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分子動力學模擬 版權信息
- ISBN：9787122460745
- 條形碼：9787122460745 ; 978-7-122-46074-5
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
分子動力學模擬 本書特色
1.本書是一本較為理想的學習分子動力學模擬的入門與提高讀物。主要介紹經典分子動力學，以及路徑積分分子動力學中所涉及的物理學原理、數值算法、編程實現和實際應用案例。2.本書采用更現代、實用的知識體系，由簡入繁，由簡化的微正則系綜入手，一步步推廣至正則系綜和等溫等壓系綜等更趨現實意義的模擬。3.本書編程實現主要基于python和C ，以及作者主導開發的GPUMD。有助于讀者對MD形成更深刻的理解與自研能力。4.加入作者的GPUMD學習群，還可一同探討交流MD模擬技術。相關代碼托管于github。
分子動力學模擬 內容簡介
本書主要介紹分子動力學模擬中所涉及的物理學原理、數值算法、編程實現和實際應用案例。在簡要回顧分子動力學模擬所需的物理知識后，由一個簡單的分子動力學模擬程序入手，繼而討論模擬中的重要概念和算法，如模擬盒子與近鄰列表技術、經驗勢函數與機器學習勢函數、控溫與控壓算法、靜態性質計算、輸運性質計算等。此外，本書還介紹了路徑積分分子動力學的量子基礎及算法實現等內容。 本書是一本較為理想的學習分子動力學模擬的入門與提高讀物，適合高等院校理工科專業的本科生和研究生及其他任何對分子動力學模擬感興趣的人士閱讀。
分子動力學模擬分子動力學模擬 前言
分子動力學模擬是一種數值計算方法，通過對具有一定初始條件和邊界條件且具有相互作用的多粒子系統的運動方程進行數值積分，得到系統在相空間中的若干離散軌跡，然后用統計力學方法從這些相軌跡中提取出有用的物理結果。分子動力學模擬在物理、材料、化學、化工、生物、醫藥、機械、能源、環境、地質等眾多學科的研究中發揮著重要作用。
本書是一本較為理想的學習分子動力學模擬的入門與提高讀物，適合高等院校理工科專業的本科生和研究生，以及對分子動力學模擬感興趣的讀者。為了更好地理解本書內容，讀者需具備一定的編程基礎（包括C 和Python編程）和物理學知識基礎（大致具備本科物理學的水平）。
本書循序漸進地介紹分子動力學模擬中所涉及的物理學原理、數值算法、編程實現和實際應用案例，具體分為如下11章：
第1章全面回顧本書所需的物理學知識，包括牛頓力學、分析力學、熱力學和經典統計物理。但該章內容不能代替讀者對相關知識的系統學習，它旨在幫助讀者溫習關鍵基礎知識，并熟悉本書所用的數學符號。
第2章從一個簡單的分子動力學模擬程序simpleMD開始，介紹分子動力學模擬的整個流程，但每一部分都保持*簡單的形式。在勢函數方面，本章將僅涉及*簡單的 Lennard-Jones勢。在統計系綜方面，本章將僅介紹微正則系綜，即具有恒定粒子數、體積和能量的系綜。
分子動力學模擬 目錄
第1章 分子動力學模擬的物理基礎 001
1.1 牛頓力學 001
1.1.1 質點力學 001
1.1.2 粒子系力學 004
1.1.3 牛頓運動方程的數值積分 005
1.1.4 Python編程范例：簡諧振子運動的數值求解 007
1.2 分析力學 008
1.2.1 拉格朗日方程 008
1.2.2 哈密頓方程 008
1.2.3 相空間 010
1.2.4 哈密頓體系運動方程的數值積分 012
1.3 熱力學 015
1.3.1 基本概念 015
1.3.2 熱力學**定律 016
1.3.3 熱力學第二定律 018
1.3.4 熱力學函數和關系 020
1.4 經典統計力學 024
1.4.1 統計系綜和統計分布函數 024
1.4.2 微正則系綜 025
1.4.3 正則系綜 027
1.4.4 等溫等壓系綜 034第2章 簡單的分子動力學模擬程序 035
2.1 簡單分子動力學模擬的基本要素 035
2.1.1 分子動力學模擬的定義 035
2.1.2 初始條件 036
2.1.3 邊界條件 037
2.1.4 相互作用 039
2.1.5 運動方程的數值積分 041
2.1.6 物理量的計算 042
2.2 C++編程范例：一個簡單的分子動力學模擬程序 042
2.2.1 程序中使用的單位制 042
2.2.2 本章程序的源代碼解析 043
2.3 程序的測試 051
2.3.1 輸入的準備 051
2.3.2 能量守恒的測試 052第3章 模擬盒子與近鄰列表 055
3.1 三斜盒子 055
3.1.1 三斜盒子的定義 055
3.1.2 三斜盒子情況下的周期邊界條件 057
3.2 近鄰列表 058
3.2.1 為什么要用近鄰列表？ 058
3.2.2 自動判斷何時更新近鄰列表 059
3.2.3 構建近鄰列表的平方標度算法 059
3.2.4 構建近鄰列表的線性標度算法 060
3.3 C++編程范例：使用近鄰列表的分子動力學模擬程序 061
3.3.1 處理三斜盒子的基本函數 061
3.3.2 近鄰列表平方標度算法的C++實現 064
3.3.3 近鄰列表線性標度算法的C++實現 065
3.3.4 程序速度測試 070
3.4 GPUMD程序簡介 071
3.4.1 模型文件 072
3.4.2 控制文件 073
3.4.3 GPUMD使用范例：LJ勢函數的使用 073第4章 經驗勢函數 075
4.1 經典勢函數的一般性質 075
4.1.1 經典勢函數概覽 075
4.1.2 兩體勢與多體勢的定義 077
4.1.3 多體勢中力的表達式 078
4.2 兩個典型的經驗多體勢 080
4.2.1 EAM勢 080
4.2.2 Tersoff勢 081
4.3 C++編程范例：Tersoff勢的編程實現 084
4.3.1 Tersoff勢的C++編程實現 084
4.3.2 驗證力的正確性的方法 088
4.4 GPUMD使用范例：Tersoff勢的使用 089第5章 機器學習勢 091
5.1 NEP機器學習勢 091
5.1.1 NEP機器學習勢的人工神經網絡模型 091
5.1.2 NEP機器學習勢的描述符 093
5.1.3 NEP機器學習勢的訓練 101
5.2 NEP與經驗勢的結合 104
5.2.1 NEP與ZBL排斥勢的結合 104
5.2.2 NEP與D3色散修正的結合 105
5.3 GPUMD中NEP機器學習勢的使用 106
5.3.1 NEP機器學習勢使用概覽 106
5.3.2 NEP機器學習勢訓練范例：晶體硅 108第6章 控溫算法 111
6.1 Berendsen控溫算法 111
6.2 BDP控溫算法 112
6.3 Nose-Hoover控溫算法 112
6.3.1 NH控溫算法的理論推導 112
6.3.2 Python編程范例：用簡諧振子展示NH控溫算法的效果 115
6.4 NHC控溫算法 120
6.4.1 NHC控溫算法的理論推導 120
6.4.2 Python編程范例：用簡諧振子展示NHC控溫的效果 122
6.5 朗之萬控溫算法 127
6.5.1 理論 127
6.5.2 Python編程范例：用簡諧振子展示朗之萬控溫的效果 128
6.6 GPUMD使用范例：幾個控溫算法的對比 131第7章 控壓算法 134
7.1 壓強的微觀計算與直觀理解 134
7.1.1 多體勢中位力和壓強的表達式 134
7.1.2 壓強的直觀理解 136
7.2 Berendsen控壓算法 137
7.3 SCR控壓算法 140
7.4 Martyna- Tuckerman-Tobias-Klein控壓算法 141
7.5 GPUMD中控壓算法的使用范例 146
7.5.1 幾個控壓算法的對比 146
7.5.2 非各向同性控壓 147第8章 靜態性質 150
8.1 統計誤差 150
8.1.1 理論基礎 150
8.1.2 GPUMD使用范例：計算溫度和壓強的平均值與統計誤差 152
8.2 GPUMD使用范例：熱膨脹模擬 155
8.3 徑向分布函數 159
8.3.1 理論基礎 159
8.3.2 Python編程范例：徑向分布函數的編程實現 160
8.3.3 GPUMD使用范例：水的徑向分布函數 162
8.4 自由能計算 164
8.4.1 自由能微擾理論 164
8.4.2 熱力學積分方法 165
8.4.3 GPUMD使用范例：計算固體的自由能 169
8.4.4 自由能的溫度積分 170
8.4.5 GPUMD使用范例：自由能計算的溫度積分方法 172第9章 輸運性質 174
9.1 線性響應理論與時間關聯函數 174
9.2 自擴散系數 177
9.2.1 C++編程范例：均方位移和速度自關聯函數的編程實現 178
9.2.2 GPUMD使用范例：計算液態硅的自擴散系數 180
9.3 黏滯系數 184
9.3.1 GPUMD使用范例：計算液態硅的黏滯系數 185
9.4 熱導率 187
9.4.1 熱輸運的平衡態分子動力學模擬 187
9.4.2 熱輸運的均勻非平衡分子動力學模擬方法 190
9.4.3 熱輸運的非均勻非平衡分子動力學模擬 191
9.5 GPUMD使用范例：晶體硅熱導率計算 193
9.5.1 EMD模擬 193
9.5.2 HNEMD模擬 194
9.5.3 NEMD模擬 196
9.5.4 熱流的譜分解 198第10章 路徑積分分子動力學 205
10.1 量子力學 205
10.1.1 量子力學的基本原理 205
10.1.2 坐標表象的量子力學 209
10.2 量子統計系綜 211
10.3 路徑積分量子統計力學 212
10.4 路徑積分分子動力學的算法 215
10.4.1 珠子項鏈體系的哈密頓量 215
10.4.2 運動方程與數值積分 215
10.4.3 PIMD中的朗之萬熱浴 217
10.5 Python編程范例：路徑積分分子動力學的積分算法 218
10.6 GPUMD使用范例：用PIMD計算水的徑向分布函數 222第11章 總結與展望 224
11.1 勢函數 224
11.2 積分算法 225
11.3 物理量的測量 226參考文獻 228
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