Upload
mulan
View
76
Download
0
Embed Size (px)
DESCRIPTION
Wykład 16 Symulacje a mechanika statystyczna. Monte Carlo: algorytm Metropolisa. Konfiguracja X o , energia E o. Zaburz konfigurację X o : X 1 = X o + D X. Oblicz nową energię (E 1 ). NIE. E 1 Y?. TAK. - PowerPoint PPT Presentation
Citation preview
Wykład 16
Symulacje a mechanika statystyczna
Zaburz konfigurację Xo: X1 = Xo + DX
Oblicz nową energię (E1)
Konfiguracja Xo, energia Eo
E1<Eo ?
Wylosuj Y z U(0,1)
Oblicz W=exp[-(E1-Eo)/kT]
W>Y?
Xo=X1, Eo=E1
NIE
TAK
TAK
NIE
Monte Carlo: algorytm Metropolisa
E0
E1
Akceptacja z prawdopodobieństwem exp[-(E2-E1)/kBT]
E1
Bezwzględna akceptacja
Dynamika molekularna
DDD
2
00
00
2
2
2
2
)(21)()(
,,2,1),(
,,2,1,)(1)()(
ttttttt
tt
nitdtd
xV
dtxdm
nitVmm
ttdt
ddtd
ii
i
i
ii
ii
iii
avrr
vvrr
vr
rrFavrr
Sprzężenie z termostatem (metoda Berendsena)
D
n
iziyixiik
k
vvvmE
EfkTtvv
1
222
21
11
f – liczba stopni swobody (3n)
– parametr sprzężenia
Dt – krok czasowy
Ek – energia kinetyczna
randi
ii
i
ii f
dtdx
xV
dtxdm
2
2
wwii rr )(6
)1,0(2 NtRTf irand
i D
Dynamika Langevina
prawo Stokesa
proces Wienera
randi
i
ii f
xE
dtdx
dynamika brownowska
Obliczanie średnich, wyższych momentów rozkładu z symulacji kanonicznych
2
11
2222
1
11
1
N
sii
N
sii
N
sii
AsN
AsN
AAA
AsN
A
Indeks i przebiega przez wszystkie kroki metody Monte Carlo lub dynamiki molekularnej, z wyjątkiem okresu równowagowania (s kroków).
Zaleta: metoda jest prosta i oczywista, nie wymaga sztuczek matematycznych.
Wada: na ogół mała wiarygodność wyników (niezbieżność).
Przykład: energia i pojemność cieplna
2
11
22
22
1
1111
1
N
sii
N
siiV
N
sii
EsN
EsNRT
ERT
C
EsN
EU
s
<E>
<<E2>>
Symulacje kanoniczne prowadzi się w określonej temperaturze; jeżeli potrzebna jest zależność temperaturowa danej wielkości, należy przeprowadzić oddzielne symulacje w wielu temperaturach.
Obliczanie różnic energii swobodnej
d>dmax
A
d<dmax
B
A
BAB N
NRTF lnD
Pułapki: próbkowanie w przestrzeni niekartezjańskiej
a
b
Cząsteczkę obracamy najpierw wokół osi z o kąt a potem wokół osi x o kąt b i w końcu wokół osi z o kąt (kąty Eulera).
Przy próbkowaniu przestrzeni kątów należy albo do średniej wprowadzić czynnik korekcyjny sin b albo (lepiej) próbkować stany z wagą sin b.
Obliczanie energii swobodnej solwatacji: metoda wstawienia cząstki
iNiRT
RT 1,1expln
Zbieżność obliczania energii solwatacji atomu neonu w zależności od liczby wstawień cząsteczki na „klatkę” dynamiki molekularnej.Czaplewski et al., Molecular Physics, 103, 2005, 3153–3167
Metoda „umbrella sampling” (do obliczania potencjałów średniej siły)
d 20
21
iidi ddkdg
dgEV ii RR w i-tej symulacji MD
Potencjały „obciążające” (Vi) usuwa się z potencjału średniej siły metodą ważonych histogramów.
Metoda ważonych histogramów (WHAM)
kR
mmmm
kk Vd
Vfn
VdNdVP bb
bb
expexp
exp,,
1
d
ii dVPf ,,exp b
Powyższe równania iteruje się do uzgodnienia f1, f2,…, fm
nm jest całkowitą liczbą punktów w m-tym oknie, fm jest „bezwymiarową energią swobodną m-tego okna
Ph-Et (model of Phe)
Et-S-Prop (model of Phe)
isobutane (model of Val)
isopentane (model of Leu)
Metoda wymiany replik
• Symulujemy, przy użyciu MC lub MD, N niezależnych trajektorii
• Co M kroków MC/MD, wymieniamy temperaturę między trajektoriami, zgodnie z prawdopodobieństwem bolzmanowskim
zwykła
Y.Rhee V.Pande, Biophys. J. 84, 775, 2003
zwielokrotniona
ijijij EEP bbexp
krok
krok
krok
ener
gia
T T
ln(P
)
energia
10 20 40
80 160 320
energia
rms
300 350 400 500 600 700
temperatura
Niezależne symulacje kanoniczne
10 20 40
80 160 320
energia
rms
300 350 400 500 600 700
temperatura
Symulacje zwielokrotnionej wymiany replik
1E0G 48aa