Правильное вычисление энтропии во время моделирования молекулярной динамики

При моделировании простой системы для проверки Stat Mech (т.е. несвязанной) я смог вычислить энтропию, объединив частицы и используя формулу энтропии Шеннона .

Я понял, что для более сложных систем энтропия не рассчитывается путем группирования частиц, но для энтропии Гибба вам необходимо группировать состояние системы по множеству симуляций. Большое количество частиц, это очень размерно из-за частиц, и биннинг будет очень затруднен.

Как обычно вычисляется энтропия в молекулярной динамике и подобных симуляциях?

Существует около десятка различных методов. Базовый обзор можно найти здесь , хотя есть и масса других техник. Если вы дадите более подробную информацию о своей системе, я смогу указать вам на конкретный метод.
@лимон. Спасибо. Итак, моя непосредственная проблема - попытаться вычислить энтропию для проверки классической статистической механики негамильтоновых систем, которые включают интеграцию гауссовской изокинетической системы (см. Мой блокнот по Python ). В конце концов, я хотел использовать это в машинном обучении, чтобы ограничивать такие вещи, как энтропия и «температура» во время обучения.

Ответы (1)

Если вы хотите получить значение энтропии, заданное выражением Гиббса-Шеннона ∑ к − п к бревно ⁡ п к , вам придется ввести некоторые вспомогательные дискретные состояния, в которых может находиться система (например, система находится в ячейке фазового пространства какой-то малой размерности), оценить их вероятности*, а затем вычислить выражение.

Если вас интересует только термодинамическая энтропия равновесных систем, вы можете избежать этого и смоделировать квазистатическую теплопередачу и вычислить энтропию как

∫ я ф г Вопрос Т .

Это дает вам разницу энтропии между двумя состояниями, и это все, что имеет значение физически.

* вероятность того, что система находится в состоянии к при заданных значениях переменных макроскопического состояния.

Правильное вычисление энтропии во время моделирования молекулярной динамики
СпросиСетьПолитика конфиденциальности1y, 0v