molecular dynamics是什麼意思，molecular dynamics的意思翻譯、用法、同義詞、例句

常用詞典

[物] 分子動力學

例句

In the computer simulations, the Discrete Molecular Dynamics (DMD) method was induced.

在計算機模拟方面，我們引入了離散分子動力學(DMD)方法。

Nuclear magnetic resonance has proved to be very useful in studying molecular dynamics.

核磁共振波譜學在動力學研究上具有非常獨特的優勢。

Cyclic mapping and reduction recursive bisection method were used to parallel the molecular dynamics.

分别用循環映射法和簡化遞歸對剖法實現了分子動力學的并行計算。

In this paper molecular dynamics (MD) simulation was applied to validate COMPASS force field for HMX.

首先通過分子動力學(MD)模拟考察了COMPASS力場對HMX的適用性。

The rheological behavior of nanometer-thick liquid film has been predicted by Molecular Dynamics Simulation.

本文以分子動力學方法模拟了納米級液體薄膜的流變特性。

專業解析

分子動力學（Molecular Dynamics，簡稱MD）是一種基于物理學原理的計算機模拟技術，用于研究原子和分子在特定條件下的運動規律與相互作用。它通過數值求解牛頓運動方程，追蹤體系中每個粒子（通常是原子）隨時間推移的位置和速度變化，從而揭示物質的微觀結構、動力學行為及宏觀性質。

核心原理與過程

物理基礎
分子動力學基于經典牛頓力學（$F = ma$），計算每個原子受周圍原子作用力後的加速度，進而更新其位置和速度。體系中所有原子的運動軌迹共同構成系統的演化過程。
勢函數與力場
原子間的相互作用通過分子力場（如AMBER、CHARMM）描述，其數學表達式通常包含鍵長振動、鍵角彎曲、二面角扭轉及非鍵相互作用（範德華力、靜電力）。例如，Lennard-Jones勢函數常用于描述範德華力：

$$ V(r) = 4epsilon left[ left(frac{sigma}{r}right)^{12} - left(frac{sigma}{r}right) right] $$

其中 $epsilon$ 和 $sigma$ 為原子對參數。
數值積分算法
采用Verlet算法或蛙跳法（Leapfrog）等數值方法，以微小時間步長（通常0.1–2飛秒）疊代更新原子位置。例如Verlet算法的位置更新公式為：

$$ r(t + Delta t) = 2r(t) - r(t - Delta t) + frac{F(t)}{m} Delta t $$

核心應用領域

生物大分子模拟：研究蛋白質折疊、酶催化機制及藥物-靶标結合過程（如COVID-19病毒蛋白與抑制劑相互作用）。
材料科學：分析合金相變、高分子材料力學性能及納米材料熱傳導特性。
溶液化學：揭示離子溶劑化結構、電解質界面行為及擴散動力學機制。

技術優勢與局限

優勢：

提供原子級時空分辨率（皮秒至微秒尺度）
可模拟極端條件（高溫高壓）下的物質行為
局限：

計算量隨原子數$N$呈$O(N)$增長（長程力計算）
經典力場無法描述化學反應中的電子轉移（需結合量子力學方法）

權威參考文獻：

Schlick, T. Molecular Modeling and Simulation (Springer, 2010), pp. 235-289.

Allen, M.P. & Tildesley, D.J. Computer Simulation of Liquids (Oxford UP, 2017), Chapter 3.

D.E. Shaw Research, "Atomic-Level Simulation of Protein Dynamics", Science (2010).

National Institute of Standards and Technology (NIST)，材料模拟數據庫案例.

網絡擴展資料

分子動力學（Molecular Dynamics，MD）是一種基于計算機模拟的計算方法，用于研究原子和分子在特定物理條件下的運動規律及其相互作用。以下是詳細解釋：

定義與基本原理

分子動力學通過數值求解牛頓運動方程，模拟粒子（如原子或分子）在勢能場作用下的運動軌迹。其核心是計算每個粒子隨時間演化的位置和速度，從而揭示系統的微觀行為。

核心方程：牛頓第二定律
$$ F_i = m_i cdot a_i = - abla U(mathbf{r}_i) $$
其中，( F_i ) 是粒子 ( i ) 所受的力，( m_i ) 是質量，( a_i ) 是加速度，( U ) 是勢能函數，( mathbf{r}_i ) 是位置矢量。

關鍵組成部分

勢能函數（力場）
描述原子間相互作用的數學模型，如鍵長、鍵角、二面角、範德華力和靜電力。常用力場包括 AMBER、CHARMM 和 GROMOS。
積分算法
如 Verlet 算法或 Leap-Frog 算法，用于離散化時間步長（通常為 1 飛秒）并更新粒子位置和速度。
周期性邊界條件
模拟體系通常被置于周期性重複的“盒子”中，以減小表面效應的影響。
熱力學系綜控制
通過 Berendsen 熱浴或 Nosé-Hoover 方法調節溫度、壓力等參數，模拟不同熱力學條件（如 NVT、NPT 系綜）。

應用領域

生物分子：研究蛋白質折疊、酶催化機制、藥物與受體的結合。
材料科學：分析金屬、聚合物的力學性質或相變行為。
納米技術：模拟碳納米管、石墨烯的電子或熱傳導特性。
化學：探索反應路徑和溶劑化效應。

局限性

時間尺度：通常限于微秒級，難以直接觀測慢過程（如蛋白質折疊）。
計算成本：原子數量增加會顯著提升計算複雜度。
力場精度：勢能函數的近似可能影響結果的準确性。

分子動力學通過原子層面的動态模拟，為理解物質行為提供了重要工具，廣泛應用于科研和工業領域。如需具體案例或軟件工具（如 LAMMPS、NAMD）的說明，可進一步探讨。

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