Born-Mayer-Huggins 系统分子动力学的随机批量高斯求和方法

Born-Mayer-Huggins (BMH) 势能将库仑相互作用与色散和短程指数排斥相结合，广泛用于离子材料如熔融盐。然而，BMH 系统的大规模分子动力学模拟常受计算、通信和内存成本限制。我们最近提出了随机批量高斯求和 (RBSOG) 方法，通过高斯求和分解将势能分为短程和远程部分，并在傅里叶空间中应用重要抽样处理远程部分。本文我们将 RBSOG 扩展至 BMH 系统，并引入随机批量列表 (RBL) 方案进一步加速短程部分，形成高效处理 BMH 势能的统一框架。随机批量求和与 RBL 的组合实现了对 BMH 系统中长程和短程相互作用的高效可扩展处理，尤其是 RBL 通过随机批量邻域列表有效处理中程指数排斥和色散。我们提供误差估计，表明 RBL 力的理论收敛性。我们在熔融 NaCl 和混合碱金属卤化物上进行评估，最多达 $5\times10^6$ 原子，使用 2048 个 CPU 核心。与基于 Ewald 方法的粒子-粒子-网格方法和仅使用 RBSOG 的方法相比，我们的方法在相同结构和热力学精度下，使用 1000 个核心实现约 $4\sim10\times$ 和 $2\times$ 的加速，同时降低内存使用。这些结果表明该方法在准确性和可扩展性方面具有吸引力，适用于具有远程相互作用的 MD 模拟。