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--- atk:用分子动力学方法模拟液体的粘度 [2019/09/29 22:28] – [结果分析] xie.congwei
+++ atk:用分子动力学方法模拟液体的粘度 [2019/09/29 22:43] (当前版本) – [参考] xie.congwei
@@ 行 488: / 行 488: @@
 </WRAP>
+{{ :atk:methanol_pressure_graph_new-20190929.png |}}
 请注意，在动力学模拟期间，压力摆动约 0.2 GPa。这些大的压力变化是分子动力学模拟的典型特征。重要的是，模拟运行时平均压力收敛到目标 0.1 MPa。
@@ 行 581: / 行 582: @@
 === 运行更多独立轨迹 ===
+在上一节中，我们了解到为了提高估算粘度的准确性，需要进行更多的模拟。
-=== 提高准确性 ===
+在 **QuantumATK** 中，通过将它们放在 Python 循环中，可以轻松地重复模拟。在甲醇的例子中，一种策略是循环模拟的平衡和产出阶段。随着速度在平衡阶段开始时的重新随机化，将会产生一系列独立的轨迹。由此，采用标准统计方法，平均粘度及其误差都可以轻易估算。
+在 Python 中循环计算，可以将要重复的代码放在 //for// 循环中。为了实现粘度计算循环 30 次以产生不同的轨迹，需要将模拟代码放置在 //for// 循环中，例如：
+<code python>
+for loop in range(30):
+    # Molecular dynamics simulation commands
+# Futher commands outside the loop
+</code>
+<WRAP center important 100%>
+=== 注意 ===
+Python 的一个重要特性是它使用缩进来确定代码块的范围。这就确定了哪些行在循环内部或外部以及逻辑语句。上面示例中的缩进即展示了如何区分 Python 循环内部或外部的代码。
+</WRAP>
+创建多个轨迹的脚本中唯一必要的变化是修改输出的完成方式。在 HDF5 中，使用相同文本描述符写入数据的文件会覆盖以前的数据，因此需要唯一的描述符。这可以通过将循环变量（在上面的例子中变量//循环//）包含在名称中实现。更改文件写入代码为：
+<code python>
+data_file = 'md_methanol_data.hdf5'
+temperature = 300
+nlsave(data_file, pressureRecorder.times(), "Time_"+str(loop))
+nlsave(data_file, pressureRecorder.pressure_tensors(), "Pressure_"+str(loop))
+nlsave(data_file, pressureRecorder.volumes(), "Volume_"+str(loop))
+nlsave(data_file, pressureRecorder.volumes().mean(), "Volume_Average_"+str(loop))
+nlsave(data_file, temperature, "Temperature_"+str(loop))
+nlsave(data_file, md_trajectory.timeStep(), "Time_Step_"+str(loop))</code>
+为读取每条轨迹的数据进行分析，需要以相同的方式利用 ''nlread'' 命令更改名称。
+=== 提高准确性 ===
+为了演示如何使用多次运行提高模拟的准确性，模拟重复了 30 次。从这些模拟结构得到的平均值为 0.41 cP，标准误差为 0.05 cP。下图显示了平均粘度的变化和标准误差与模拟次数的关系。
+{{ :atk:methanol_results-20190929.png?600 |}}
+===== 参考 =====
+  * [1]	B. Hess: Determining the shear viscosity of model liquids from molecular dynamics simulations. [[https://aip.scitation.org/doi/abs/10.1063/1.1421362|J. Chem. Phys. 116, 209 (2016)]]
+  * [2]	S. H. Jamali, R. Hartkamp, C. Bardas, J. Sohl, T. J. H. Vlugt, O. A. Moultos: Shear viscosity computed from the finite-size effects of self-diffusivity in equilibrium molecular dynamics. [[https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jctc.8b00625|J. Chem. Theory. Comput. 14, 5959 (2018)]]
+  * [3]	(1, 2) D. Gonzalez-Salgado, C. Vega: A new intermolecular potential for simulations of methanol: The OPLS/2016 model. [[https://aip.scitation.org/doi/10.1063/1.4958320|J. Chem. Phys. 145, 034508 (2016)]]
+  * [4]	W. L. Jorgensen, D. S. Maxwell, J. Tirado-Rives: Development and Testing of the OPLS All-Atom Force Field on Conformational Energetics and Properties of Organic Liquids. [[https://pubs.acs.org/doi/10.1021/ja9621760|J. Am. Chem. Soc. 118, 11225 (1996) 118]]

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