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利用Python實(shí)現(xiàn)簡單LJ流體的分子動(dòng)力學(xué)模擬并根據(jù)軌跡計(jì)算徑向分布函數(shù)以及擴(kuò)散系數(shù)

2022-07-30 17:26 作者:第N次嘗試改名  | 我要投稿

前言:此程序是筆者2021秋季學(xué)期的一門課程的作業(yè)(拖延癥晚期發(fā)作,現(xiàn)在才分享出來)。此程序是基于github上一個(gè)Python程序修改得到,原程序詳見 [1]。由于筆者對(duì)原程序中的約化單位不太適應(yīng),所以將約化單位改成了實(shí)際單位,并引入了氬的參數(shù)。通過這個(gè)程序,我對(duì)分子動(dòng)力學(xué)(MD)的模擬過程和數(shù)據(jù)的處理都有了更加深入的了解,所以分享出來,希望對(duì)大家有所幫助。同時(shí),大家發(fā)現(xiàn)問題也可以直接指出,極其歡迎文明、友善的交流討論。?

理論基礎(chǔ):MD的基本模擬過程和相關(guān)理論詳見[2],此處僅展示徑向分布函數(shù)(RDF)和擴(kuò)散系數(shù)的計(jì)算公式(公式直接從老師的課件截圖而來)。

RDF的計(jì)算公式:


通過愛因斯坦關(guān)系計(jì)算擴(kuò)散系數(shù):


通過積分速度自相關(guān)函數(shù)得到擴(kuò)散系數(shù):

代碼:

參考文獻(xiàn):

[1]?https://github.com/basnijholt/molecular-dynamics-Python/blob/master/MD.ipynb;

[2]?Frenkel, Daan, and Berend Smit.?Understanding molecular simulation: from algorithms to applications. Vol. 1. Elsevier, 2001.


利用Python實(shí)現(xiàn)簡單LJ流體的分子動(dòng)力學(xué)模擬并根據(jù)軌跡計(jì)算徑向分布函數(shù)以及擴(kuò)散系數(shù)的評(píng)論 (共 條)

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