QuantumATK：更强大、更灵活的材料动力学模拟

动力学模拟是一种重要的原子级模拟方法，通过求解原子运动的经典力学牛顿方程对相空间进行采样，不仅可以研究体系在相空间的演化过程，还可以通过产生的系列结构（系综）通过统计方法得到体系在非零温度下的各种性质。 动力学过程中的原子间相互作用力则可以通过多种方法求得，可以是密度泛函理论，也可以是经验力场。

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使用QuantumATK进行材料动力学模拟

• 可以用多种能量-力计算方法
  • 密度泛函理论（DFT-LCAO 和 DFT-PlaneWave）：支持几千原子级别超大体系的计算
  • 半经验量子力学模型（SemiEmpirical）：支持密度泛函紧束缚近似（DFTB）
  • 经验力场（Forcefield）：支持几百种经验势参数（含ReaxFF）
• 支持多种系综和理论方法
  • NVE velocity verlet
  • NPT with stress mask
  • NPT/NVT（Berendsen）
  • NPT Melchionna
  • NPT with stress mask
  • Langevin
• 支持多种动力学方法
  • 平衡态分子动力学
  • 非平衡态分子动力学（RNEMD）计算热导
  • time-stamped force-bias Monte Carlo长时域的动力学方法
  • Metadyamics（PLUMED）：更快的对能量（自由能）面进行采样，获得大范围的结构-能量信息
  • 自适应动力学蒙特卡罗方法（adaptive kinetic Monte Carlo）：研究结构变化与机理
• 可控制局域温度、设定升温速率
• 计算过程中分析

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QuantumATK：高效的动力学引擎

基于QuantumATK高效的DFT、SE和ForceField计算引擎和MD代码的优化，分子动力学计算速度有明显优势。其中DFT、SE、ForceField均支持MPI大规模并行，并获得极大的速度提升。

基于DFT的MD计算速度测试结果

7056原子的分子动力学（水分子）：在64MPI并行时，第一步MD耗时4分钟。

3220原子的分子动力学（硅固体）：144MPI进程并行，1步耗时约10分钟。

基于ForceField的MD并行加速测试（1百万SiO2原子）

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DFT+ForceField混合方法动力学

QuantumATK提供更灵活的分子动力学模拟框架，可以在一个动力学模拟过程中混合使用DFT和ForceField。

图：LiFePO4中Li在外电场下的扩散动力学模拟。考虑电场的同时，DFT的引入可以反映原子电荷在动力学过程中的涨落。

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time-stamped force-bias Monte Carlo方法

使用time-stamped force-bias Monte Carlo方法（基于DFT、DFTB、力场）代替普通的分子动力学，可以研究更长时间的平衡、沉积、无定型化、扩散、快速熔化–退火、对罕见事件采样。模拟过程可以恒定温度，也可以是线性升温降温。

• 与MD类似，但是原子位移使用Monte Carlo方法采样
  • 将结构在给定温度下平衡并采样（图：HfO2的fbMC与普通MD的结果比较）

• 模拟时长可以是传统MD的100倍（图：SiO2 的 800 ps fbMC动力学轨迹分析）

• 与普通MD混合使用（图：fbMC恒温—fbMC降温—NPT MD恒温）

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Metadynamics（PLUMED）方法

在温度不太高的情况下，分子动力学过程往往会被局限于（自由能）能量面上的一个局域极小值附近采样，这大大限制了分子动力学的应用。Metadynamics则是在普通的MD基础上按一定的模拟时间间隔施加一个人为的势场，促使研究的体系克服势垒从一个较深的局域极小附近离开到另外一个局域极小附近。这种方法大大提高了对能量面的采样的效率。在材料模拟领域，Metadynamics常常用来研究固体的晶态多样性、固体-液体界面、固体中或表面上的化学反应。

下图：Cu在Cu(111) 表面扩散的能量曲面，图中显示扩散过程中的两个能量极小；扩散过程中原子坐标随时间的变化。

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自适应动力学蒙特卡洛（akMC）方法

akMC将高温MD与NEB过渡态搜索结合，是另一种研究固体中结构变化（反应、扩散）过程的方法。这些结构变化过程在统计学上是罕见的事件，因此很难用传统的MD模拟，尤其是与结构变化直接相关的能量面鞍点信息。（图：akMC原理）

akMC可以得到：

• 一系列结构变化形成的Markov链
• 结构变化过程中的每步的势垒和变化速率

具体实例详见下文的“实例与教程”中的链接。

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RNEMD：非平衡态分子动力学研究热导

使用非平衡态分子动力学研究材料/界面的热导。下图：Si 100|110界面，通过对两段进行加热和冷却，在体系内建立温度梯度和热流，即可计算出体系的热导。

NanoLab：强大易用的图形界面，让研究者专注于研究，更快获得结果