力场、积分与热力学:分子动力学模拟的核心要素解析
分子动力学模拟(Molecular Dynamics, MD)是一种通过经典力学方法研究原子和分子随时间演化行为的计算模拟技术。
分子动力学模拟(Molecular Dynamics, MD)是一种通过经典力学方法研究原子和分子随时间演化行为的计算模拟技术。
自组装分子动力学模拟是一种利用分子动力学方法研究分子在无外力作用下通过非共价相互作用(如范德华力、氢键等)自发组织成有序结构的模拟技术。它广泛应用于研究纳米材料、生物分子、聚合物等体系的结构形成机制、稳定性及功能性能。该方法通过跟踪粒子的运动和相互作用,揭示从
离子的迁移扩散计算通过原子尺度的动态模拟,揭示了材料中离子传输的微观机制与宏观性能的关联,成为优化能源存储与转换器件的关键理论工具。
均方位移(MSD)是分子动力学模拟中表征粒子扩散行为的关键指标。本文系统介绍了MSD的理论基础、计算方法和特征规律,重点展示了其在电池(离子迁移)、催化(质子扩散)、合金(高温变形)和生物(分子跨膜)等领域的应用。通过定量分析粒子运动与宏观性能的关联,MSD为
非绝热分子动力学(Non - adiabatic Molecular Dynamics,NAMD)是在分子动力学基础上,考虑了电子态之间非绝热跃迁过程的一种计算方法,用于研究涉及电子态变化的复杂体系动力学过程。以下是其基本原理和计算方法:
均方位移(MSD)是分子动力学模拟中表征粒子扩散行为的关键指标。本文系统介绍了MSD的理论基础、计算方法和特征规律,重点展示了其在电池(离子迁移)、催化(质子扩散)、合金(高温变形)和生物(分子跨膜)等领域的应用。通过定量分析粒子运动与宏观性能的关联,MSD为
展望未来,随着神经网络势能面与高性能计算的发展,二者的耦合应用将进一步推动催化理论向动态–静态协同、多尺度耦合的方向演进,助力催化科学实现从机制解析到材料设计的全链条创新。
展望未来,随着神经网络势能面与高性能计算的发展,二者的耦合应用将进一步推动催化理论向动态–静态协同、多尺度耦合的方向演进,助力催化科学实现从机制解析到材料设计的全链条创新。
MD模拟的根基深深扎根于经典力学之中。在微观层面,粒子间的相互作用错综复杂,而势函数则成为了描述这种相互作用的有效手段。常见的势函数包括Lennard-Jones势、Morse势等。
机器学习势函数(Machine Learning Potentials, MLFFs)是一种基于机器学习技术的势能函数,用于模拟分子和材料的物理行为。
在微观世界中,分子的动态行为如同一场精妙的舞蹈,深刻影响着物质的性质和功能。分子动力学模拟(Molecular Dynamics, MD)作为探索分子尺度奥秘的强大工具,是一种基于经典力学原理的计算方法,通过求解系统中粒子的牛顿运动方程来模拟其随时间的演化行为
该蛋白设计的特点是以围绕着蛋白辅因子(cofactor,这里用的是血红素的衍生物/类似物)所在活性中心精细结构[2],结合催化反应机制(特别是中间态的转换)来理性设计简约、高效、手性选择的催化蛋白[3]–[6]。并且该设计的蛋白还兼容定向进化(directed
基于分子动力学的药物研发创新者苏州予路乾行生物科技(以下简称“予路乾行”)已完成数千万元A轮融资,本轮融资由元生创投领投。募集资金将用于加速技术平台迭代升级,拓展全球药物合作管线。
分子动力学模拟(Molecular Dynamics Simulation, MD)是一种基于经典力学或量子力学原理的计算方法,通过数值求解粒子系统的运动方程来研究分子体系的动态行为。
Vienna Ab initio Simulation Package (VASP) 是一个计算机程序,用于从第一性原理进行原子尺度材料建模,例如电子结构计算和量子力学分子动力学。
2024年诺贝尔物理奖和化学奖均颁发给与“AI for Science”相关领域,这一重大成就无疑为该领域的发展提供了强劲的动力。在这一科学研究的新范式——“AI for Science”时代,基于数据驱动的机器学习力场(ML-FFs)成功解决了第一性原理电子
分子动力学(Molecular Dynamics, MD)是一种研究分子系统物理性质的数值计算方法,它通过解决粒子之间相互作用的经典力学方程来模拟物质的微观行为。这一方法广泛应用于化学、物理学、材料科学等多个领域。分子动力学的核心是基于经典物理中的牛顿力学方程
I. 序言无序碳是一类用于热管理的重要材料,但人们对其热输运性质与结构的依赖关系及其微观机制尚缺乏全面的理论认识。为此,阿尔托大学王彦周博后(通讯作者)、Miguel A. Caro 研究员、Tapio Ala-Nissila 教授(通讯作者)、北京科技大学钱
增材制造的技术瓶颈:激光粉末床熔融(LPBF)虽能制造复杂结构,但其非平衡热历程易引发裂纹、孔隙等缺陷,限制高性能合金的应用。高熵合金的潜力:多主元高熵合金(HEAs)因晶格畸变、鸡尾酒效应和短程有序特性,展现出优异的强度、耐腐蚀性和热稳定性,但现有可打印HE
兰州理工大学团队通过分子动力学模拟发现,NiCrAlFe合金的临界冷速约为4×10¹² K/s,冷速变化可显著调控其晶体与非晶结构比例,为高性能合金设计提供新思路。