法；③ leap-frog 算法（蛙跳算法）；④ Beeman 算法；⑤ Gear 算法。leap-frog 算法和Gear 算法由于使用简便，准确性及稳定性高，节省储存空间等作者：photon 优点，已被广泛采用。 2.1 leap-frog算法 Leap-frog 算法速度与位置的数学式为： 为了执行leap-frog 算法，必须首先由t-0.5 时刻的速度与t 时刻的加速度计算出 ，然后由方程 计算出位置 。时间为t 时的速度可由式（6）算 2.2 Gear算法[1] Gear 所提出的一种利用数值解的方法，称为校正预测法（predictor-corrector method ）。时间t+ 时的位置、速度等可由时间t 的泰勒展开式预测得到： 式中的 的1次、2次、3次微分。式（7）所产生的速度、加速度不是由牛顿运动方程解得的，所以并非完全正确。可由所预测的位置 计算所受的力及正确的加速度 。设正确的加速度与预测的加速度之间的误差为： 式中， 均为常数。以上为Gear 的一次预测校正法，也可将此计算推展至更高次的校正。 3 势函数 势函数表明了原子间的相互作用。针对不同的计算物质，不同的模拟目的，势函数有不同的形式。计算结果的可靠性与势函数密切相关。在分子动力学发展初期，主要采用对势。随着模拟体系的复杂性，逐渐出现了多体势，以弥补对势的不足。 3.1 对势 主要是Lennard-Jones 势（L-J 势），又叫12－6势能，它的数学表达式是： 式中，r 为原子对间的距离， 、 是势能参数。在 L-J 势能中， 项是排斥项， 项是吸引项。当 r 很大时，L-J 势能趋近于零，表示当原子对相距很远时，彼此之间已经没有非键 分子动力学模拟方法概述 周晓平 田壮壮 忽晓伟 （郑州大学 西亚斯国际学院 河南 郑州 451100） 摘 要： 主要介绍分子动力学模拟的基本原理，阐述分子动力学方法的运动方程、数值解法、势函数、边界条件、适用系综以及体系相关性质的计算。最后指出分子动力学模拟方法的优势和发展方向。 关键词： 分子动力学；势函数；边界条件 中图分类号：O414 文献标识码：A 文章编号：1671－7597（2012）1210040－02 由牛顿第二定律可得i 原子的加速度为： 可得各量的校正式为：
材料模拟设计-分子动力学模拟方法及其在激光加工中的应用
分子动力学模拟方法及其在激光加工中的应用 摘要：介绍了分子动力学模拟的基本原理以及常用的概念，论述了几种常用的有限差分算法，分析和总结了分子动力学模拟的功能、特点和应用，列举了在激光加工中分子动力学模拟方法的一些应用，并在材料科中的应用情况进行了简要概述． 关键词：分子动力学模拟有限差分法飞秒激光 0 前言 随着计算机模拟技术的发展，使实验上尚无法获得或很难获得的大量重要信息的获取成为可能，虽不能完全代替实验但为科研工作者们提供了重要的参考、指导实验、验证某些理论假设，降低试验的盲目性、成本低廉广等，其中特别是分子动力学模拟在各个学科中都有着广泛而重要的应用。分子动力学模拟(moleculardynamics simulation，MD)【1】。所谓分子动力学模拟，是指对于原子核和电子所构成的多体系统。用计算机模拟原子核的运动过程．从而计算系统的结构和性质。其中每一个原子核被视为在全部其他原子核和电子所提供的经验势场作用下接牛顿定律运动【2】，它被认为是本世纪以来除理论分析和实验观察之外的第三种科学研究手段，称之为“计算机实验”手段，在物理学、化学、生物学和材料科学等许多领域中得到广泛地应用。是在评估和预测材料结构和性质方面模拟原子和分子的一种物质微观领域的一种重要模拟方法，通过计算机对原子核和电子所构成的多体体系中的微观粒子之间相互作用和运动进行模拟，在此期间把每一原子核视为在全部其他的原子核和电子所构成的经验势场的作用下按照牛顿定律进行运动，进而得到体系中粒子的运动轨迹，再按照统计物理的方法计算得出物质的结构和性质等宏观性能。简而言之即是应用力场及根据牛顿运动力学原理所发展的一种计算机模拟方法。 分子动力学模拟是一种非常有效的计算机技术已成为重要的科学研究的方法之一。 1 分子动力学方法的基本原理 计算中根据以下基本假设【3】： (1) 所有粒子的运动都遵循经典牛顿力学规律。(2)粒子之间的相互作用满足叠加原理。显然这两条忽略了量子效应和多体作用，与真实物理系统存在一定差别，仍然属于近似计算。从分子动力学的定义可以看出要想理解什么是分子动力学模拟，就必须首先清楚地理解力场、牛顿运动方程及其数值解法等基本概念。同时，在分子动力学模拟领域中，系综、周期性边界条件、积分步长等也是经常提及的术语名词，对它们的正确理解也影响着对分子动力学的深入理解。 1.1 力场 力场就是势能面的表达式，它是分子动力学模拟的基础，是分子的势能与原子间距的函数，针对特定的目的，力场分为许多不同形式，具有不同的适用范围和局限性，计算结果的可靠性与选用的力场有密切关系。在各种形式的力场中，Lennard-Jone(LJ)势能是目前较为常用的势能．其势能表达式为： U(r)为对应于r值下的分子的势能；r为原子间距；ε，δ为势能参数。
分子动力学综述
分子动力学模拟方法综述 （电子科技大学，微电子与固体电子学院，刘家豪） 摘要：任何物质从微观的角度去看，都是由原子分子或者离子构成。这些原子，分子或离子之间的相互作用，它们之间的关系直接决定了由此原子组成的宏观物质的各种参数，包括热传导性，温度，压力，粘性等等。随着现代计算机技术的发展，利用统计物理学的知识，分子动力学（Molecular Dynamics）模拟方法已经成为现代科研过程中除理论研究，实验研究之外的第三种有效科研手段，自1957年发展至今，分子动力学（MD）已经广泛应用于物理，化学，生物，材料等各个学科之中。什么是分子动力学，分子动力学就是利用计算机技术，对由原子核，电子所构成的多体系的整个运动过程进行模拟，从而实时将分子的行为显示在计算机屏幕上，进而从理论上得出宏观物体的各种性质。本文将从理论角度出发简要论述分子动力学模拟方法。 关键字：分子动力学，势能函数，势能模型 一．分子动力学基本原则： 1.各个原子，分子遵循经典牛顿力学定律：在经典分子动力学模拟方法中， 忽略了电子的作用，因此忽略了量子效应，同时各个原子满足牛顿运动 学方程满足叠加定理，所以可以使用经典物理学的手段去处理原子的运 动问题。 2.适用范围：经典的分子动力学模拟只考虑了多体系统中的原子核，忽略 了量子效应，这种忽略对于很多经典的材料是十分适用的，当我们要考 虑原子核的转动，平动或者频率的时候，才考虑量子效应。 3.前提，假设：已知微观粒子的相互作用。分子为球形，之间的相互作用 只由其之间的距离决定。 、 二．分子动力学模拟主要步骤：
1.选取要研究的系统与其边界，根据实际需求建立合理的势能模型： 1.1系统：在分子动力学中所研究的系统主要有三种：（1）微正则系宗 （NET）：微正则系宗为孤立系统，系统内的原子数，能量，体积等参数不随时间发生改变。（2）正则系宗（NVT）：在正则系宗里，系统的原子数，体积，温度不发生改变，同时系统的总动量为零。（3）巨正则系宗（UVT）：正则系宗用于处理系统内部粒子数发生变化的系统，其中化学势，体积，温度保持不变，但系统不断与外界发生粒子数的交换。 1.2边界条件：由于计算机模拟能力的限制，因此所选系统中粒子束只 能为几十至几百不等，不可以模拟大量分子，只能模拟有限空间中的有限分子，对于有限空间，就存在边界的限制。（1）固体边界条件：不仅仅存在分子之间的相互作用，同时也存在壁面对分子的作用。此种条件在模拟中较为不常用。（2）周期边界条件：为了模拟尽可能多的原子并且减少计算机的计算量，分子动力学模拟通常采用周期性边界条件。首先在模拟体系中选择合理的原胞，其周围部分为它的镜像。 1.3势能函数：势函数表明了原子间的相互作用，针对不同的材料，不 同的模拟目的，势函数模型的选取有很多不同的形式。分子动力学模拟的成功与否，很大一部分取决于势能模型选取的成功与否。从最初的钢球模型，斥力力心模型，Southerland模型，到现在的Lennard-Jones 模型等，势能模型经历了很长时间的发展。势能函数主要分为两大类：（一）对势模型：分子动力学早起，一般采用对势模型，因为其能很好模拟除了金属，半导体之外的绝大多数无机化合物。其中的势能模型需要根据合理的理论分析得出，但是具体的参数需要更具经验来确定，称为半经验势。主要有：Lennard-Jones势，Morse势，Born-Mayer势等。 （二）多体对泛势能：对势模型在分子晶体，离子化合物中的模拟取得了很大的成就，但是对于过渡金属，对于含有共价键的物质的模拟却多为困难。在20世界80年代后，陆续出现了很多解决这一问题的新型势能模型。主要有：嵌入原子势，Finnis-Sinclair势等。 2.给定系统中粒子的初始位置和动量：分子的初始条件主要由随机法给出除，其主要要求如下：（1）大小：v=Vmax(2*random-1)(2)方向：随机产生（0,1）