分子动力学aimd
《分子模拟基础》期末考试题
《分子模拟基础》考试范围1. 分子动力学和Monte Carlo 模拟的差别（提示：从理论方法，分析手段，含时运动等方面）理论方法：Monte Carlo 模拟的首要目的就是计算多组分体系的平衡性质。
Monte Carlo 模拟方法从代表粒子位置坐标的3N 维的空间中抽样，不考虑粒子的动量。
对理想气体行为的偏差程度都是由体系中原子之间的相互作用引起的，而表示这种相互作用的势能函数只与原子的位置有关，而与它们的动量无关，这样Monte Carlo 就可以通过计算势能获得导致与理想气体行为偏差的超额函数。
在分子动力学模拟中，都是对牛顿运动方程进行积分得到随时间变化的构象。
由于相互作用势能复杂，不可能采用解析的积分方法，在实际应用中都是采用有限差分的方法，就是用有限的时间段MC(P109), 分子动力学(P134)含时运动: Monte Carlo 方法作为一种概率性统计方法在相空间中形成Markov 链，一尝试步移动的结果只依赖于上一步，也就是相空间中的随机行走。
它局限于平衡态热力学量的计算，一般不能预测体系的动力学特性，平衡态物理量通过系综平均得到；而分子动力学则是一种确定性方法， 即可以确定系统在任意时刻的构型。
它通过跟踪每个粒子的个体运动从而跟踪相空间中代表点的轨迹， 其最大优点是可以计算动力学性质而不单单是与时间无关的静态性质或热力学量的期待值。
但是，分子动力学中的各态历经性没有得到证明。
平衡态物理量通过时间平均得到。
分析手段：MD 通过分子间作用力促使体系变化，而 MC 方法体系的变化仅仅通过不同构象之间的能量差异完成构象更迭。
MD 通过求解分子牛顿运动方程得到体系动力学信息。
MC 是随即产生不同的尝试构象。
MD 受到时间控制，MC 不受时间控制。
2. 简述从头算分子动力学（ab initio MD ）的能量如何表达？并举例你所知道的相关程序名称；从头计算分子动力学(AIMD)方法主要基于以下3个假设：(1)忽略系统的核量子效应；(2)认为系统满足轨道近似(即单电子近似)；(3)认为系统满足绝热近似。
aimd计算缺陷迁移能垒
aimd计算缺陷迁移能垒AIMD（Adaptive Interatomic Potential Method）是一种常用的分子动力学模拟方法，用于研究材料的结构和性质。
在AIMD模拟中，原子之间的相互作用势能是通过计算得到的，而计算缺陷迁移能垒是其中一个重要的研究方向。
缺陷迁移能垒是指在晶体中，缺陷原子从一个位置迁移到另一个位置所需要克服的能量障碍。
它是研究材料中缺陷行为的重要参数，对于理解材料的稳定性、强度和导电性等性质具有重要意义。
AIMD计算缺陷迁移能垒的方法主要包括两个步骤：首先，通过AIMD模拟计算得到材料的初始结构和能量；然后，在初始结构的基础上引入缺陷，并通过AIMD模拟计算得到缺陷迁移的能垒。
在AIMD模拟中，原子之间的相互作用势能通常采用密度泛函理论（DFT）计算得到。
DFT是一种基于电子密度的理论，通过求解电子的薛定谔方程来计算材料的能量和结构。
在AIMD模拟中，DFT计算得到的势能可以用来描述原子之间的相互作用，从而得到材料的结构和性质。
缺陷迁移能垒的计算通常采用NEB（Nudged Elastic Band）方法。
NEB方法是一种基于弹性带理论的方法，通过构建一个弹性带来描述缺陷的迁移路径，并计算沿着路径的能量变化。
NEB方法可以得到缺陷迁移的能垒和路径，从而揭示缺陷迁移的机制和动力学过程。
AIMD计算缺陷迁移能垒的结果可以用来解释材料中缺陷的行为。
例如，对于金属材料中的位错，缺陷迁移能垒可以用来解释位错的滑移和蠕变行为。
对于半导体材料中的点缺陷，缺陷迁移能垒可以用来解释点缺陷的扩散和聚集行为。
通过研究缺陷迁移能垒，可以揭示材料中缺陷的形成和演化机制，为材料设计和性能优化提供理论指导。
然而，AIMD计算缺陷迁移能垒也存在一些挑战和限制。
首先，AIMD计算的计算量较大，需要大量的计算资源和时间。
其次，AIMD 计算的精度受到计算方法和参数的选择的影响，需要进行合理的校准和验证。
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）。
分子动力学aimd 数据后处理
分子动力学(本人MD)是一种用来模拟原子和分子在时间和空间上的运动行为的计算方法。
它可以帮助研究者理解和预测材料的性质，从而指导实验设计和材料应用。
在进行本人MD模拟的过程中，研究者需要进行大量的数据后处理工作，以提取有用的信息和得出科学结论。
本文将围绕本人MD数据后处理展开讨论，包括后处理的目的、方法和常用工具等内容。
一、目的本人MD模拟产生了大量的原子位置、速度、能量等数据，这些数据需要经过后处理才能得到有意义的结果。
数据后处理的主要目的包括：1. 分析结构性质：如晶格参数、键长、角度等；2. 计算动力学性质：如扩散系数、粘度、自扩散系数等；3. 研究能量性质：如势能表面、能带结构等；4. 验证模拟的准确性：如温度分布、能量守恒等。
二、方法数据后处理的方法取决于所关注的性质，一般包括以下几个步骤：1. 数据选取：根据研究目的选择所需的数据，如原子坐标、速度、能量等。
2. 数据清洗：排除掉模拟初期的热化时间，保留稳定采样区域的数据。
3. 数据分析：利用统计学方法对数据进行分析，如均值、标准差、直方图、相关性分析等。
4. 结果可视化：通过绘制图表或三维动态展示等方式将数据结果直观呈现。
5. 结果解释：根据数据结果进行科学解释，得出结论。
三、常用工具对于本人MD数据后处理，研究者可以选择一些常用的工具和软件来辅助完成，具体包括：1. VASP：是一款常用的第一性原理计算软件，具有丰富的后处理功能，可以用于分析结构、能带等性质。
2. OVITO：是一款适用于分子动力学模拟数据可视化和分析的开源软件，提供了丰富的数据处理和可视化工具。
3. LAMMPS：是一款用于大规模分子动力学模拟的开源软件，提供了丰富的数据输出和后处理功能。
4. ASE：是一款Python库，适用于第一性原理计算和凝聚态物理建模，提供了丰富的数据处理和分析工具。
本人MD数据后处理是一项与分子动力学模拟密切相关的工作，它的完成质量直接关系到模拟结果的科学性和可信度。
6-2-分子动力学简介
二维周期性边界条件示意图
• 8 个近邻重复单元
包围着中心原胞， 为其提供合理的边
DCB
界条件近似
E A L
• 计算机实际处理的
中心 1
4
原胞 2
3
5
是原胞内数量较少
的粒子
FGH
L
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分子动力学（ Molecular dynamics ，MD）方法简介
微正则系综（NVE）MD
• 是分子动力学方法中最基本系综 •具有确定粒子数N，能量E,体积V •算法 （1）规定初始位置和初始速度 （2）对运动方程积分若干步 （3）计算势能和动能 （4）若能量不等于所需的值，则对速度进行标度 （5）重复（2）-（4），直到系统平衡
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困难 — 欲重现实际体系的统计行为，模拟体
系应有足够数量的粒子
1dm3水 31027个H2O 计算机能处理的粒子数量有限
解决办法
取较小的模拟体系作中心原胞，令其在空间 重复排列
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分子动力学（ Molecular dynamics ，MD）方法简介
•经验作用势 二体及三体以上作用势的叠加
分子动力学（ Molecular dynamics ，MD）方法简介
作用势（力场）常见函数表达形式为
大写字母为经验常数
分子动力学（ Molecular dynamics ，MD）方法简介
假定2： 周期性边界条件
(Periodical Boudary Condition)
三维周期边界实例—水滑石材料LDHs的模拟
aimd计算离子电导率
aimd计算离子电导率离子电导率是描述电解质溶液中离子导电性的重要物理量。
AIMD 计算（Ab Initio Molecular Dynamics）是一种基于第一性原理的分子动力学模拟方法，可以用来研究材料的结构和性质。
本文将以人类的视角，生动描述使用AIMD计算方法来计算离子电导率的过程和方法。
我们需要明确离子电导率的定义。
离子电导率是指单位长度的电解质溶液在单位电场下的电导能力。
在AIMD计算中，我们可以通过模拟溶液中的离子运动来获得离子电导率。
具体来说，我们可以使用AIMD计算方法来模拟电解质溶液中离子的运动轨迹和相互作用，并计算出离子的速度、扩散系数和电导率。
在AIMD计算中，首先需要构建电解质溶液的模型。
我们可以选择适当的离子和溶剂分子，并通过调整溶剂分子的数量和离子的浓度来模拟实际的溶液体系。
然后，我们需要为模型设置初始条件，包括离子的初始位置和速度。
这些初始条件可以通过实验数据或理论计算得到。
接下来，我们使用AIMD计算方法来模拟离子的运动。
AIMD计算基于量子力学原理，会考虑离子之间的库仑相互作用、溶剂分子的溶剂化效应以及温度的影响。
通过求解牛顿运动方程，我们可以得到离子的轨迹和速度随时间的变化。
在AIMD计算过程中，我们可以通过计算离子的速度自相关函数来获得离子的扩散系数。
离子的扩散系数与离子电导率之间有一定的关系，可以通过一定的转换关系得到离子电导率的估计值。
通过AIMD计算，我们能够获得离子电导率与溶液浓度、温度等因素的关系。
这些结果可以为实际的电解质溶液的应用提供理论依据，也有助于深入理解离子在溶液中的运动和导电机制。
AIMD计算是一种基于第一性原理的分子动力学模拟方法，可以用于计算离子电导率。
通过模拟离子的运动轨迹和相互作用，我们可以获得离子的速度、扩散系数和电导率。
AIMD计算为研究离子在溶液中的运动和导电性质提供了有力工具，对于实际应用和理论研究都具有重要意义。
电解液不易燃是否代表电池安全
锂（Li）离子电池（LIBs）因其能量密度高、循环寿命长、能效高等优点，已成为我们日常生活中不可或缺的器件。
由于LIB无处不在，LIB在滥用条件下的安全性能差已成为一个主要问题。
由于有机碳酸酯溶剂的可燃性，常规电解液表现出较高的可燃性，被认为是锂离子电池安全隐患的罪魁祸首之一，含磷（P）阻燃剂（FRs）长期以来一直被认为是提高LIBs安全性能的关键。
然而，将阻燃剂直接引入传统的LiPF6-有机碳酸酯电解液通常会导致LIBs的电化学性能明显下降，它会干扰石墨（Gr）负极上固体电解质界面（SEI）的形成。
局部高浓度电解液（LHCEs）的出现为增加电解液中FRs的含量打开了一扇门，为了实现完全的不可燃性，通常采用的稀释剂必须用不易燃的稀释剂代替。
所制备的双阻燃（DFR）电解液不仅实现了LHCE的完全不燃性，而且实现了溶剂化结构。
人们普遍认为，液态电解质的可燃性是决定锂离子电池（LIBs）安全性的最有影响力的因素之一。
基于到这一点，美国西北太平洋国家实验室博士等人为石墨||LiFePO4（Gr||LFP）电池设计并采用了一种完全不易燃的电解液。
与传统的LiPF6-有机碳酸酯电解液相比，含磷溶剂的完全不易燃的电解质在商业化Gr||LFP电池中表现出较差的安全性能。
进一步研究表明，电解液（尤其是盐LiFSI）和充电电极之间的放热反应是引发这种违反直觉现象背后的“罪魁祸首”，这一发现也强调了在设计安全电解液时降低电解液反应性的重要性，以及在电池水平上评估电解液安全性能的必要性。
这项工作传达了一个发人深省的信息，即单方面降低电解液的可燃性远远不足以提高电池水平的安全性能，还应考虑降低电解液和充电电极之间的反应性。
【核心内容】1.DFR电解液的溶剂化结构本文制备了两种DFR电解液：1）无添加剂电解液（DFR-O），其成分为LiFSI：TMPa：TTFEPi=1.0:1.4:1.0；2）LiFSI：TMPa：EC：TTFEPi=1.0：1.2：0.2：1.0的电解液（DFR-E）。
分子动力学概述
分子动力学分子动力学方法是一种计算机模拟实验方法，是研究凝聚态系统的有力工具。
该技术不仅可以得到原子的运动轨迹，还可以观察到原子运动过程中各种微观细节。
它是对理论计算和实验的有力补充。
分子动力学总是假定原子的运动服从某种确定的描述，这种描叙可以牛顿方程、拉格朗日方程或哈密顿方程所确定的描述，也就是说原子的运动和确定的轨迹联系在一起。
在忽略核子的量子效应和Born-Oppenheimer绝热近似下，分子动力学的这一种假设是可行的[1]。
所谓绝热近似也就是要求在分子动力学过程中的每一瞬间电子都处于原子结构的基态。
要进行分子动力学模拟就必须知道原子间的相互作用势。
在分子动力学模拟中，我们一般采用经验势来代替原子间的相互作用势，如Lennard-Jones势、Mores势、EAM原子嵌入势、F-S多体势。
然而采用经验势必然丢失了局域电子结构之间存在的强相关作用信息，即不能得到原子动力学过程中的电子性质[1]。
事实上，分子动力学就是模拟原子系统的趋衡过程。
实际上，分子动力学方法就是确定某一描述与初始条件、边值关系的数值解。
我们假定系统经过M步长之后达到稳定，而这一稳定状态正是我们所求的。
１、分子动力学的算法分析首先，我们假定我们研究的系统服从 Newton 方程所确定的描述，即：)(1)(..t F mt r =（1） 式中r(t)表征原子在t 时刻的位置矢量F(t)表征原子在t 时刻所受到的力，它与所有原子的位置矢有关m 表征原子的质量。
如果我们给定初始条件，即方程（１）的定解条件r(0)和v(0)，那么方程（１）的解就可以确定。
６０年代中期发展了大量的分子动力学算法，如两步差分算法[2]、预测-校正算法[3]、中心差分算法[4]、蛙跳算法[5]等等。
为了方便导出它们，我们以Euler 一步法[6]来讨论之。
我们令)()(..t r t v =（表征粒子的速度），则有：)()()(1)()(....t v t r t F m t r t v === （２）记⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=)()(1)()()()(.t v t F m t f t r t v t w （３）则有)()(.t f t w = ？？？？？？ （４） 欧拉一步法就是用向前差商来替代一阶导数，即：)()()1(.t w hk w k w =-+，其中h 是时间步长，将之代入（４）则有：)()()1(t hf k w k w =-+ （５）即：⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+-+)()(1)()1()()1(k v k F m h k r k r k v k v )()()1()(1)()1(k hv k r k r k F mhk v k v +=++=+ （６） 对于（６）式,因为给定了r(0)和v(0),故r(k+1) 和v(k+1)可以确定。
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分子动力学aimd
分子动力学AIMD是一种计算物理方法，用于研究高温、高压条
件下的原子和分子行为。
它结合量子力学和经典动力学进行模拟，可
以用于研究多种物质样品的性质，包括但不限于晶体、液体和气体的
热力学、结构和声学等。
以下是具体的分步骤阐述：
1.选择计算方法
在进行分子动力学AIMD之前，需要根据样品特性选择合适的计算方法。
例如，如果样品中包含量子效应，则需要使用量子分子动力学（QMD）；如果样品中包含大量原子或分子，则需要使用分子动力学模型（MD）。
2.创建模型
创建分子动力学模型需要考虑样品中分子的形状、大小以及分子之间
的相互作用力。
一般来说，分子动力学模型需要包括样品的结构、相
互作用和温度等基本参数。
3.运行模拟
在创建模型之后，需要运行模拟来模拟样品行为。
模拟的过程主要包
括能量和力的计算，以及时间步进。
在模拟过程中，可以通过调整参
数来控制温度和压力等样品中的变化。
4.分析数据
在模拟结束后，需要对数据进行分析。
常用的数据分析方法包括结构
分析、动力学分析和能量分析等。
可以根据数据分析结果来了解样品
的性质和特性。
分子动力学AIMD作为计算物理方法，具有广泛的应用前景。
它
不仅可以用于分析材料的结构和性质，还可以为设计新材料提供有益
的信息。
与传统实验方法相比，分子动力学AIMD具有优势，如可以模
拟复杂的条件和运动过程，避免成本和时间等问题。
总之，分子动力学AIMD是一种强大而广泛应用的计算物理方法。
它可以用于解决许多物质科学中的难题，并为制造新材料提供重要参
考。
通过对分子动力学AIMD的深入了解，人们将更好地理解物质的本质和行为。