內容簡介
Why did we write a second edition? A minor revision of the first editionwould have been adequate to correct the (admittedly many) typographicalmistakes. However, many of the nice comments that we received from stu-dents and colleagues alike, ended with a remark of the type: "unfortunately,you dont discuss topic x".
內頁插圖
目錄
Preface to the Second Edition
Preface
List of Symbols
1 Introduction
Part 1 Basics
2 Statistical Mechanics
2.1 Entropy and Temperature
2.2 Classical Statistical Mechanics
2.2.1 Ergodicity
2.3 Questions and Exercises
3 Monte Carlo Simulations
3.1 The Monte Carlo Method
3.1.1 Importance Sampling
3.1.2 The Metropolis Method
3.2 A Basic Monte Carlo Algorithm
3.2.1 The Algorithm
3.2.2 Technical Details
3.2.3 Detailed Balance versus Balance
3.3 Trial Moves
3.3.1 Translational Moves
3.3.2 Orientational Moves
3.4 Applications
3.5 Questions and Exercises
4 Molecular Dynamics Simulations
4.1 Molecular Dynamics: The Idea
4.2 Molecular Dynamics: A Program
4.2.1 Initialization
4.2.2 The Force Calculation
4.2.3 Integrating the Equations of Motion
4.3 Equations of Motion
4.3.1 Other Algorithms
4.3.2 Higher-Order Schemes
4.3.3 LiouviUe Formulation of Time-Reversible Algorithms
4.3.4 Lyapunov Instability
4.3.5 One More Way to Look at the Verlet Algorithm
4.4 Computer Experiments
4.4.1 Diffusion
4.4.2 Order-Algorithm to Measure Correlations
4.5 Some Applications
4.6 Questions and Exercises
Part 2 Ensembles
5 Monte Carlo Simulations in Various Ensembles
5.1 General Approach
5.2 Canonical Ensemble
5.2.1 Monte Carlo Simulations
5.2.2 Justification of the Algorithm
5.3 Microcanonical Monte Carlo
5.4 Isobaric-Isothermal Ensemble
5.4.1 Statistical Mechanical Basis
5.4.2 Monte Carlo Simulations
5.4.3 Applications
5.5 Isotension-Isothermal Ensemble
5.6 Grand-Canonical Ensemble
5.6.1 Statistical Mechanical Basis
5.6.2 Monte Carlo Simulations
5.6.3 Justification of the Algorithm
5.6.4 Applications
5.7 Questions and Exercises
6 Molecular Dynamics in Various Ensembles
6.1 Molecular Dynamics at Constant Temperature
6.1.1 The Andersen Thermostat 4
6.1.2 Nos Hoover Thermostat
……
Part 3 Free Energies and Phase Equilibria
Part 4 Advanced Techniques
Part 5 Appendices
精彩書摘
It is difficult to talk about Monte Carlo or Molecular Dynamics programs inabstract terms. The best way to explain how such programs work is to writethem down. This will be done in the present section.Most Monte Carlo or Molecular Dynamics programs are only a few hun- dred to several thousand lines long. This is very short compared to, forinstance, a typical quantum-chemistry code. For this reason, it is not un- common that a simulator will write many different programs that are tailor-made for specific applications. The result is that there is no such thing as a standard Monte Carlo or Molecular Dynamics program. However, the cores of most MD/MC programs are, if not identical, at least very similar. Next,we shall construct such a core. It will be very rudimentary, and efficiency has been traded for clarity. But it should demonstrate how the Monte Carlomethod works.
前言/序言
Why did we write a second edition? A minor revision of the first editionwould have been adequate to correct the (admittedly many) typographicalmistakes. However, many of the nice comments that we received from stu-dents and colleagues alike, ended with a remark of the type: "unfortunately,you dont discuss topic x". And indeed, we feel that, after only five years,the simulation world has changed so much that the title of the book was nolonger covered by the contents.The first edition was written in 1995 and since then several new tech-niques have appeared or matured. Most (but not all) of the major changesin the second edition deal with these new developments. In particular, wehave included a section on.
探索材料科學與生命科學的基石:先進分子模擬技術概覽 引言 在現代科學研究中,理解物質在原子和分子層麵的行為是推動技術進步和解決復雜科學問題的關鍵。從新型藥物的發現到高性能材料的開發,再到對氣候變化機製的深入認識,分子模擬已成為理論與實驗之間的重要橋梁。本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角,介紹當前最前沿、最強大的分子模擬方法及其在不同科學領域的應用。我們不側重於基礎的入門概念,而是將焦點放在如何利用這些高級工具來解決實際的、具有挑戰性的科學問題。 第一部分:理論基礎與高級算法 本部分將深入探討分子模擬背後的核心物理學原理和計算方法學。我們將超越傳統的分子力學(MM)基礎,重點剖析如何處理量子效應和復雜多體相互作用。 1. 量子化學計算方法的前沿進展 我們將詳細審視現代量子化學計算的局限性與突破。重點內容包括: 密度泛函理論(DFT)的進階應用: 不僅限於標準交換關聯泛函,更深入討論瞭如何選擇和構建更精確的泛函(如混閤泛函、長程修正泛函)以準確描述色散力、激發態過程以及在凝聚相體係中的應用挑戰(例如,如何有效處理周期性邊界條件下的電子結構計算)。 後-Hartree-Fock(Post-HF)方法的性能考量: 探討耦閤簇理論(Coupled Cluster, CCSD(T))在小分子體係中的精度極限,以及如何將其計算成本降低到可接受範圍,例如通過綫性化耦閤簇方法(LCC)或在半經驗方法中引入更高階的修正項。 多尺度模擬中的量子信息傳遞: 詳細介紹如何有效地將高精度的量子化學計算結果(如勢能麵或電荷分布)嵌入到更大尺度的分子動力學或濛特卡洛模擬中,特彆是“從頭算分子動力學”(AIMD)的效率優化策略,包括基於機器學習的勢能麵構建。 2. 經典分子模擬的拓展框架 在經典模擬領域,我們關注如何提升采樣效率和更精確地描述相互作用。 高級采樣技術: 重點介紹如何剋服勢能麵上的能量陷阱。詳細討論Metadynamics(元動力學)在高維反應坐標上的應用,特彆是如何通過適應性網格劃分和局部增強自由能計算來加速收斂。同時,探討Replica Exchange Molecular Dynamics (REMD) 在處理復雜蛋白質摺疊或晶體相變問題中的具體實施細節和參數優化。 勢能函數的構建與驗證: 剖析現代力場的構建哲學,尤其關注如何利用大量的實驗數據和高精度量子化學數據(QM/MM數據)來訓練參數。討論靶嚮勢能函數(Targeted Force Fields)的開發,例如用於描述離子液體或高熵閤金的非成鍵相互作用。 介觀與粗粒化建模的精度校準: 探討如何從原子級模型精確地映射到粗粒化模型,以確保宏觀性質(如粘度、擴散係數)的一緻性。重點分析不同類型的粗粒化方案(如基於能量或基於密度匹配的方案)在描述界麵現象時的適用性。 第二部分:多尺度建模與前沿應用 本部分將跨越尺度界限,展示如何將第一部分討論的理論工具整閤起來,解決當今科學界麵臨的重大挑戰。 3. 復雜生物係統的模擬 生物係統的高復雜性和高自由度對模擬提齣瞭嚴峻的挑戰。本書將聚焦於突破性的應用領域: 膜蛋白的動力學與功能: 探討如何利用超長程分子動力學模擬(皮秒到毫秒尺度)來解析離子通道的開閉機製和配體結閤過程。重點分析如何精確模擬脂質雙分子層與蛋白質之間的潤滑和界麵效應。 核酸與蛋白質的動態結閤機製: 深入研究RNA摺疊動力學和酶促反應的過渡態結構。討論如何利用QM/MM方法精確描述催化位點中的電子轉移和質子轉移,並結閤自由能微擾(FEP)技術預測結閤親和力。 藥物發現中的動態篩選: 不僅僅是靜態對接,更側重於基於動力學的虛擬篩選。討論如何利用“稀缺事件模擬”(如Transition Path Sampling, TPS)來重建藥物從結閤到失活的完整反應路徑。 4. 凝聚態物質與材料設計 在材料科學領域,模擬是指導實驗閤成的關鍵工具。 界麵與錶麵物理: 詳細分析異質結的電子結構和電荷轉移過程。重點討論如何使用第一性原理方法模擬催化劑錶麵的吸附與解吸動力學,特彆是高壓和高溫條件下的反應活性。 新型電池電解質與固態界麵的研究: 模擬鋰離子在固態電解質中的跳躍機製和擴散路徑。探討如何利用濛特卡洛模擬來確定電荷傳輸層的缺陷濃度和遷移率,從而優化電池性能。 高熵閤金與無序體係的結構解析: 針對傳統周期性模型難以處理的無序材料,介紹如何構建大尺寸隨機模型,並結閤AIMD來解析局部結構特徵、體相性質以及熱力學穩定性。 5. 隨機過程與數據驅動的模擬 現代模擬越來越依賴於數據科學和機器學習的融閤。 機器學習勢能的構建與驗證: 不僅是介紹基礎的神經網絡勢能(NNP),而是深入探討如何保證NNP在遠離訓練集的化學空間中仍具有可靠的預測能力(外推性)。討論激活學習(Active Learning)在係統性探索勢能麵上的應用。 數據同化與實驗反饋: 介紹如何將實驗測量到的宏觀數據(如光譜數據、散射數據)通過貝葉斯方法或卡爾曼濾波方法,實時反饋到模擬的采樣過程中,以加速對真實物理過程的收斂。 稀有事件和非平衡態模擬的統計推斷: 探討如何從有限的模擬軌跡中,通過偏差控製(Variance Reduction)技術,以更少的計算資源獲得對非平衡過程(如相變過程中的過衝)的可靠統計推斷。 結語 本書旨在為已經掌握基礎分子模擬概念的研究人員提供一個進階的、麵嚮應用和前沿方法的指南。通過對這些復雜理論和先進算法的深入剖析,讀者將能夠設計和執行更具挑戰性、更具創新性的模擬項目,從而在各自的研究領域取得突破性進展。