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分子动力学 分子动力学是一种基于牛顿力学原理的计算模拟方法,用于研究原子和分子的运动规律及其相互作用。该方法通过数值求解系统中所有粒子的运动方程,模拟其在特定条件下的动态行为,从而揭示物质在微观尺度上的结构、性质及演化过程。分子动力学模拟已成为化学、物理、生物、材料科学等领域的重要研究工具,尤其在药物设计、蛋白质折叠、纳米材料开发等方面展现出不可替代的价值。 一、分子动力学的基本原理。分子动力学的核心是牛顿第二定律。在模拟过程中,每个原子被视为一个质点,其运动轨迹由所受合力决定。系统中所有原子的相互作用通过势能函数描述,常见的力场包括AMBER、CHARMM、OPLS等。这些力场通过数学公式表达键长、键角、二面角、范德华力和静电相互作用等能量项,从而计算原子间的受力情况。模拟开始时,需设定初始原子位置和速度。随后,通过数值积分算法迭代求解运动方程,逐步更新原子的位置和速度。时间步长通常为飞秒量级,以确保数值稳定性。模拟过程中,系统可能处于不同的系综,通过控温和控压方法维持特定热力学条件。 二、分子动力学的关键技术与挑战。力场开发与选择:力场的准确性直接决定模拟结果的可靠性。传统力场适用于大多数有机分子,但对过渡金属或化学反应体系需采用反应力场或量子力学/分子力学混合方法。近年来,机器学习力场通过拟合量子力学数据显著提升了精度。长程相互作用处理:静电力的长程特性需通过Ewald求和或粒子网格Ewald方法高效计算,而范德华力通常采用截断半径结合校正项处理。这些技术的优化对大规模模拟至关重要。增强采样技术:分子动力学面临“时间尺度困境”——实际过程可能需毫秒级时间,而常规模拟仅覆盖纳秒至微秒。为此,研究者开发了副本交换分子动力学、元动力学和加速分子动力学等方法,通过改变势能面或温度加速稀有事件的采样。硬件与算法优化:GPU加速和并行计算使模拟规模从数千原子扩展到数亿原子。开源软件通过优化算法进一步提升效率。 分子动力学的应用领域。生物大分子研究、材料科学、化学反应机理、能源与环境。未来,随着量子计算和异构计算的发展,分子动力学有望实现“数字孪生”——在虚拟空间中完整复现真实分子系统的演化,为精准医疗、清洁能源等重大课题提供微观设计蓝图。正如诺贝尔奖得主Karplus所言:“模拟已成为继理论与实验之后的第三大科学支柱。”分子动力学正不断突破边界,重塑人类对物质世界的认知方式。
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