概述 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。 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）机器学习力场：高效率平衡DFT的精度和力场的速度支持多种系综和理论方法NVE velocity verletNPT with stress maskNPT/NVT（Berendsen）NPT MelchionnaNPT with stress maskLangevin多种方法初始化速度灵活的结构限制固定部分原子分别固定 x、y、z 坐标MD 过程中固定质心限定布拉维格子（可同时设定目标应力）刚性限定原子相对位置关系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、设定升温速率所有恒温器、恒压器支持线性升温或降温计算过程中分析Python 脚本支持计算过程中分析或添加其他限制条件部分电荷分析可视化原子速度轨迹或单个结构分析工具（同时支持导入 VASP、LAMMPS 结果分析）径向分布、角分布函数速度自相关函数局域质量密度分布配位数分析均方位移最近邻数中子散射结构因子速度/动能分布局域结构（Voronoi）中心对称性从轨迹计算声子态密度使用脚本可以方便的对超大体系的部分原子进行以上各种分析力学性质力和应力（解析 Hellmann-Feynman）弹性常数（应力-应变曲线）局域应力 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） 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。 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） […]