如何模拟离子扩散？均方位移（MSD）理论与跨尺度应用解析！
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
分子动力学
NAMD非绝热分子动力学的原理与计算方法
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：
如何模拟离子扩散？
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
DFT计算还是MD模拟 两种主流计算方法的正确应用方式
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。
DFT计算还是MD模拟？两种主流计算方法的正确应用方式
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。
分子动力学模拟：原理、步骤、软件、方法
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。
电解液分子动力学径向分布函数rdf
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 VS 分子动力学（MD）模拟
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。
分子动力学（五）
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