分子动力学资讯

力场、积分与热力学：分子动力学模拟的核心要素解析

分子动力学模拟（Molecular Dynamics, MD）是一种通过经典力学方法研究原子和分子随时间演化行为的计算模拟技术。

自组装分子动力学模拟是一种利用分子动力学方法研究分子在无外力作用下通过非共价相互作用（如范德华力、氢键等）自发组织成有序结构的模拟技术。它广泛应用于研究纳米材料、生物分子、聚合物等体系的结构形成机制、稳定性及功能性能。该方法通过跟踪粒子的运动和相互作用，揭示从

石墨烯具有超高的比表面积和优异的机械强度，在膜分离中被广泛研究。其单层二维结构使得分子可以通过膜的孔隙进行选择性透过，同时对小分子的选择性过滤也具有较高的效率。近年来，石墨烯氧化物膜（GO膜）也逐渐应用于水处理领域，具有较好的水通量和过滤性能。

离子的迁移扩散计算通过原子尺度的动态模拟，揭示了材料中离子传输的微观机制与宏观性能的关联，成为优化能源存储与转换器件的关键理论工具。

均方位移（MSD）是分子动力学模拟中表征粒子扩散行为的关键指标。本文系统介绍了MSD的理论基础、计算方法和特征规律，重点展示了其在电池（离子迁移）、催化（质子扩散）、合金（高温变形）和生物（分子跨膜）等领域的应用。通过定量分析粒子运动与宏观性能的关联，MSD为

非绝热分子动力学（Non - adiabatic Molecular Dynamics，NAMD）是在分子动力学基础上，考虑了电子态之间非绝热跃迁过程的一种计算方法，用于研究涉及电子态变化的复杂体系动力学过程。以下是其基本原理和计算方法：

均方位移（MSD）是分子动力学模拟中表征粒子扩散行为的关键指标。本文系统介绍了MSD的理论基础、计算方法和特征规律，重点展示了其在电池（离子迁移）、催化（质子扩散）、合金（高温变形）和生物（分子跨膜）等领域的应用。通过定量分析粒子运动与宏观性能的关联，MSD为

展望未来，随着神经网络势能面与高性能计算的发展，二者的耦合应用将进一步推动催化理论向动态–静态协同、多尺度耦合的方向演进，助力催化科学实现从机制解析到材料设计的全链条创新。

展望未来，随着神经网络势能面与高性能计算的发展，二者的耦合应用将进一步推动催化理论向动态–静态协同、多尺度耦合的方向演进，助力催化科学实现从机制解析到材料设计的全链条创新。

MD模拟的根基深深扎根于经典力学之中。在微观层面，粒子间的相互作用错综复杂，而势函数则成为了描述这种相互作用的有效手段。常见的势函数包括Lennard-Jones势、Morse势等。

在电解液分子动力学研究中，径向分布函数（Radial Distribution Function，RDF）是一种用于描述粒子间相对距离分布的统计工具。它能够反映系统中粒子的局部密度分布情况，是分析分子间相互作用、结构特征及配位数的重要方法。

机器学习势函数（Machine Learning Potentials, MLFFs）是一种基于机器学习技术的势能函数，用于模拟分子和材料的物理行为。

在MD模拟过程中，为了尽可能地还原生物大分子（尤其是蛋白质）在生理环境下的状态，通常将这些生物大分子置于虚拟的水环境中，并假设它们在纯水或含离子水中完全溶剂化。当然，对于诸如膜蛋白等在生理状态下就并非完全暴露在水环境中的生物大分子，在进行MD模拟前还需做特殊处