Не уверен, что это вопрос физики или химии. Но если движение атомов и их частиц можно описать с помощью квантовой механики, то существует ли программное обеспечение, которое моделирует полные атомы и их границы таким образом, чтобы вы могли их визуализировать, и которое можно использовать, например, чтобы бросить 2 молекулы? вместе и смотреть, как они реагируют?
Для этого существует множество алгоритмов и программ. В дополнение к молекулярной динамике существуют также методы, основанные на статистическом моделировании в Quantum Monte Carlo и теории функционала плотности , реализованной в таких программах, как Quantum Espresso . Самостоятельное программирование этих вещей является простым и полезным упражнением — если вы хотите изучить колебательное поведение молекулы, подверженной некоторому произвольному внешнему потенциалу, вы можете легко сделать это, используя базовые инструменты программирования и визуализации, при условии, что вы установите правильные функции и уравнения для описания вашей системы.
Я отмечу, что все эти алгоритмы имеют явные диапазоны достоверности и лежащие в их основе предположения, и нужно очень тщательно понимать ограничения, прежде чем интерпретировать результаты. Во многих случаях точность и воспроизводимость алгоритмов будут сомнительными, потому что необходимо делать допущения на каком-то уровне, чтобы уменьшить размер системы, поскольку даже самый мощный суперкомпьютер не может справиться с вычислениями с чем-либо, приближающимся к макроскопическому числу частиц. Тем не менее, они могут дать некоторое представление об отправной точке и дать представление о тенденциях.
Изменить, чтобы добавить: см. гигантский список программных приложений для квантовой химии.
квантовый эспрессо — это пакет, который содержит множество различных пакетов для расчетов электронной структуры.
Теперь он доступен в док-контейнере и поэтому очень прост в использовании.
Установленный докер на linux, windows или mac,
вам просто нужно запустить образ докера, который доступен на dockerhub:
docker run -d rinnocente/qe-full-6.0
больше информации на https://hub.docker.com/r/rinnocente/qe-full-6.0 ...
Приведенная ниже критика относится только к типу молекулярной динамики, выполненной с использованием молекулярных потенциалов, примером которой является CHARMM. Это единственная молекулярная динамика, с которой я столкнулся, и это полное дерьмо.
Существует второй тип молекулярной динамики, который включает в себя валентные электроны, основной потенциал и умный алгоритм обновления жидкости валентных электронов. Это метод Car Parrinello. Метод Car Parrinello содержит ровно столько информации, сколько нужно для проведения количественно корректного моделирования, это идеальная вычислительная динамика, и я был ошеломлен, узнав об этом. Спасибо Ричарду Терретту за указание на это.
Используйте КПМД. Если ваша молекула находится в растворе, используйте CPMD плюс броуновскую случайную силу, представляющую эффекты растворенного вещества.
Существует программное обеспечение, которое утверждает, что делает это, оно называется (не CPMD) молекулярной динамикой, и молекулярная динамика часто используется в химии и материаловедении для создания симуляций, которые, как утверждают сторонники, количественно точны для предсказания подробного микроскопического движения, скажем, органических молекул. .
Принципы, лежащие в основе этого программного обеспечения, в корне ошибочны, и без огромных модификаций оно просто не дает количественно точных результатов. Молекулярная динамика количественно не работает ни с чем, кроме однородных непроводящих твердых тел и малых молекул, на соответствие которым она откалибрована.
Я считаю это большой проблемой, так как много денег, потраченных на исследования, уходит на создание этого программного обеспечения и его калибровку, и есть много людей, вовлеченных в продвижение этого материала, что является пустой тратой времени и денег.
Идея состоит в том, чтобы смоделировать каждый атом как точку и задать закон силы между соседними атомами каждого отдельного типа. Таким образом, существует закон силы CC, который моделирует предпочтительные углы связи, закон силы HC, закон силы OC и закон силы OO. Затем вы суммируете силы. Затем вы корректируете модель для трехъядерных взаимодействий, таких как взаимодействие HHO, которое фиксирует валентный угол воды, и так далее, пока не получите разумное соответствие большому количеству экспериментальных данных.
Затем вы берете молекулу, структура которой вам известна, и моделируете атомы, используя эти законы силы, выведенные из простых молекул и одноатомных твердых тел. Идея состоит в том, что вы получаете приблизительное представление о динамике только по структуре. Это позволяет получить динамическую картину химии
Причина, по которой молекулярная динамика терпит неудачу, заключается в том, что соответствующие электронные и электромагнитные силы между атомами и молекулами вовсе не локальны, даже в хорошем приближении, а фундаментальное приближение в молекулярной динамике состоит в том, что вы можете моделировать их, используя локальные силы, локальные толчки и притяжения, которые не зависят от глобального положения далеких атомов. Предполагается, что эти силы являются механическими, подобно силам в игрушечной модели, и это означает, что силы передаются между атомами подобно звуковым волнам, в то время как в реальных молекулах соответствующие силы часто являются чисто электронными и крайне нелокальными.
Это просто проиллюстрировать с помощью симметричных молекул: если у вас есть бензольное кольцо, электроны распространяются по кольцу, как провод, по которому течет ток, и эти потоки электронов придают кольцу жесткость, как микроскопической жесткой металлической проволоке. Механические свойства бензола не могут быть аппроксимированы моделью, не учитывающей делокализованные электроны в кольце. Электронные токи прерываются движением атомов углерода, и они передают силы со скоростью изменения плотности электронов (орбитальная скорость электронов в модели Бора намного больше скорости звука).
Это не нетипичная ситуация. Молекулярные остовы ДНК, РНК содержат делокализованные электроны, а механические свойства молекул определяются областями делокализации электронов. Вы просто не можете предсказать жесткость ДНК, зная жесткость двухатомных или трехатомных частей, не зная простых путей делокализации электронов.
Эту проблему почти невозможно решить, потому что добавление большего количества нелокальных сил требует сложных вычислений, которые принципиально отличаются от двухчастичных и трехчастичных потенциалов. Они требуют, по крайней мере, отдельной модели потока жидкости над атомами, что даст делокализованный поток электронов.
Я думаю, что основная идея МД неверна, поэтому я не питаю никакой надежды на то, что она когда-либо будет полезна. Но другая идея может сделать то же самое правильно.
Чтобы что-то вроде MD работало, оно должно учитывать как минимум:
Самое главное, даже если вы знаете точные силы, идея моделирования молекулярного движения с помощью ускорений и столкновений просто идиотская. Моделирование должно быть как минимум стохастическим, а не детерминированным, чтобы потоки импульса через каждую локальную область определялись методом Монте-Карло, в то время как стохастическая динамика моделировала только медленные глобальные переменные (такие как общая форма молекул). Мелкие вещи всегда либо заморожены (например, электроны), либо находятся в тепловом равновесии (например, колеблющиеся ядра или маленькие молекулы).
CPMD решает основную проблему электронной делокализации. Этот вопрос настолько актуален, потому что без него молекулярные симуляции в основном мошеннические.
Дэвид З.
БарыМонстр
Адам Зальцман
Рон Маймон
Qмеханик