㈠ 縱軸為RMSD值，橫軸為時間的圖是利用什麼軟體做出來的如下圖（與分子動力學模擬有關）
按照教程來，先跑完動力學，然後用腳本獲得RMSD值，然後根據你模擬的時間計算出每一幀的對應的時間步長，然後將數據拿到origin裡面作圖
㈡ 分子反應動力學的舉例
例如，為了使吸能反應 I+HCl─→HI+Cl
能夠發嫌悶生，增加 HCl的振動能比增加其平動能更為有效。它的逆反應 Cl+HI─→HCl+I
是一個放能反應,分子反應動力學能夠提供產物分子HCl振動態「布居反轉」的信息，從而為尋找化學激光工作物質提供了依據。它還能提供反應體系「碰撞對」真實碰撞過程的信息──「碰撞對」是直接反應還是經過一個絡合物的反應。
理論計算方法 20世紀30年代，以美國物理化學家H.艾林為代表的學派，用海特勒－倫敦計算H2的方法建立了H+H2反應體系的第一個勢能面，藉助統計力學方法計算了在該勢能面上的熱平衡反應速率常數，稱為絕對芹亮彎反應速率理論或過渡態理論。
分子反應動力學的理論計算方法分為三部分：①化學反應體系勢能面的量子化學計算；②反應截面（或幾率）的計算;③由反應截面計算反應速率常數。因此,也可以說分子反應動力學是研究反應體系在熱能面上運動過程的學科。在確定的勢能面上求解核的運動方程，既可以用經典力學方法，也可以用量子力學方法。
理論 嚴格的理論是量子力學散射理論。分子反應過程的全部信息包含在波函數中，在給定能量下，求解滿足一定漸近條件的薛定諤方程得到波函數，藉助入射波和出射波的幾率流密度守恆的關系，鍵核就可以得到反應截面（或幾率）。
以A+BC─→AB+C雙分子共線交換反應為例 (共線反應是指反應體系的三個原子沿直線相互接近的反應),該反應體系的坐標系見圖1。
在非相對論近似下，反應體系的哈密頓算符H寫作（圖2）：
式中μA,BC和μBC分別為A和BC,B和C之間相對運動的約化質量；mA、mB、mC分別為原子A、B、C的質量;h為普朗克常數；Vα和Vγ為有效勢函數。
核運動的薛定諤方程為： Hψ=Eψ (3)
漸近條件為：（圖3） 式中α為反應體系的初始排布,即A+BC；nα或n為BC的內量子數,nα為始態,n為反射態;γ表示終態排布,即C+AB；n為AB分子的內量子數,每一種排布和分子的一組內量子數（如α，nα）稱為反應體系的一個通道；kα或kγ為原子與雙原子分子相對運動的波數（圖4）；
為雙原子分子的內態波函數（圖5）；
稱為散射幅。能量守恆條件要求（圖6）： (5)
式中啚=h/2π;E為能量。由入射波和出射波幾率流密度守恆的條件,就可以得到由通道(α,nα)到通道(λ,nλ)的反應幾率為（圖7）： 式中v為(λ,nλ)通道中反應體系的相對運動速度。
H+H2(n)─→H2+H共線交換反應幾率的數值計算結果見圖2。
對於實際的三維化學反應，用上面的方法可以得到反應截面隨碰撞能變化的關系。用量子散射理論求反應截面（或幾率）的關鍵是求散射幅,一般是在自然反應坐標中用數值求解耦合微分方程。這是一項十分復雜的計算工作。
當反應體系的質量較大，德布羅意波長很短時，用經典軌跡法或者用准經典軌跡法，即對反應物初態分布和產物終態分布作量子校正的經典軌跡法研究反應體系沿勢能面的運動，往往也能得到比較滿意的定性或半定量的結果。
㈢ 分子動力學簡介
分子動力學(MD)是一種用於分析原子和分子物理運動的計算機模擬方法。原子和分子被允許在一段固定的時間內相互作用，從而可以看到系統的動態「進化」。
如下圖所示，當一個原子沉積在一個晶體上時，由於原子之間的吸引力，它並沒有反彈，而是保持附著狀態。隨著時間的遷移，我們可以看到從頂部接近的原子的動能在其他原子之間進行了重新分配。
一般來說，上述方程會轉化為談廳牛頓方程進行計算，原子和分子的軌跡是通過數值求解粒子相互作用系統的牛頓運動方程來確定的。其中粒子之間的力和它們的勢能通常是通過原子間勢或分子力學力場來計算的。
鍵的伸縮能：成鍵原子間相互作用力
鍵角彎曲能：成鍵角度的影響
鍵的扭曲能：化學鍵旋轉御侍褲時的能量變化
非鍵作用：分子間相互作用力，
非鍵作用：靜電相互作用
分子力學力場方法的基本原理是最小作用量原理，在分子內部化學鍵都有「自然」的鍵長值和鍵角值。分子要調整它的幾何形狀(構象)，以使其鍵長值和鍵角值盡可能接近自然值，同時也使非鍵作用處於最小的狀態。
舉個例子，原子之間靠近時相互排斥，為了減少這種作用，原子就趨於相互離開；但是這將使鍵長伸長或鍵角發生彎曲，又引起了相應的能量升高。最後的構型將是這兩種力折衷的結果,並且是能量最低的構型」。
MD是一種基於牛頓力學確定論的熱力學計算方法，與蒙特卡洛法相比在宏觀性質計算上具有更高的准確度和有效性，可以廣泛應用於物理，化學，生物，材料，醫學等各個領域。
但是MD沒有考慮電子轉移效應，不能准確模擬化學成鍵；需要大量的參數；且獲得的能量估計不是非常准確。因此，一種新的方法QM/鎮簡MM出現，它結合了QM(量子力學)的精度和MM(分子力學)的速度的優點。一般來說，它將系統的一小部分(如酶的活性位點)進行量子力學處理，其餘部分進行經典處理。
㈣ 分子動力學的基本理論有哪些
分子動力學是一門結合物理，數學和化學的綜合技術。
確定起始構型
進行分子動力學模擬的第一步是確定起始構型， 一個能量較低的起始構型是進行分子模擬 的基礎 ，一般分子的起始構型主要來自實驗數據或量子化學計算。 在確定起始構型之後要賦予構成分子的各個原子速度，這一速度是根據波爾茲曼分布隨機生成的，由於速度的分布符合波爾茲曼統計，因此在這個階段，體系的溫度是恆定的。另外，在隨機生成各個原子的運動速衫罩塌度之後須進行悶碼調整，使得體系總體在各個方向上的動量之和為零，即保證體系沒有平動位移。
進入平衡相
由上 一步確定的分子組建平衡相，在構建平衡相的時候會對構型、溫度等參數加以監控。
進入生產相
進入生產相之後體系中的分子和分子中的原子開始根據初始速度運動，可以想像其間會發生吸引、排斥乃至碰撞，這時就根據牛頓力學和預先給定的粒子間相互作用勢來對各個粒子的運動軌跡進行 計算 ，在這個過程中，體系總能量不變，但分子內部勢能和動能不斷相互轉化，從而體系的溫度也不斷變化，在整個過程中，體系會遍歷勢能面上的各個點，計算的樣本正是在這個過程中抽取的。
+ 計算結果 用抽樣所得體或圓系的各個狀態計算當時體系的勢能，進而計算構型積分。
㈤ 分子動力學的基本步驟
用抽樣所得體系的各個狀態計算當時體系的勢能，進而計算構型積分。作用勢與動力學計算
作用勢的選擇與動力學計算的關系極為密切，選擇不同的作用勢，體系的勢能面會有不同的形狀，動力學計算所得的分子運動 和 分子內部運動的軌跡也會不同，進而影響到抽樣的結果和抽樣結果的勢能計算，在計算宏觀體積和微觀成分關系的時候主要採用剛球模型的二體勢，計算系統能量，熵等關系時早期多採用Lennard-Jones、morse勢等雙體勢模型，對於金屬計算，主要採用morse勢，但是由於通過實驗擬合的對勢容易導致柯西關系，與實驗不符，因此在後來的模擬中有人提出採用EAM等多體勢模型，或者採用第一性原理計算結果通過一定的物理方法來擬合二體勢函數。但是相對於二體勢模型，多體勢往往缺乏明確的表達式，參量很多，模擬收斂速度很慢，給應用帶來很大的困難，因此在一般應用中，通過第一性原理計算結果擬合勢函數的L-J，morse等勢模型的應用仍然非常廣泛。 以下是做模擬的一般性步驟，具體的步驟和過程依賴於確定的系統或者是軟體，但這不影響我們把它當成一個入門指南：
1）首先我們需要對我們所要模擬的系統做一個簡單的評估, 三個問題是我們必須要明確的：
做什麼（what to do）為什麼做（why to do）怎麼做（how to do）
2）選擇合適的模擬工具，大前提是它能夠實現你所感興趣的目標，這需要你非常謹慎的查閱文獻，看看別人用這個工具都做了些什麼，有沒有和你相關的，千萬不要做到一半才發現原來這個工具根本就不能實現你所感興趣的idea，切記！
考慮1：軟體的選擇，這通常和軟體主流使用的力場有關，而軟體本身就具體一定的偏向性，比如說，做蛋白體系，Gromacs，Amber，Namd均可；做DNA, RNA體系，首選肯定是Amber；做界面體系，Dl_POLY比較強大，另外做材料體系，Lammps會是一個不錯的選擇
考慮2：力場的選擇。力場是來描述體系中最小單元間的相互作用的，是用量化等方法計算擬合後生成的經驗式，有人會嫌它粗糙，但是它確確實實給我們模擬大系統提供了可能，只能說關注的切入點不同罷了。常見的有三類力場：全原子力場，聯合力場，粗粒化力場；當然還有所謂第一代，第二代，第三代力場的說法，這里就不一一列舉了。
再次提醒注意：必須選擇適合於我們所關注體系和我們所感興趣的性質及現象的力場。
3）通過實驗數據或者是某些工具得到體系內的每一個分子的初始結構坐標文件，之後，我們需要按我們的想法把這些分子按照一定的規則或是隨機的排列在一起，從而得到整個系統的初始結構，這也是我們模擬的輸入文件。
4）結構輸入文件得到了，我們還需要力場參數輸入文件，也就是針對我們系統的力場文件，這通常由所選用的力場決定，比如鍵參數和非鍵參數等勢能函數的輸入參數。
5）體系的大小通常由你所選用的box大小決定，我們必須對可行性與合理性做出評估，從而確定體系的大小，這依賴於具體的體系，這里不細說了。6）由於初始構象可能會存在兩個原子挨的太近的情況（稱之為bad contact），所以需要在正式模擬開始的第一步進行體系能量最小化，比較常用的能量最小化有兩種，最速下降法和共軛梯度法，最速下降法是快速移除體系內應力的好方法，但是接近能量極小點時收斂比較慢，而共軛梯度法在能量極小點附近收斂相對效率高一些，所有我們一般做能量最小化都是在最速下降法優化完之後再用共軛梯度法優化，這樣做能有效的保證後續模擬的進行。
7）以平衡態模擬為例，你需要設置適當的模擬參數，並且保證這些參數設置和力場的產生相一致，舉個簡單的例子，gromos力場是用的范德華勢雙截斷來定范德華參數的，若你也用gromos力場的話也應該用雙截斷來處理范德華相互作用。常見的模擬思路是，先在NVT下約束住你的溶質（劑）做限制性模擬，這是一個升溫的過程，當溫度達到你的設定後, 接著做NPT模擬，此過程將調整體系的壓強進而使體系密度收斂。
經過一段時間的平衡模擬，在確定系統弛豫已經完全消除之後，就可以開始取數據了。如何判斷體系達到平衡，這個問題是比較技術性的問題，簡單的講可以通過以下幾種方式，一，看能量（勢能，動能和總能）是否收斂；二，看系統的壓強，密度等等是否收斂；三看系統的RMSD是否達到你能接受的范圍，等等。
8）運行足夠長時間的模擬以確定我們所感興趣的現象或是性質能夠被觀測到，並且務必確保此現象出現的可重復性。
9）數據拿到手後，很容易通過一些可視化軟體得到軌跡動畫，但這並不能拿來發文章。真正的工作才剛剛開始——分析數據，你所感興趣的現象或性質只是表面，隱含在它們之中的機理才是文章中的主題。
㈥ 分子動力學能量和結構優化能量的區別
體系的中原子類型和位置一旦確定，體系的總勢能也確定，因此通過移動體系的原子的位置，體系就在體系的勢能面上運動。那無論是分子動力學還是結構優化都是如此。在分子動力學模擬時，體系達到平衡就是體系在勢能面最低點附近振動。結構優化也是找這個最低點，
㈦ 分子動力學名詞解釋
分子動力學是一門結合物理，數學和化學的綜合技術。分子動力學是一套分子模擬山此方法，該方法主要是依靠牛頓力學來模擬分子體系的運動渣唯斗，以在由分子體系的如磨不同狀態構成的系統中抽取樣本，從而計算體系的構型積分，並以構型積分的結果為基礎進一步計算體系的熱力學量和其他宏觀性質。
進行分子動力學模擬的第一步是確定起始構型，一個能量較低的起始構型是進行分子模擬的基礎，一般分子的起始構型主要來自實驗數據或量子化學計算。在確定起始構型之後要賦予構成分子的各個原子速度，這一速度是根據波爾茲曼分布隨機生成的，由於速度的分布符合波爾茲曼統計，因此在這個階段，體系的溫度是恆定的。
㈧ 什麼是從頭計算分子動力學模擬
入門階段，首先你要知道你想做什麼，最好是找個看起來不太難的文章照著把裡面的模擬自己重復一遍。因為全原子模擬大都是用一些來進行的，因此你首先需要的是學會一些的使用，常用的生物分子模擬包括：Gromacs、Amber 和 NAMD 等等，材料有關的模擬還有 Lammps 等。學這些東西的時候首先主要是要知道模擬的基本流程以及實現的方法，包括怎樣搭建模擬的體系、各種文件格式的轉換、系綜與盒子的選擇、水及離子、能量極小化等等，等到模擬的軌跡出來怎樣對數據進行處理，等到之後還可以學習裡面的一些插件，例如一些加速采樣的方法等等。
自己學一種語言的話，在初期，做 MD 比較重要的是腳本語言，包括 Shell 腳本或者其它你自己喜歡的腳本。因為最終你還是不太可能完全在自己的電腦上跑程序的，所以要有一個你自己用得比較熟的、能對大規模的數據進行處理的語言，我覺得 Python 是很適合的，而且裡面的 Prody，Matplotlib 等等各種包都非常好用。
入門之後，如果希望自己通過一些量子化學的計算結果去調整和修改現有的力場，那麼需要能看懂其他人的代碼，這種時候很可能會需要能讀懂 Fortran 的代碼。如果自己喜歡做一些簡化模型自己弄著玩，用 Python 之類的寫起來是簡單，但是效率太低，還是需要會一點點 C 或者 C++，當然語言只是一方面，更重要的是自己要結合實際的體系做一些最簡單的優化。
相比起書籍來，還可以關注一些做模擬的學術們聚集的論壇和社區，例如：小木蟲、分子模擬論壇、ResearchGate 等等。
參考書的話，其實有很多，不過還是要看你自己需要哪方面的內容：
分子模擬方面的經典書籍：Understanding molecular simulation: From algorithms to applications 和 Molecular Modelling - Principles and Applications ，兩本書的側重點有些不同。
中文書籍：《分子模擬的理論與實踐》《計算化學——從理論化學到分子模擬》中的部分章節；
偏統計和計算物理方面：Statistical Mechanics: Algorithms and Computations。
㈨ 談談分子模擬中的能量最小化，弛豫和平衡態
目前分子模擬在很多領域得到了廣泛地應用。這主要得益於分子模擬理論的逐漸成熟和模擬工具的開發及完善。Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator (LAMMPS) 是目前材料領域應用廣泛的分子模擬工具包；而Gromacs則是生物體系模擬的一把利器。根據統計熱力學的要求，只有對平衡後結構做分析才能得到合理的結果。[1] 平衡態分子模擬的一般運行流程是能量最小化，弛豫、平衡模擬及采樣。下面我們將詳細介紹這三個流程。
1 能量最小化
分子模擬的初始構型往往偏離平衡態較遠。如果初始結構中有些原子靠的比較近，這樣系統的能量就會過高而使得模擬崩潰。另外如果原子靠的很近，相互作用力就是非常大，可能會導致原子在一個時間步內移出盒子邊界從而出現原子丟失的現象。一般分子動力學軟體包都提供了能量最小化(minimize)工具，能夠在一定程度上優化結構以減少原子間的壞的接觸。除了能量最小化工具，LAMMPS還提供了一些獨特的手段處理比較差的初始構形：
① pair_style soft :使用一個餘弦對勢將重疊的原子排開，這個勢能確保原子重疊時，體系的能量不會爆炸。進行一段時間的模擬後，可能會得到比較合理的構型，從而可以用正常的力場參數繼續進行模擬。
② fix nve/limit 0.1 : 限制一個原子在一個時間步內的最大位移，從而避免原子丟失。
當然能量最小化工具只能在一定程度上緩解(alleviate)壞的構型沖搏帶來的影響。為了順利地模擬，在搭建構型時就應注意避開原子靠近的情況。周期性帶來的原子重疊問題往往容易被忽略，因此需格外小心。
2 弛豫
弛豫(relaxation)指的是將非平衡的系統慢慢演變為平衡態。[2] 模擬剛開始時，系統的溫度，壓力等性質可能偏離設定值很遠，因此需要經過一段時間的模擬趨於平衡。通常針對體系的不同，可以分幾步弛豫不同的物理量。但是最終都需要一個預平衡過程中將系統弛豫到平衡。弛豫通常採用什麼系綜和控溫、控壓方法呢？
1 系綜的選擇
① 如果需要在NPT 系綜的平衡態下抽樣，可以考慮先將體系在NVT下模擬，把溫度T弛豫到穩態，再轉NPT系綜進行預平衡，從而把壓強P弛豫到穩態。因為溫度相較於壓強容易控制，在NVT系綜下模擬能夠在短時間內能進入平衡態。
② 如果需要在NVT 系綜的平衡態下抽樣，可以先在NPT系綜下將系統散燃祥密度弛豫到穩態，然後再轉NVT進行預平衡。
③ 特殊體系處理： (A) 兩相體系[1,3,4]：在構建初始構型前，可以對兩相分別進行平衡，再組合成新的結構。在NVT系綜下，限制固相的位置，讓液體弛豫以適應固相的位置。然後放開限制，轉到NPT系綜下進行預平衡。 (B) 不同分子的尺寸相差較大，如蛋白質在溶液中[1,5]：在NVT系綜下，限制蛋白的位置，讓溶液弛豫以適應蛋白的位置。然後放開限制，轉到NPT系綜下進行預平衡。(C)對於平衡時間長的體系，如離子液體[1]：此類體系所需的平衡時間較長，可以考慮在NVT下高溫跑一段時間，使體系空間分布變得均勻，然後退火到目標溫度並弛豫溫度，再轉到NPT系綜下進行預平衡。
通常的速度控制方法有
速度標度方法簡單，但是調節的速度不能嚴格符合玻爾茲曼(Boltzmann)分布，也就是不屬於嚴格的正則系綜。Berendsen是一種弱耦合熱浴，在系統遠離平衡態時，對溫度的調節較好，相較於Nosé-Hoover溫度的震盪較小。因此可以先用Berendsen將溫度弛豫到設定值，再轉用Nosé-Hoover進行預平衡。
速度中等，精確度中等。Andersen和郎之萬熱浴都引入了非物理的隨機力，干擾了系統正常的時間演化，粒子之間的速度相關性減弱， 因此算出的動力學性質是不可靠的，但是可以用來計算熱力學性質 。
比較復雜，計算的速度相對慢了些。嚴格遵守正則系綜，體系可以時間反演，通常用於平衡采樣。但是在段洞系統遠離平衡態時，可能溫度漲落巨大，難以收斂，因此可以考慮先使用Berendsen、Langevin熱浴先將系統溫度弛豫到合理的值，再轉Nosé-Hoover熱浴進行預平衡、平衡采樣。[8]
LAMMPS 中實現Berendsen和Langevin的命令分別為：fix temp/berendsen 和 fix langevin。但是這兩種方式只會調節速度或力，並不會積分位置，因此需要配合 fix NVE 更新位置，因此其實系統是NVT正則系綜。而實現Nosé-Hoover控溫只需要一個fix nvt/npt就可以更新速度、力以及位置。
控壓方法的選擇原理與控溫方法基本一致。Berendsen 控壓適合用於最初的壓力弛豫，不適用於平衡采樣。而基於Nosé-Hoover演算法的Nosé-Hoover以及Parrinello-Rahman 恆壓器(barostat)適用於平衡態控壓[9]。前者常用於LAMMPS，而後者是Gromacs中常用的控溫器。
對於各向異性的體系，比如雙脂膜，均勻壓力縮放(isotropic)並不適合。雙脂層在xy平面無限大，而在z方向尺寸有限。因此系統在x，y方向上的壓力調節與z方向的調節應該脫鉤。在Gromacs中通過設置pcoupltype=semiisotropic實現[9]，而在LAMMPS中可使用fix npt 命令中分別指定x，y，z方向的參數並指定couple xy 實現。[10]
Nosé-Hoover控溫和控壓演算法並不是萬能的。Nosé-Hoover演算法中溫度和壓力的標度並不是瞬時的，而是在一個關聯時間tau的周期內弛豫溫度或者壓力。LAMMPS推薦的控溫關聯時間Tdamp為100個時間步(100.0*dt)，而控壓關聯時間Pdamp推薦值為1000個時間步。[10]由於關聯時間的存在，在計算當前壓力時會有幾個步驟用到前幾個時間步的壓力。因此對於需要獲得准確壓力波動，或者系統的溫度、壓力關聯時間比較短的情況，Nosé-Hoover演算法有可能是不合適的。[9]。
對於平衡態模擬，采樣必須在確認系統進入平衡態之後才能進行。預平衡和平衡態模擬的參數(系綜，控溫控壓方式)基本一致，但也可以通過減少預平衡過程數據輸出(軌跡，日誌等)以加快平衡的速度。平衡並不是意味著數值穩定。溫度、壓力波動的幅度都非常大，尤其是壓力變化可能會出現符號的變化。壓力為正說明系統有膨脹的趨勢，而壓力為負系統有縮小的趨勢。因此判斷系統是不是處於平衡態需要考察所關注的物理量的平均值是不是收斂在設定值附近。通常可以通過考察系統的勢能(potential energy)、溫度(T)、壓力、均方根波動(RMSD) [11] 等物理量是不是都達到了收斂從而判定系統是否進入了平衡態。再次強調，數據需要從到達平衡態的時間點開始收集。
采樣的一個原則是樣本數目足夠多[12]。樣本量越大，結果的可信度就越高。另一個原則是樣本抽樣要盡量無關聯。合理地選取收集樣本的間隔能夠降低樣本的關聯性。[12] 一個經驗做法是通過計算速度自相關函數確定大致的弛豫時間(tau)[13]，采樣的時間尺度至少跨越100*tau，或者採集至少5000個樣本。兩相體系以及非平衡態模擬的采樣請參考教程[3,12]。
平衡態模擬所採用的系綜往往是按照自己的模擬需求選用的。一般可以考慮選用NPT系綜進行平衡模擬，這樣系綜的密度能夠弛豫到與實驗接近的狀態。而擴散系數的模擬一般是在NVT系綜下，因為NPT系綜可能會產生原子坐標標度的問題。如果算一些物性，比如熱容，壓縮系數之類的，需要在公式對應系綜下抽樣。[1,14,15]
定容比熱容 Cv 定義為恆容條件下能量對溫度的偏導數，這就決定了必須在定容的系綜下抽樣。根據熱力學公式可以分別推導得到 Cv 在不同定容系綜下的公式[14]：
其中< >代表的是系綜平均。
可以看到NVT是計算定容比熱容 Cv 最簡單的系綜，因為溫度得到了控制，因此只需要得到勢能的漲落即可計算得到 Cv 。
計算定壓熱容 Cp 可以在NPT系綜下進行，需要得到 H+PV 的漲落。