分子动力学
分子动力学

1. 双温模型以前课题组的双温模型主要描述了激光能量与材料相互作用的过程。
模型将电子和晶格分成两个压系统,分别描述其温度变化过程:()),(t z -g -z k z t l e e e e e S T T T T C +⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂=∂∂ )(l e l l l l -g z T k z -t T T T C +⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂=∂∂ )exp()1)((t z z R t I S αα--=),(简化后得:()),(t z -g -z k z t l e e e e e S T T T T C +⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂=∂∂ )(l e l l -g tT T T C =∂∂ )exp()]/)(2ln(4exp[ln(2)4/t z 0absz t t F S l l ααττπα---=),(由于电子-电子和电子-晶格之间的热传导远快于晶格-晶格之间的热传导,所以超短激光作用下忽略方程中晶格之间热传导项。
导入I(t)激光强度(也就是能量源)表达式和激光能量密度与激光强度和脉冲宽度之间的关系式,简化后采用有限差分方法求解。
2. 分子动力学经典分子动力学的核心就是解多体下的牛顿方程也就是粒子的运动方程,各粒子间作用力通过对势能函数求导得出:i i i i -dtdv m F E =∇= 通过对运动方程时间积分得到体系在相空间的分布,将运动方程离散化为有限差分方程:将时间离散化为有限大小的格点,相邻格点距离为时间步长t 。
用verlet 算法求解积分方程:对原点位置r (t )进行泰勒展开2)(2/1)()()(r t t a t t V t r t t δδδ++=+2)(2/1)(-)()-(r t t a t t V t r t t δδδ+=上述两式相减可得:2)()-(r -)(2)(r t t a t t t r t t δδδ+=+tt t r t t r t V δδδ2)()()(--+=所以在模拟中提供原子当前时刻t 以及前一时刻的位置,由i i -F E =∇a=F/m ,可求出加速度a ,就可得到下一时刻的原子位置,结合下一时刻位置与前一时刻位置可求出当前时刻t 的速度,得到粒子的速度和位置统计其分布就可得到粒子的运动情况。
分子动力学

分子动力学
分子动力学(Molecular Dynamics)是运用统计物理学原理,通过计算来研究分子系统中
原子和分子的动态流变,从而对分子间相互作用及对引力法则、量子力学理论和其它物理定律的结果等进行模拟研究的仿真技术。
其基本思想是以细胞原理和迈克尔逊-普朗克动能作为模型基础,借助计算机,通过量子
化学方法理论研究分子在长时间运动中的结构性质及相互作用的力学行为,为原子间的交互作用和分子的动力学运动模拟,可以准确地描述原子性质和反应机理。
在复杂分子系统中,我们可以根据原子间相互作用潜力及其体积影响得出原子间劲度系数。
通过计算,实现分子动力学模拟。
一旦分子动力学模拟被成功应用于实际的物理或有机化学问题,就可以对模拟结果与实验结果进行比较。
将模拟结果与实验结果进行相比较与分析,我们可以更加深入地理解分子的性质。
此外,分子动力学技术还可以用在农业、医学、催化以及合成化学等领域之间。
例如,可以利用此技术来设计新型药物,通过调节抗病毒性和毒性等来减少药物副作用,可以研究加工作用,改进催化剂的性能,优化合成步骤,揭示有机体的生理活动等的究理。
总的来说,分子动力学是一个快速发展的模拟技术,可以模拟和解释小分子和蛋白质等大分子的结构和动态特性,以及丰富科学领域的多种新应用,可以说是一种十分重要的模型。
第四章 分子动力学

分子动力学与分子力学不同,它求解的是随时间变化的分子的状态、行为和过程。
分子动力学将原子看作为一连串的弹性球,原子在某一时刻由于运动而发生坐标变化。
在运动的任一瞬间,通过计算每个原子上的作用力和加速度,来测定它们的位置和运动速度。
由于一个原子的位置相对于其他原子的位置不断变化着,同时力也在变化,可用适当的力场方法,通过评价体系的能量,计算出任一特定原子的力。
分子动力学模拟可作瞬时的、通常为皮秒级(10-12s)的分析,由此模拟计算而获得以一定位置和速度存在的原子的运动轨迹。
计算中根据分子体系的大小、特点和要求来决定模拟时间的长短。
分子动力学方法是一通用的全局优化低能构象的方法。
用分子动力学模拟可使分子构象跨越较大的能垒,因此可以通过升温搜寻构象空间,势能的波动对应着分子构象的变化,当总能量出现最小值时,在常温下(300K)平衡,即可求得低能构象。
在常温下的分子动力学模拟需要很长的时间来克服能量势垒,因此分子动力学对分子构象空间的取样相当缓慢。
提高分子体系的温度,可加大样本分子构型空间的取样效率。
分子动力学计算中,常使用蒙特卡洛算法和模拟退火算法。
蒙特卡洛算法:是一种统计抽样方法。
其基本思想是在求解的空间中随机采样并计算目标函数,以在足够多的采样点中找到一个较高质量的最优解作为最终解。
在动力学计算全局优化低能构象时,以经验势函数随机抽样,不断抽取体系构象,使其逐渐趋于热力学平衡。
该方法需要大量采样才能得到较精确的结果,因此收敛速度较慢。
模拟退火算法:退火是将金属或其他固体材料加热至熔化后,再非常缓慢地冷却的过程。
缓慢冷却是为了凝固成规则的处于最稳态的坚硬晶体状态。
模拟退火算法用于分子动力学计算时,可有效地求得分子的全局优势构象。
过程为:先使体系升温,在高温下进行分子动力学模拟,使分子体系有足够的能量,克服柔性分子中存在的各种旋转能垒和顺反异构能垒,搜寻全部构象空间,在构象空间中选出一些能量相对极小的构象;然后逐渐降温,再进行分子动力学模拟,此时较高的能垒已无法越过,在极小化后去除能量较高的构象,最后可以得到相应的能量最小的优势构象。
分子动力学

经典运
预测矫正法
上式
分子动力学----牛顿运动方程的数值解法
预测矫正法
分子动力学----牛顿运动方程的数值解法
分子动力学----积分步长的选取
分子动力学----积分步长的选取
分子动力学计算的基本思想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,积分 步长就是抽样的间隔。
因此从实际的角度来讲,分子动力学适合研究反应或运动 时间小于1ns的体系,而不适合较慢的反应或运动。例如蛋白 质折叠在10-3s(1ms)级别,则需要非常长的时间。
分子动力学----分子动力计算流程
计算过程
计算过程
执行分子动力学计算时,将一定数目的分子放在一定形状的盒 子中,并使它的密度和实验密度相符合,再选定实验的温度, 即可以着手计算。
分子动力学----简化单位
分子动力学----简化单位
研究分子或原子系统时,如果采用国际单位制,原子质量以g 为单位,则通常的原子质量约为10-22g级别;若位置以cm为单 位,则通常的量纲为10-8cm;同样积分步长用s做单位通常在 10-13~10-16s。这些量纲非常小,实验中很容易引起误差,因此 实际计算时通常采用简化单位。
因为分子动力学计算的步长很短,每一步移动的距离也很小,
通常每隔10~20步存储一次来节省硬盘空间。
分子动力学----分子动力计算流程
计算过程
分子动力学中,最重要的工作为如何选取合适的积分步长,在 节省时间的同时也保证计算的精确性。
原则: 积分步长小于系统中最快运动周期的十分之一。 太长的步长会造成分子间的激烈碰撞,体系数据溢出;太短
分子动力学原理

分子动力学原理1. 介绍分子动力学(Molecular Dynamics)是一种计算物质运动的方法。
它基于牛顿运动定律和量子力学的原理,通过模拟分子之间的相互作用和运动来研究物质的力学行为。
分子动力学方法在材料科学、生物物理学、化学和环境科学等领域有广泛的应用。
2. 分子动力学的基本原理分子动力学的基本原理是通过求解分子粒子的运动方程来模拟物质的运动。
常用的分子动力学模拟方法包括经典分子动力学(Classical Molecular Dynamics)和量子分子动力学(Quantum Molecular Dynamics)。
2.1 经典分子动力学原理经典分子动力学方法基于经典力学的原理,假设分子中的原子为经典粒子,其运动满足牛顿运动定律。
该方法所研究的系统可以用经典力场来描述,其中分子之间的相互作用由势能函数表示。
通过数值计算得到每个原子的运动轨迹和能量变化。
2.2 量子分子动力学原理量子分子动力学方法考虑了波粒二象性,适用于研究原子和分子的量子效应。
在量子分子动力学中,波函数描述了系统的量子态,通过求解薛定谔方程可以得到系统的动力学行为。
与经典分子动力学不同的是,量子分子动力学方法需要考虑电子结构和核-电子相互作用等量子效应。
3. 分子动力学模拟步骤对于一个分子动力学模拟,一般需要经过以下步骤:3.1 设定初始条件设定模拟系统的初始结构和初始速度。
初始结构可以通过实验测量或计算得到,初始速度可以根据温度和速度分布函数生成。
3.2 计算相互作用计算模拟系统中各个分子之间的相互作用。
相互作用通过势能函数描述,常见的势能函数有Lennard-Jones势和Coulomb势。
3.3 求解运动方程根据分子之间的相互作用和牛顿运动定律,求解分子的运动方程。
常用的求解算法有Verlet算法和Leapfrog算法。
3.4 更新位置和速度根据求解得到的分子的运动方程,更新分子的位置和速度。
3.5 重复模拟重复以上步骤,进行多次模拟并记录模拟结果。
分子动力学

系综的控温
系综的控温
温度调控机制可以使系统的温度维持在给定值,也可以根据外 界环境的温度使系统温度发生涨落。
一个合理的温控机制能够产生正确的统计系综,即调温后各粒 子位形发生的概率可以满足统计力学法则。
分子动力学----系综
系综的控温
Berendsen温控机制(Berendsen外部热浴法)
径向分布函数计算
分子动力学----计算结果分析
与时间有关的物理量计算
与时间有关的物理量计算
分子动力计算除了计算系统的平均值以外,最重要的是计算系 统的各种动态特性。
因此从实际的角度来讲,分子动力学适合研究反应或运动 时间小于1ns的体系,而不适合较慢的反应或运动。例如蛋白 质折叠在10-3s(1ms)级别,则需要非常长的时间。
分子动力学----分子动力计算流程
计算过程
计算过程
执行分子动力学计算时,将一定数目的分子放在一定形状的盒 子中,并使它的密度和实验密度相符合,再选定实验的温度, 即可以着手计算。
表示归一化的转动相关函数rotationalcorrelationfunction分子动力学计算结果分析与时间有关的物理量计算分子动力学计算结果分析与时间有关的物理量计算自由能的计算分子动力学计算结果分析自由能的计算根据统计力学分子体系的自由能可由下式计算自由能微扰fep方法对于生物大分子或溶液中的分子由于其柔性较大直接计算体系的自由能较为困难常用自由能微扰方法计算两状态的自由能差来代替绝对自由能计算
将上面两式相加得到:
分子动力学----牛顿运动方程的数值解法
Verlet法
如果两式相减,则可得到:
即可以由t+δt和t-δt的位置得到t时刻的速度. 需要连续记录两个时刻得位置。
第四章分子动力学方法

第四章 分子动力学方法§4.1 分子动力学方法第四章 分子动力学方法分子动力学(Molecular Dynamics,简称MD)是模拟大量粒子集合体系(固 体、气体、液体)中单个粒子的运动的一种手法,其关键的概念是运动,即要计 算粒子的位置、速度和取向随时间的演化。
分子动力学中的质点可以是原子、分 子、或更大的粒子集合,只有在研究分子束实验等情况下,粒子才是真正的分子。
与“分子动力学”相类似的名词还有“晶格动力学”(研究固体中原子的振动)和 “分子力学”(分子结构的量子力学),而分子动力学限于模拟经典粒子的运动。
分子动力学简单来说就是用数值方法求解经典力学中的 N 体问题。
自 Newton时代起, N 体问题就被认为是很重要的物理问题,解析求解或质点轨道 的混沌分析是数理力学中的关注点。
但时至今日,该问题重要性的原因已经进化 成,将单粒子动力学与系统的集体状态相联系,人们试图通过考察单个粒子的运 动来解释大量粒子集合系统的行为。
例如,绕过一物体的流体是怎样产生湍流尾 迹的?蛋白质分子中的原子是怎样相互运动从而折叠成生命支撑形态的?流体 气旋怎样产生如木星上的大红斑那样的长寿旋涡的?溶液中的长链分子怎样自 组装成一些特殊结构?等等。
因此,分子动力学在凝聚态物理、材料科学、高分 子化学和分子生物学等许多研究领域都有广泛的应用。
§4.1 分子动力学方法4.1.1 基本概念4.1.1.1 分子动力学分子动力学现已成为分子尺度上模拟的典型方法之一。
它起源于上世纪50 年代,在70年代中开始受到广泛关注。
分子动力学源于自Newton时代以来的古 老概念,即只要知道了系统组分的初始条件和相互作用力,整个系统的行为就可 以计算出来并可以预测。
该自然的决定性力学解释长期左右了科学界。
Laplace 于1814年曾写到:“Given for one instant an intelligence which could comprehend all the forces by which nature is animated and the respective situation of beings who compose it-an intelligence sufficiently vast to submit these data to analysis-it would embrace in the same formula the movements of the greatest bodies of the universe and those of the lightest atoms; for it, nothing would be uncertain and the future, as the past, would be present to its eyes”(现在的 分子动力学模拟中, Laplace的 “intelligence”由计算机实现,“respective situation”即为给定的一组初始条件, “same formula”为算法程序)。
什么是分子动力学

什么是分子动力学分子动力学(MD)是一门关于研究分子运动的多学科交叉学科,将物理,化学,生物学和计算机科学等专业知识紧密结合起来,来模拟分子层面的各种运动细节。
以下是对它的一些概述:1. 分子动力学概念:分子动力学(MD)是一种计算机模拟技术,能够模拟分子层面的各种运动细节,包括分子间的相互作用,如键合、剪切等。
它主要采用特定的系统预先计算的系统动能,通过有限的迭代来模拟估计出不断变化的坐标和动量,模拟出分子运动的过程。
2. 分子动力学应用:在分子动力学中,不仅可以模拟出分子运动,还可以模拟出材料性质及其变化,以及纳米尺度等复杂情况。
目前,很多材料科学领域已经能够使用分子动力学模拟技术,例如生物材料、化学材料、复合材料、纳米材料等。
3. 分子动力学算法:MD算法主要用来解决复杂的运动尺度问题,其主要原理是模拟分子的受力运动,从而模拟出系统的动力学行为和性质变化情况。
MD算法可以分成两大类:时间步长MD算法和可动步长MD算法。
4. 分子动力学原理:分子动力学依赖于一系列基本原理:1)物理中确定性原考:只要提供起始条件并知晓相关性质,就可以通过求解相关方程组来确定研究运动系统的行为特征;2)物理中热力学和统计力学原理:无论采用何种方法求解,模拟结果的最终精确程度都在一定程度上取决于热力学和统计力学理论;3)数值分析:分子运动细节和复杂系统本身均具有极高火候不容易求解,只能采用数值方法;4)计算机科学:MD算法依赖于系统模拟软件和计算机,以及合理的编程技术和算法。
5. 分子动力学的未来:随着计算机技术的不断进步,MD模拟能力也在不断提高。
MD模拟可以做到计算密度泛函理论成本极其低廉,而且不需要人工参数调整,这将有助于解决更多复杂的科学问题。
此外,MD技术也有可能应用于各种量子态动力学模型,以实现更高精度和更快的计算速度。
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What is Molecular Dynamics?
Molecular dynamics (MD) simulation numerically solves Newton's equations of motion on an atomistic or similar model of a molecular system to obtain information about its time-dependent properties. MD simulations have provided detailed information on the fluctuations and conformational changes of proteins and nucleic acids. These methods are now routinely used to investigate the structure, dynamics and thermodynamics of biological molecules and their complexes. They are also used in the determination of structures from x-ray crystallography and from NMR experiments. Molecular dynamics simulations are very similar to real experiments in many respects.
Today in the literature, one routinely finds molecular dynamics simulations of solvated proteins, protein-DNA complexes as well as lipid systems addressing a variety of issues including the thermodynamics of ligand binding and the folding of small proteins. As well as enzymatic reaction. Molecular dynamics simulation techniques are widely used in experimental procedures such as X-ray crystallography and NMR structure determination. References Alder, B. J. and Wainwright, T. E. J. Chem. Phys. 27, 1208 (1957) Alder, B. J. and Wainwright, T. E. J. Chem. Phys. 31, 459 (1959) Rahman, A. Phys. Rev. A136, 405 (1964) Stillinger, F. H. and Rahman, A. J. Chem. Phys. 60, 1545 (1974) McCammon, J. A., Gelin, B. R., and Karplus, M. Nature 267, 585 (1977)
Applications of molecular dynamics
• Chemical reaction. How molecular combine together. • Electronic properties and dynamics. Car-Parrinello method is used to study electronic properties of materials fully including their dynamics. Biomolecules. Drug design is commonly used in the pharmaceutical industry. Surfaces. Simulation plays a big role in understanding phenomena such as surface reconstructions, surface melting. Fracture. Under mechanical action, solids break into two or more pieces. The fracture process can occur in different ways and with different speeds depending of several parameters. Defects. Defects in crystals--crucial for their mechanical properties and therefore of technological interest--remain a favoured topic.
Fi E ( r1 , r2 , r3 ...)
d Vi dt
mi ai
Vi
dX i dt
• Taking the simple case where the acceleration is constant,
a V dV dt dX dt V V0 a t
t
Introduction to Molecular Dynamics Simulations
分子动力学简介
Get a Feeling about Molecular Dynamics Simulations
Interatomic interactions
MD-Experiments with Argon Gas
• The MD method is deterministic; Once the initial positions and velocities of each atom are known, the state of the system can be predicted at any time in the future.
Classical Mechanics
• Newton’s equation of motion (second law) is given by:
Fi m i a i
• The force can also be expressed as the gradient of the potential energy, and it is more convenient to express as two 1st order equations: ,
பைடு நூலகம்
Historical Background
The molecular dynamics method was first introduced by Alder and Wainwright in the late 1950's (Alder and Wainwright, 1957,1959) to study the interactions of hard spheres. Many important insights concerning the behavior of simple liquids emerged from their studies.
The next major advance was in 1964, when Rahman carried out the first simulation using a realistic potential for liquid argon (Rahman, 1964). The first molecular dynamics simulation of a realistic system was done by Rahman and Stillinger in their simulation of liquid water in 1974 (Stillinger and Rahman, 1974).
The first protein simulations appeared in 1977 with the simulation of the bovine pancreatic trypsin inhibitor (BPTI) (McCammon, et al, 1977).
Historical Background (cont’d)
Program MD Call init t=0 !name of program !initialize x, v
X X0
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a t d t X 0 V 0 t
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Numerical Integration Algorithms
• • The potential energy is a function of the atomic positions (3N) of all the atoms in the system. Due to the complicated nature of this function, there is no analytical solution to the equations of motion; they must be solved numerically. A simple molecular dynamics program
Why atomistic MD simulations?
• • MD simulations provide a molecular level picture of structure and dynamics property/structure relationships Experiments often do not provide the molecular level information available from simulations. Simulators and experimentalists can have a synergistic (协同) relationship, leading to new insights into materials properties. Computers are much cheaper than big, expensive laboratories, hence simulation can and does save industry significant expense in the formulation of new and novel materials and pharmaceuticals. Property of Novel materials which have not been synthesized