一种事件驱动的混合分子动力学与直接模拟蒙特卡洛算法
材料科学
2007-08-03 v1 统计力学
摘要
开发了一种新颖的随机事件驱动分子动力学 (SEDMD) 算法，用于模拟悬浮在溶剂中的聚合物链。聚合物被表示为由方势阱系住的硬球链，并通过硬核势与溶剂粒子相互作用。该算法使用事件驱动分子动力学 (EDMD) 来模拟聚合物链以及链珠与周围溶剂粒子之间的相互作用。溶剂粒子之间的相互作用不像事件驱动算法那样进行确定性处理，而是使用直接模拟蒙特卡洛 (DSMC) 方法随机确定溶剂中的动量和能量交换。溶剂与溶质之间的耦合在粒子水平上得到了一致表示，然而，与对溶剂和溶质进行的全分子动力学模拟不同，该算法忽略了溶剂的空间结构。本文详细描述了该算法，并将其应用于研究系住在硬壁上并受均匀剪切作用的聚合物链的动力学。该算法紧密复现了全分子动力学模拟的结果，且效率高出两个数量级。结果未证实聚合物链存在周期性（循环）运动。
引用
@article{arxiv.0708.0251,
title = {An Event-Driven Hybrid Molecular Dynamics and Direct Simulation Monte Carlo Algorithm},
author = {Aleksandar Donev and Alejandro L. Garcia and Berni J. Alder},
journal= {arXiv preprint arXiv:0708.0251},
year = {2007}
}
评论
This work was performed under the auspices of the U.S. Department of Energy by the University of California Lawrence Livermore National Laboratory under Contract No. W-7405-Eng-48 (UCRL-ABS-233205)