物理问题的计算机模拟方法(1)—分子动力学.pdf
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1、硕士研究生课程物理问题的计算机模拟方法讲义适用专业 :凝聚态物理、材料物理与化学、理论物理、光学工程学时:3040 学时参考教材:1德D.W.Heermann 著,秦克诚译,理论物理中的计算机模拟方法,北京大学出版社, 1996。2荷 Frenkel & Smit 著,汪文川等译,分子模拟从算法到应用,化学工业出版社, 2002。3M.P.Allen and D.J.Tildesley, Computer Simulation of Liquids, Clarendon Press, Oxford, 1989. 4. A.R.Leach, Molecular Modelling: Princi
2、ples and Applications, Addison Wesley Longman, England, 1996. 5. 德 D.罗伯 著,计算材料学,化学工业出版社,2002。6. 英 B. Chopard & Michel Droz 著,物理系统的元胞自动机模拟,祝玉学,赵学龙 译,清华大学出版社, 2003。目录第一章 计算机模拟方法概论1.1 序言1.2 热力学系统物理量的统计平均1.3 分子动力学方法模拟的基本思想1.4 蒙特卡罗方法模拟的基本思想1.5 元胞自动机模拟的基本思想1.5.1 简要的发展历程1.5.2 简单元胞自动机:奇偶规则1.5.3 元胞自动机的一般定义第二
3、章 确定性模拟方法分子动力学方法(MD )2.1 分子动力学方法2.2 微正则系综分子动力学方法2.3 正则系综分子动力学方法2.4 等温等压系综分子动力学方法第三章 随机性模拟方法蒙特卡罗方法(MC )3.1 预备知识3.2 布朗动力学( BD)3.3 蒙特卡罗方法3.4 微正则系综蒙特卡罗方法3.5 正则系综蒙特卡罗方法3.6 等温等压系综蒙特卡罗方法3.7 巨正则系综蒙特卡罗方法第四章 离散性模拟方法原胞自动机(CA)4.1 引言4.2 元胞自动机模拟*4.3 元胞自动机模拟的应用第一章计算机模拟方法概论 1.1 序言1什么是计算机模拟?Simulation Modelling 2为什么
4、要进行计算机模拟?3常用的计算机模拟方法确定性模拟方法: MD 模拟Molecular Dynamics 随机性模拟方法: MC 模拟Monte Carlo 离散性模拟方法: CA 模拟Cellular Automata 1.2 热力学系统物理量的统计平均描述系统的坐标(自由度) :x(t)=x1(t),x2(t),xN(t) 系统的物理量: A(x(t) 1时间平均dttAttAttt0)(10 x 分子动力学( MD)模拟(1-1) 2系综平均xxxxxxdAdHfAZA)()()()(1 蒙特卡罗 ( MC) 模拟(1-2) )(1)(xxHfZ 分布函数(几率密度函数)(1-3) xx
5、 dHfZ)( 配分函数(1-4) 相空间H(x)系统的哈密顿函数对于处于平衡态的系统,可以证明:AA对于实际的有限时间内的平均,则有AA实际模拟的系统大小也是有限的:有限的粒子数 N 或有限的系统限度L对统计平均结果有影响。 1.3 分子动力学 (MD) 方法模拟的基本思想1基本原理系统: N 个粒子,体积 V,粒子质量为 m 描述一个粒子运动状态的自由度: (ri, pi)(pi=mvi)相空间: 6N 维,相空间中的一点的坐标XN=rN, (mvN) rN=(r1, r2, , rN), vN=(v1, v2, , vN) 粒子间的相互作用势: U(rN)=U(r1, r2, , rN)
6、=Njiiju)(r决定系统相轨迹 XN(t)的运动方程:()0(N.,2, 1)(,0)加上边界条件(周期性初始条件)(NNNiiiiXXiUdtdmdtdrvvr(1-5) 物理量 A 的宏观值,由 A(XN) 的时间平均获得,即tt dtAttA0)(1)(X(离散情况:kiiAktA11)()对于平衡态:)(limtAAt实际模拟时间总是有限的, 模拟时间的长短可通过判断时间的增加对平均值的影响来确定,当继续增加时间带来的平均值得变化在允许的误差范围之内时,即可认为模拟足够长了。2计算步骤运动方程:)(,NiiiiUdtdmdtdrvvr即iNiiUdtdmFrr)(22(1-6) 或
7、mdtdii/22Fr(1-7) 数值求解:用差分近似表示微分(采用不同的差分格式,可得到不同的算法) 。用显示中心差分格式,将(7)式写为222)/()()(2)(ttttttdtdiiiirrrr(1-8) 由(7)和( 8)式可得:mttttttiiii/)()()(2)(2Frrr(1-9) 第一步:由( 9)式计算第 i 个粒子在 t+t 时刻的位置坐标。要启动计算,我们必须要知道最初两点ri(0)和 ri(t) 第二步:对不同时刻t = t , 2t, 3t, , Lt(t0 = 0) 计算物理量A(r1(lt), r2(lt), , rN(lt) (l = 1, 2, , N)
8、第三步:计算物理量A 的平均值LlNLtltltlLA121)(,),(),(A(1limrrrL 的大小由继续增大L 而不变(或变化在误差范围内)来确定。 1.4 蒙特卡罗( MC )方法模拟的基本思想1基本原理以正则系综 (T, V , N)为例正则分布:sEseZ1正则配分函数:)(!13NNENddddehNspr系统能量:)(2)(2NiiiNpsUmUEErpr物理量: A(rN) = A(r1, r1, , rN ) 系综平均:)(1)(!1)(!1)(!1/ )(/2/)(3/332NkTUNNNkTmNkTUNNNNkTENNsNNdeAQdedeAZhNddeAZhNdAh
9、NANiiiNsrrprrprrrrpr(1-10)NkTUNdeQNrr/)((位形积分)(1-11)用 MC 方法计算上述多维积分。2计算步骤(1) 划分原胞N 个粒子 3N 个空间自由度, 3N 维空间划分成 s个相等的原胞( s1)注意:由于积分中不含动量,所以我们只需要在位置空间积分,而不需要在相空间中积分。当系统的代表点落入第i 个原胞时,则认为系统处在状态i,因此,s为系统可能的微观状态数目。于是,积分( 10)和( 11)可近似表述为ikTUiNieAQA/1(1-12) ikTUNieQ/(1-13) (2) 建立马尔可夫 (Mako)过程(链)将 s个状态看作一组随机事件马
10、尔可夫链: 从状态 ij 状态 j (ij) 的概率 pij,只与i和j有关。1jijp,i=1, 2, , s若i经历 n 步到达j,其概率表示为)(nijp,存在极限概率jnijnup)(lim( j=1, 2, , s) jjjuu1, 0uj为系统处在状态 j 的概率。于是,沿无限长的马尔可夫链,物理量A 的平均值可写为)(ijijiiiipAuAA (1-14) 选取kTUNiieQu/1,则( 14)式为 A 的正则系综平均值。(3)抽样方法采用怎样的抽样方法所构成的马尔可夫链能得到上述平均值?粒子位置坐标:)(ix粒子编号: =1, 2, N 坐标的三个方向: = 1, 2, 3
11、 系统状态: i = 1, 2, , s给定粒子位置坐标的变化量 (小于系统体积的限度 ) 给定系统的初态 i,随机选定 4 个随机数,其中三个( =1, 2,3) ,且 1 1,一个表示粒子编号 =1, 2, N,由此随机确定粒子位置的变化:)()()(ijixxx( 确保)()(jixx)若ijUU,则运动到新的位置,即系统由状态i 过渡到状态 j;若ijUU,则再选一个随机数4(0 41) ,若kTUUije/)(4,则粒子保留在原位置,不发生ij 的跃迁;若kTUUije/ )(4,则发生 i j 的跃迁。由此进行下去,则形成一个马尔可夫链(或过程),此链的长度L(即粒子行走的步数,远
12、大于 s),由所计算的物理量的平均值LiiLALA11lim(1-15) 不再随链的加长而改变来确定。由此得到的平均值即正则平均值。一般来说,L 与 N, V, T 有关,比如, N=32108, L=30005000。归纳起来,计算系统物理量的正则系综平均值的具体步骤如下:第一步:给定系统的初始状态(粒子的初始位置 )ri和每一步的改变量;第二步:选择四个随机数, 其中一个代表粒子的编号i ( 1 i N );另外三个表示粒子空间坐标的改变x, y, z ( - , =1, 2, 3); 第三步:计算粒子i 的新位置ir),(),(ziyixiiiiizyxzyxr第四步:计算粒子在新旧两个
13、位置系统的能量之差),.,.,(),.,.,(2121NiNiUUUrrrrrrrr第五步:由U 的大小判断粒子 i 是否从 ri运动到ir: 若0U,则 riir;若0U,则再选一个随机数R(0 R rc的相互作用忽略不计, 代价是忽略了背景。5积分格式jiijijjiiNiirruU)()()()()(FrF于是,运动方程可写为jiijiiirdtdmdtd)()(,Fvvr(2-1) (1)递推公式在第一章中求解运动方程时,我们是直接求解的关于粒子位置坐标的二阶微分方程,得到的递推公式需要知道最初的两点位置才能启动计算,但在实际计算中,我们常常是给出最初的位置和速度,于是,我们可通过选取
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