ベレンセンサーモスタット

分子物理学におけるアルゴリズム

ベレンセンサーモスタット[1]は、 分子動力学シミュレーションにおける粒子の速度を再スケールしてシミュレーション温度を制御するアルゴリズムです。ヘルマン・ベレンセンにちなんで名付けられました

説明

この方式では、系はある温度の熱浴と弱く結合しています。サーモスタットは系の運動エネルギーの変動を抑制するため、正準集団と一致する軌道を生成することができません。 系の温度は、偏差がある時定数で指数関数的に減少するように補正されます τ {\displaystyle \tau}

d T d t T 0 T τ {\displaystyle {\frac {dT}{dt}}={\frac {T_{0}-T}{\tau}}}

サーモスタットは(特に小さなシステムでは)正しい正準アンサンブルを生成しないが、数百または数千の原子/分子からなる大規模なシステムでは、近似によりほとんどの計算された特性に対してほぼ正しい結果が得られる。 [2]この方式は、システムをある目標(浴)温度に緩和する効率性のため、広く使用されている。多くの場合、システムは最初にベレンセン方式を使用して平衡化され、特性は、正準アンサンブルと一致する軌道を正しく生成する、広く知られているノゼ–フーバーサーモスタットを使用して計算される。しかし、ベレンセンサーモスタットは、空飛ぶ氷キューブ効果をもたらす可能性があり、これはより厳密なブッシ–ドナディオ–パリネロ[3]サーモスタットを使用することで排除できるアーティファクトである。このため、先行研究の再現を除き、ほとんどすべてのケースでベレンセンサーモスタットの使用を中止することが推奨されている。[4]

参照

参考文献

  1. ^ Berendsen, HJC ; Postma, JPM; van Gunsteren, WF; DiNola, A.; Haak, JR (1984). 「外部浴との結合による分子動力学」(PDF) . Journal of Chemical Physics . 81 (8): 3684– 3690. Bibcode :1984JChPh..81.3684B. doi :10.1063/1.448118. hdl : 11370/93b3d75f-03d3-4385-98b7-c5d1347f9bbc . S2CID  18356184
  2. ^ 森下 徹 (2000). 「弱結合熱浴を用いた分子動力学シミュレーションにおけるゆらぎの公式」. The Journal of Chemical Physics . 113 (8): 2976– 2982. Bibcode :2000JChPh.113.2976M. doi :10.1063/1.1287333.
  3. ^ Bussi, Giovanni; Donadio, Davide; Parrinello, Michele (2007-01-07). 「速度リスケーリングによるカノニカルサンプリング」. The Journal of Chemical Physics . 126 (1): 014101. arXiv : 0803.4060 . Bibcode :2007JChPh.126a4101B. doi :10.1063/1.2408420. ISSN  0021-9606. PMID  17212484. S2CID  23411901.
  4. ^ Braun, E.; Moosavi, SM; Smit, B. (2018). 「速度再スケーリングアルゴリズムの異常な効果:空飛ぶ氷塊効果の再考」. Journal of Chemical Theory and Computation . 14 (10): 5262– 5272. arXiv : 1805.02295 . Bibcode :2018JCTC...14.5262B. doi :10.1021/acs.jctc.8b00446. PMID:  30075070. S2CID  : 51910357.


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