广义朗之万动力学：非马尔可夫粒子模型的构建与数值积分
软凝聚态物质
2018-11-16 v4 计算物理
摘要
我们提出一种广义朗之万动力学（GLD）技术，用于从细粒度参考模拟构建基于粒子的非马尔可夫粗粒化模型并对其进行高效积分。所提出的 GLD 模型具有离散化广义朗之万方程的形式，其中自记忆核与对记忆核包含依赖于距离的双粒子贡献。记忆核由底层细粒度系统的动力学关联函数迭代重构。我们为这类非马尔可夫模型开发了一种计算复杂度随粗粒化粒子数线性增长的模拟算法。我们的 GLD 方法适用于时间尺度分离不完全的系统的粗粒化研究，这类情况常见于软物质系统等。我们将该方法应用于具有频率依赖流体动力学相互作用的纳米胶体悬浮液。我们表明 GLD 模拟的结果完美复现了底层细粒度系统的动力学。这些模拟的有效加速达到约 倍。此外，还研究了粗粒化模型相对于纳米胶体密度变化的转移性。结果表明，该模型可转移至纳米胶体密度与参考系统密度相差达一个数量级的系统。
引用
@article{arxiv.1808.00270,
title = {Generalized Langevin dynamics: Construction and numerical integration of non-Markovian particle-based models},
author = {Gerhard Jung and Martin Hanke and Friederike Schmid},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.00270},
year = {2018}
}
备注
16 pages, 6 figures, accepted by Soft Matter (https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2018/sm/c8sm01817k#!divAbstract)