分子动力学模拟方法的基本原理与应用(最新整理)
分子模拟和分子动力学的基本原理和实践
分子模拟和分子动力学的基本原理和实践概述分子模拟和分子动力学是目前化学领域研究的热点之一，它们通过计算机模拟的方法研究化学反应、材料性质、物理过程等众多领域，具有成本低、时间短、可控性强等优点，因而在化学研究中被广泛应用。
本文将介绍分子模拟和分子动力学的基本原理和实践，包括计算力学、分子建模、计算方法、分子动力学仿真等内容，希望能够对化学研究者有所启示和帮助。
计算力学计算力学是分子模拟和分子动力学研究的基础，它主要包括量子力学、经典力学和统计力学三个方面。
量子力学主要用于研究微小粒子的运动规律和能量分布，适用于分子间相互作用力的计算。
经典力学则适用于分子在宏观尺度下的运动规律，其计算方法基于牛顿力学定律，通过求解微分方程来描述分子的运动。
统计力学则是连接量子力学和经典力学的桥梁，它主要用于描述大量粒子的宏观行为，并使经典力学的结论与实验结果相符。
分子建模分子建模是分子模拟和分子动力学研究的第一步，它通过确定分子的结构和化学成分来建立分子模型。
目前，分子建模主要有两种方式，即理论计算和实验分析。
理论计算是通过从头算法或密度泛函理论等计算方法，确定分子的三维空间结构和化学键构型，进而建立分子模型。
实验分析则是通过表征技术如X射线衍射、核磁共振等手段，确定分子的结晶结构或溶液结构信息，并利用计算方法得到分子模型。
两种方法各有其优缺点，需要根据具体对象的特性选择合适的建模方法。
计算方法计算方法是分子模拟和分子动力学仿真的关键，其主要包括能量计算和分子动力学模拟两个方面。
能量计算是通过计算分子的内能、势能等物理量来描述分子系统的状态和化学反应过程。
常见的能量计算方法有哈特里-福克等效原子法、半经验法、量子力学分子力场法等。
通过比较这些方法的精度和计算效率，可以选择最适合研究对象的方法。
分子动力学模拟是通过数值模拟的方式，将分子系统中各个粒子的运动过程模拟出来。
其主要基于牛顿力学、统计力学和随机过程理论等，通过求解微分方程来描述分子的运动。
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。
分子动力学的基本原理及应用
分子动力学的基本原理及应用分子动力学是描述分子运动的物理学方法，涵盖许多领域，特别是在材料科学、化学和生物学中被广泛应用。
该方法利用数学模型和计算机模拟技术来分析分子的行为，以预测物理、化学和生物性能，进而指导材料和化学产品设计。
本文将讨论分子动力学的基本原理、算法和应用。
1. 基本原理分子动力学的基本原理建立在分子间相互作用的基础上，这些相互作用包括万有引力、范德华力、电荷相互作用和化学键。
每个分子的力场可以用势能函数描述，这个函数指定了分子中每个原子的位置和速度之间的关系。
分子动力学的目标是预测与分子有关的物理和化学性质，这些性质包括结构、位形、运动、能量、力、压力、热力学和动力学行为等。
利用牛顿方程，可以计算每个原子和分子的位置、速度和加速度。
通过计算分子中物理和化学性质的统计量，分子动力学可以构建分子结构、相变和反应的全面图像。
2. 算法和模拟技术分子动力学的算法是基于牛顿运动学和统计物理学的，通过对分子的运动和相互作用进行模拟，得出分子系统的宏观动力学性质。
分子模拟涉及到分子结构搜寻算法、约束处理、时间步长和温度控制等问题。
其主要步骤包括确定初始状态、进行动力学模拟、处理约束条件和建立输出结果等。
3. 应用案例分子动力学技术已广泛应用于材料科学、化学和生物学领域。
在材料科学中，分子动力学被用来研究材料的结构、物理和力学特性，例如材料的弹性特性、热传导和界面动力学行为等。
在化学中，分子动力学被用来研究溶液的结构和动力学、有机反应、化学反应动力学，例如化学反应的速率和选择性可通过分子动力学来预测。
在生物学中，分子动力学被用来研究蛋白质、核酸、酶和受体的结构和功能。
例如，分子动力学可以用来预测药物与受体的结合机制和能力。
总之，分子动力学是揭示分子与物质相互作用、性质以及机制的有力工具。
作为一种高效的材料设计和反应工程技术和手段，分子动力学在材料科学、化学和生物学等领域的应用前景巨大，其在实际问题中的应用也呈现出越来越多的可能性和价值。
分子动力学模拟原理及其在材料科学中的应用
分子动力学模拟原理及其在材料科学中的应用概述：分子动力学模拟（Molecular Dynamics Simulation，简称MD）是一种基于牛顿经典运动方程的计算模拟方法，通过对原子或分子的位置、速度和受力进行迭代计算，模拟物质的宏观行为和微观结构。
该方法广泛应用于材料科学领域，用于研究原子尺度下的材料特性和反应行为，帮助解决许多实验无法观察到的现象。
模拟原理：分子动力学模拟基于牛顿第二定律和经典力场理论进行计算。
它将原子或分子看作质点，根据相互作用力和势能函数，使用数值积分方法求解运动方程，模拟物质内粒子的运动和相互作用。
在模拟过程中，需要考虑分子间相互作用力、键角势、位阻效应、偶极矩等因素，并通过热力学和统计学方法进行分析。
应用领域：1. 材料力学性能的研究：通过分子动力学模拟，可以研究材料的力学性能，如材料的弹性模量、屈服强度、断裂韧性等。
研究材料在不同应力和温度条件下的变化规律，可为材料设计和改性提供理论依据。
2. 材料缺陷与断裂行为：分子动力学模拟可以对材料中的缺陷进行研究，如晶体缺陷、位错、晶界等。
通过模拟分子在缺陷附近的行为，可以理解和预测材料的缺陷对材料性能的影响，同时也能研究材料的断裂行为和断裂韧性。
3. 界面和表面性质研究：分子动力学模拟可用于研究材料中的界面和表面性质。
通过模拟原子在界面和表面处的行为，可以研究材料的表面能、界面结合能、界面扩散等因素，为材料的表面改性和界面控制提供理论支持。
4. 物质相变和相分离研究：分子动力学模拟可以模拟材料的相变和相分离行为，如晶体生长、相分离、固溶体形成等。
通过模拟不同条件下材料相变的过程和机制，可以预测材料的相变温度、相变速率等重要参数，从而指导材料的合成和工艺。
5. 反应动力学研究：分子动力学模拟可用于研究材料中的化学反应和催化反应机制。
通过模拟反应物在反应中的行为，可以研究反应物之间的相互作用、反应速率、反应通道等，为理解和优化化学反应提供理论依据。
分子动力学模拟基本原理
分子动力学模拟基本原理
分子动力学模拟的基本原理是牛顿运动定律。
每个分子都是一个点粒子，其位置和速度可用牛顿方程描述。
分子之间的相互作用由势能函数描述，包括分子内的化学键和分子间的范德华力、库仑力等。
模拟过程中，分子的位置和速度在一定时间步长内通过求解牛顿方程进行更新，从而得到系统的演化轨迹。
分子动力学模拟需要选择适当的力场和算法，以确保模拟结果的准确性和稳定性。
力场包括力场类型、参数选择等，不同的力场适用于不同的分子体系。
算法包括时间步长、温度控制、压力控制等，它们在模拟过程中控制着分子的演化行为。
分子动力学模拟是一种计算量较大的方法，通常需要使用高性能计算机进行。
近年来，随着计算机性能的提升和算法的不断改进，分子动力学模拟已成为了研究分子系统的重要工具之一。
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分子动力学模拟pdf
分子动力学模拟pdf标题：分子动力学模拟在科学研究中的应用及发展引言：分子动力学模拟是一种基于牛顿力学原理和分子间相互作用力的数值计算方法，通过模拟粒子的运动轨迹和相互作用，能够深入研究物质的宏观性质及微观行为。
在科学研究领域中，分子动力学模拟作为重要的计算工具，已经广泛应用于材料科学、生物医学、物理化学等领域，并取得了显著的成果。
本文将介绍分子动力学模拟的基本原理、应用场景以及未来发展方向，旨在为科研工作者提供一份生动、全面、有指导意义的参考。
第一部分：分子动力学模拟的基本原理1. 分子动力学方法的基本原理：介绍分子动力学模拟基于牛顿力学原理、分子间相互作用力以及时间积分算法等基本原理。
2. 原子模型和力场选择：详细介绍从原子模型选择到力场参数选取的过程，强调合理模型选择的重要性。
3. 轨迹积分算法：介绍经典分子动力学模拟中常用的轨迹积分算法，包括Verlet算法、Leap-Frog算法等。
第二部分：分子动力学模拟的应用场景1. 材料科学中的应用：阐述分子动力学模拟在材料结构设计、材料性能预测、相变行为研究、原子尺度扩散模拟等方面的应用。
2. 生物医学中的应用：介绍分子动力学模拟在药物研发、蛋白质结构和功能研究、细胞膜模拟等方面的应用。
3. 物理化学领域中的应用：探讨分子动力学模拟在溶液动力学、碰撞动力学、反应动力学研究中的应用。
第三部分：分子动力学模拟的未来发展方向1. 多尺度模拟方法：介绍多尺度模拟方法的基本原理并讨论其在分子动力学模拟中的应用前景。
2. 量子力学与分子动力学融合：展望量子力学与分子动力学融合能够实现更高精度的模拟结果，为复杂体系的研究提供更多可能。
3. 并行计算和高性能计算：探讨并行计算和高性能计算对分子动力学模拟的重要意义，并展望它们提高模拟效率与准确性的潜力。
结论：分子动力学模拟作为一种重要的计算工具，已经在科学研究中发挥了巨大的作用。
通过深入了解其基本原理和方法，科研工作者能够更好地应用它解决实际问题。
分子动力学模拟技术和应用领域
分子动力学模拟技术和应用领域分子动力学模拟技术是体系动力学研究的一个重要分支，它可以帮助科学家们预测物质的各种性质。
因此，它在多个领域中都有着广泛的应用，例如材料科学、化学、生物学、地球物理学等等。
这篇文章将探讨分子动力学模拟技术的一些基本原理和它应用的一些领域。
分子动力学模拟技术的基本原理分子动力学模拟技术是用计算机模拟分子系统的运动状态。
在这里，“分子系统”指的是由许多分子构成的系统。
这些分子可以是原子、分子、晶格等等。
将这些分子看做是刚体，这种运动状态可以通过牛顿力学方程组来描述。
在分子动力学模拟中，可以通过这些方程组来计算每个分子的位置、速度和加速度等运动参数。
具体而言，分子动力学模拟包括以下一些基本步骤：1. 定义模拟系统：包括模拟盒子的形状、模拟盒子中分子的数目、所需计算的时间段、分子之间相互作用力的类型等等。
2. 初始化分子系统：设置分子的位置、速度等参数。
通常使用随机数生成函数进行初始化。
3. 进行运动方程计算：采用数值方法，通过计算分子间碰撞的力、分子自有振动和旋转的力以及所受外界场的作用力等，计算每个分子的位置和速度。
4. 进行数据分析：对模拟期间所产生的大量数据进行统计、分析和可视化，以提取物理或化学属性的信息。
对于大规模分子动力学模拟，在进行分析前通常需要进行降维处理及有效数据挖掘处理。
分子动力学模拟技术的应用领域分子动力学模拟技术被广泛应用于许多领域和问题中。
下面简要介绍其中一些领域：1. 材料科学领域：分子动力学可以为材料科学提供重要信息，例如对材料硬度、强度、稳定性、形状等方面的定量研究。
分子动力学技术也被广泛应用于探索材料微结构的演变过程。
2. 化学领域：分子动力学模拟可以研究分子之间相互作用的影响，包括新型材料的开发、化学反应和催化剂表面信息的研究。
3. 生物领域：分子动力学模拟技术可以研究生物分子的结构和相互作用，例如蛋白质、核酸、脂质和多糖等，并且有助于理解生物分子在生理条件下发挥功能的机理。
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。
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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。
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、哈密顿方程或拉格朗日方程)，其中每一个原子核被视为在全部其它原子核和电子作用下运动，通过分析系统中各粒子的受力情况，用经典或量子的方法求解系统中各粒子在某时刻的位置和速度，以确定粒子的运动状态，进而计算系统的结构和性质。
该模拟技术主要涉及粒子运动的动力学问题,与蒙特卡罗模拟方法(简称MC)相比,分子动力学是一种“确定性方法”,它所计算的是时间平均,而MC进行的是系综平均。
然而按照统计力学各态历经假设,时间平均等价于系综平均。
因此,两种方法严格的比较计算能给出几乎相同的结果。
经典的分子动力学方法是Alder等于1957年提出并首先在“硬球”液体模型下应用，发现了由Kirkwood在1939年根据统计力学预言的“刚性球组成的集合系统会发生有液相到结晶相的转变”。
后来人们称这种相变为Alder相变。
Rahman于1963年采用连续势模型研究了液体的分子动力学模拟。
1972年Less等发展了该方法并扩展了存在速度梯度的非平衡系统。
1980年Andersen等创造了恒压分子动力学方法。
1983年Gillan等将该方法推广到具有温度梯度的非平衡系统，从而形成了非平衡系统分子动力学方法体系。
1984年Nose等完成了恒温分子动力学方法的创建。
1985年针对势函数模型化比较困难的半导体和金属等，Car等提出了将电子论与分子动力学方法有机统一起来的第一性原理分子动力学方法。
1991年Cagin等进一步提出了应用于处理吸附问题的巨正则系综分子动力学方法。
20世纪80年代后期，计算机技术飞速发展，加上多体势函数的提出与发展，使分子动力学模拟技术有了进一步的发展。
1、分子动力学的运动方程：分子动力学模拟的出发点是假定粒子的运动可以用经典动力学来处理，对一个由Ｎ个粒子构成的孤立体系，粒子的运动由牛顿运动方程决定，也就是：mid2ri/dt2=-▽i V(r1,r2,r N),式中，m i，r i分别为第i个原子的质量和位置。
▽i=-∂/∂r i，V(r1,r2,r N)为体系所处的势。
2、运动方程的数值积分：计算机模拟方法的基点是利用现代计算机高速和精确的优点, 对几百个以至上千个分子的运动方程进行数值积分有许多不同的积分方法 , 它们的效率和方便程度各异问题基本上就是用有限差分法来对二阶常微分方程进行积分常用的有以下几种方法：2.1、Verlet算法［1］：Verlet算法是在60年代后期出现的，对扩散分子的质心运动的积分是最稳定的也是最常用的数值方法。
它运用t时刻的位置和加速度以及t时刻的位置来预测t ＋δt位置，其积分方案，以三阶Taylor展开为基础，由以下方程给出：r(t＋δt)＝2r(t)-r(t-δt)+δt2α(t)这里，为简单计，省略了i。
速度可按微分的基本法则得出：V(t)=[r(t+δt)-r(t-δt)]/2δt。
这种算法的优点是占有计算机的内存小，并且很容易编程。
但它的缺点是位置r(t+δt)要通过小项(δt2)与非常大的两项2r(t)和r(t-δt)的差相加得到，这容易造成精度损失。
并且从式中可以看出，这种算法不是一个自启动算法，新位置必须由t和t-,δt 时刻的位置得到。
2.2、Gear的预侧-校正算法：这种算法分为三步来完成：首先，根据Taylor展开，预测新的位置、速度和加速度。
然后，根据新的计算的力计算加速度。
这个加速度再由与Taylor级数展开式中的加速度进行比较，两者之差在校正步里用来校正位置和速度项。
这种方法的缺点就是占有计算机的内存大。
2.3、“蛙跳”（Leap-frog）算法[2]：Hockey提出的Leap-frog算法是Verlet算法的变化，这种方法设计半时间间隔的速度，即：r(t+δt)=r(t)+δtv(t+δt/2)，v(t+δt/2)=v(t-δt/2)+δtα(t)。
t时刻的速度由下式给出：v(t)=[v(t+δt/2)+v(t-δt/2)]/2。
这种算法与Verlet算法相比有两个优点：（1）包括显速度项；（2）收敛速度快，计算量小。
这种算法明显的缺陷是位置和速度不同步。
除了上述提及的几种方法外, 还有Beeman算法、Rahman等。
3、周期性边界条件和长程力：即使是使用现代的巨型计算机，MD方法还是只能用于粒子数大约是几百到几千的系统。
这就引起一个问题：用这样少量的粒子，如何来模拟宏观体系？为了解决这个问题，引入了周期性边界条件[3]。
采用这种方法，模拟体系实际上是由基本单元（也称为模拟计算元胞）在各个方向上重复叠合而成。
但在模拟中只需保留基本单元，所有其它单元与基本单元由平移对称性关联。
在处理粒子之间的相互作用时，通常采用“最小影像”约定。
这个约定是在由无穷重复的MD基本模拟计算元胞中，一个粒子只与它所在的基本元胞内的另外N-1个（设在此元胞内有N个粒子）中的每个粒子或其最邻近影像粒子发生相互作用。
实际上，这个约定就是通过满足不等式条件r c<L/2来截断位势（r c为截断半径，L 是元胞的边长）通常L的数值应当选得很大，以避免有限尺寸效应，但这样会增大计算量，同城采用对相互作用势的修正来近似处理。
4、势函数：MD模拟结果准确与否的关键在于对系统内的原子之间相互作用势函数的选取，总的来说，原子（或分子）之间的相互作用势的研究进展一直很缓慢，在一定程度上制约了MD方法在实际研究中的应用，原子间的势函数的发展经历了从对势到多体势的过程，对势认为原子之间的相互作用是两两之间的作用，与其它原子的位置无关，而实际上，在多原子体系中，一个原子的位置不同，将影响其它原子间的有效相互作用。
所以，多体势能更准确地表示多原子体系势函数。
4.1、对势：在分子动力学模拟的初期，经常采用的就是对势。
对势可以分为间断对势[1]和连续对势，而连续对势主要有以下几种：Lennard-Jones （L-J ）势、Born-lande （B-L ）势、Morse 势和Johnson 势等，其中，L-J 势是为描述惰性气体分子之间的相互作用而建立的，因此它表达的力比较弱，描述材料的行为也比较柔韧，也可以用来描述过渡金属原子之间的相互作用。
B-L 势是用来描述离子晶体离子之间的相互作用的。
Morse 势和Johnson 势多用于描述金属原子之间的相互作用。
对势虽然简单，得到的结果往往也符合某些宏观物理规律，但其缺点是必然导致Cauchy 关系，所以，对势实际上不能准确地描述晶体的弹性性质。
4.2、多体势：多体势是在20世纪80年代初期开始出现的，1984年Daw 和Baskes 首次提出了原子嵌入（EAM ）势[4]。
此势的基本思想是：把晶体的总势能分成位于晶格点阵上的原子核之间的相互作用对势和原子核镶嵌在电子云背景中的嵌入能（多体相互作用）两部分，其中，对势和多体作用势的函数形式往往根据经验选取。
基于EAM 势的势函数还有很多种，这些多体势大多用于金属的微观模拟，此外，还有许多形式的多体势函数形式，1987年Jacobsen 等人在等效介质原理的基础上提出的另一种多体势函数形式，由于其简单、有效，也得到了广泛地应用。
5、分子动力学模拟的系综：平衡态分子动力学模拟是在一定的系综瞎进行的，经常用的平衡系综是NVT 或NPT 系综。
在这两种系综中，牵涉到控制温度和压力的几种技术，分别如下：5.1、控温方法：（1）速度标定：系统的温度与动能存在如下关系：，E k =∑N i m i |v i |22=(3N ‒N c )K B T 2式中，N 是原子数，N c 是约束数，K B 是Boltzmann 常数，v i 是原子i 的速度。
由于系统的温度和动能存在这样的关系，所以一种最简单和最直观的方法是直接对速度进行标定。
这种方法的基本思想是：如果t 时刻的温度是T(t)，速度乘以因子λ后，温度的变化为ΔT=(λ2-1)T(t)，其中，，T为所控制体系的温度。
λ=T/T(t)（2）Berendsen恒温槽方法：这种控温方法假设所模拟的体系与一个恒温槽连载一起，则两者之间就可以通过热交换而使模拟体系达到恒温的目的，方法如下，定义一个参数λ：，式中τ表征系统与恒温槽之间的热交换速λ=1+Δt(T‒T c)/τ率，Δt为MD的时间步长，那么通过v new=λv old校正即可保持体系的温度在T0附近震动，而参数（通常取为0.1~0.4ps）则可用于控制这个震动幅度。
τ（3）Nose-Hoover方法：这种方法是通过改变模拟体系的Hamiltonian来实现控温的，因而有更强的物理意义，其基本思想就是在Hamiltonian加入一个假想的项来代表一个恒温源，具体做法如下：，式H=∑m i v2i/2+V(r)+Qζ2/2+gKTlnS ζ中，S和分别是假想项的坐标和动量。