테스트 목적으로 물의 분자 역학 시뮬레이션을 실행하고 있습니다. 상자가 아주 작습니다. 고전적인 MD를 사용하는 사람에게 물어 보면 DFT 사람에게 물어 보면 상대적으로 큽니다. 주기적 경계 조건에 58 개의 물 분자가 있습니다.
CPU 시간을 절약하기 위해 ab initio MD를 실행하기 전에 클래식 포스 필드로 셀을 최적화하고 있습니다. 시스템을 1ns 동안 고전적으로 300K로 평형화 한 다음 마지막 스냅 샷을 작성하여 ab initio MD의 입력으로 사용합니다. 내 ab initio MD는 평면 파 기준 세트와 PAW (의사) 전위 (VASP는 코드 임)가있는 일반 DFT 기반 Born-Oppenheimer MD입니다. 클래식 시뮬레이션과 ab initio 시뮬레이션 모두에서 속도 조정 온도 조절기를 사용하여 온도를 300K로 일정하게 유지합니다.
나는 고전과 ab initio 사이를 전환하는 두 가지 다른 방법을 조사하고 있습니다.
- 고전 궤도에서 초기 속도와 위치를 가져와 ab 시뮬레이션 시뮬레이션을위한 초기 구성으로 가져옵니다.
- 기존 위치를 유지하면서 시스템을 제로 온도로 동결하고 DFT 코드로 가져온 다음 최대 (현재 0.5ps에서 수행 중) 300K까지 가열하십시오.
나는 두 가지 전략이 짧은 (예를 들어 10ps) 평형 기간 후에 동일한 평균 에너지로 이어지기를 바랐습니다. 특히 시작 구성이 언급 된 온도 트릭 (초기 속도가 다름)을 제외하고 정확히 동일한 (초기 위치와 동일) 것을 고려하면 . 그렇지 않다. 아래 그림은 시스템이 정지 된 다음 빠르게 가열되는 시뮬레이션이 다른 MD보다 에너지가 약 1eV 더 낮은 에너지 영역을 찾는다는 것을 보여줍니다.이 속도는 기존 MD에서 가져온 속도입니다.
내 질문은 :
- 이것이 예상되는지의 여부;
- 고전에서 ab initio MD 로의 전환을 최적화하는 성공적인 전략이 알려져 있습니까?
- 그리고 당신은 그 문제에 관한 적절한 문학으로 나를 가리킬 수 있습니까?
편집하다:
나는 더 많은 테스트를 수행하고 있으며 현재 제한된 데이터로 시스템 특정 문제 일 수 있습니다. 동일한 크기의 상자에서 물 대신 메탄올을 사용한 테스트에서 두 개의 서로 다른 초기 속도 체계가 동일한 평균 에너지로 빠르게 수렴됨을 보여주었습니다. 그러나, 고전적인 구성은 메탄올의 경우 양자 구성에 매우 근접했다. 즉, t = 0에서의 에너지는 수렴 후의 평균 에너지에 매우 근접했다. 물은 악명 높은 시스템이므로 아마도이 문제는 다소 물에 국한됩니다. 답변이 추가되지 않으면 모든 테스트가 완료되면 결과를 기반으로 답변을 게시하고 게시합니다.