通过随机网络建模 Lennard-Jones 粒子的聚集过程

我们通过将每个团簇尺寸 $N$ 的能量景观映射到随机网络，计算从 $N$ 粒子团簇网络到 $N+1$ 粒子团簇网络的转移概率，并将这些网络连接成一个单一的联合网络，从而对根据 Lennard-Jones 对势相互作用的粒子/原子的等温聚集过程进行建模。附着速率是一个控制参数。所得代表多达 14 个粒子聚集过程的网络包含 6427 个顶点。它不仅是时间不可逆的，而且是可约的。为了分析其瞬态动力学，我们引入了预期初始分布和附着前分布的序列，并在大范围的附着速率和三个温度值下计算了它们。结果，我们找到了在聚集过程中每个团簇尺寸最可能观察到的构型。我们检查了附着过程，并对每个团簇尺寸的局部能量极小值集进行了结构分析。我们表明，在网络中发生的附着和弛豫这两个过程，都导致了二十面体堆积在小团簇（多达 14 个原子）中的主导地位。