全文鏈接：http://tecdat.cn/?p=27993?

原文出處：拓端數(shù)據(jù)部落公眾號(hào)

作者：Lawrence Xi

這是一個(gè)偏學(xué)術(shù)的項(xiàng)目。流體力學(xué)界對過冷液體（supercooled liquid）的認(rèn)知還不完善，我的項(xiàng)目利用Python的分子模擬，通過搭建一個(gè)binary hard disk system并對系統(tǒng)進(jìn)行壓縮模擬來驗(yàn)證Dynamic Facilitation Theory是否適用于我搭建的分子模型。

DF Theory包含以下理論推測

系統(tǒng)激發(fā)態(tài)密度與系統(tǒng)壓力成log關(guān)系：

系統(tǒng)的弛豫時(shí)間和系統(tǒng)壓力成如下關(guān)系：

?來源：項(xiàng)目PPT

我在Python內(nèi)搭建如上binary hard disk模型,?并壓縮系統(tǒng)至不同的密度來模擬過冷液體。壓縮完成之后在此運(yùn)行系統(tǒng)來模擬過冷液體常規(guī)布朗運(yùn)動(dòng)。在此期間，收集每一個(gè)粒子的實(shí)時(shí)坐標(biāo)（x,y）并做如下計(jì)算：

1. 辨別系統(tǒng)的激發(fā)態(tài)密度

1. 驗(yàn)證系統(tǒng)激發(fā)態(tài)密度和系統(tǒng)壓力是否成log關(guān)系

1. 計(jì)算系統(tǒng)的弛豫時(shí)間（relaxation time）

1. 驗(yàn)證系統(tǒng)弛豫時(shí)間和系統(tǒng)壓力的關(guān)系

結(jié)果?

通過收集大量系統(tǒng)模擬分子坐標(biāo)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)以及對其進(jìn)行延伸計(jì)算，我們可以發(fā)現(xiàn)DF Theory是適用于binary hard disk system。?

激發(fā)識(shí)別

用指示函數(shù)量化激發(fā)的總密度?

?

??來源：項(xiàng)目PPT

Boltzmann關(guān)系：線性關(guān)系與查找能量標(biāo)度KA

???來源：項(xiàng)目PPT

???來源：項(xiàng)目PPT

?

??來源：項(xiàng)目PPT

?

?來源：項(xiàng)目PPT?

?來源：項(xiàng)目PPT?

?

?來源：項(xiàng)目PPT?

關(guān)于作者

在此對Lawrence Xi對本文所作的貢獻(xiàn)表示誠摯感謝，他畢業(yè)于加州大學(xué)圣塔芭芭拉分校，專長化學(xué)工程和統(tǒng)計(jì)。興趣技能點(diǎn)廣泛，對數(shù)據(jù)分析，品牌營銷，客戶策略，以及industry-related科研感興趣，精通Microsoft Office，Python，Matlab，Mathematica等學(xué)術(shù)軟件，尤其Python 數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)充分。

最受歡迎的見解

1.用R語言模擬混合制排隊(duì)隨機(jī)服務(wù)排隊(duì)系統(tǒng)

2.R語言中使用排隊(duì)論預(yù)測等待時(shí)間

3.R語言中實(shí)現(xiàn)馬爾可夫鏈蒙特卡羅MCMC模型

4.R語言中的馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換(Markov regime switching)模型

5.python中使用馬爾可夫決策過程(MDP)動(dòng)態(tài)編程來解決最短路徑強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題

6.用R語言模擬混合制排隊(duì)隨機(jī)服務(wù)排隊(duì)系統(tǒng)

7.Python基于粒子群優(yōu)化的投資組合優(yōu)化

8.R語言幾何布朗運(yùn)動(dòng) GBM模擬股票價(jià)格優(yōu)化建立期權(quán)定價(jià)概率加權(quán)收益曲線可視化

9.R語言進(jìn)行支持向量機(jī)回歸SVR和網(wǎng)格搜索超參數(shù)優(yōu)化