分子力学基本原理幻灯片.ppt

微观尺度材料设计?? 分子力学 分子结构的优化 粗结构 能量极小构象 分子几何优化 E 局部极小值问题；鞍点 微观尺度材料设计?? 分子力学 分子结构的优化 用于描述分子初始结构的原子坐标可以使用分子内坐标、直角坐标或晶体坐标。从晶体数据得到初始结构数据往往是比较方便的，若没有晶体数据，则可用Dreiding模型来估计。 输入坐标及连接关系 力场选择、作用项、参数 能量极小化 最终结构与能量 其它信息 微观尺度材料设计?? 分子力学 分子结构的优化 除了初始坐标外，还要提供分子中所有原子的联接关系，以便自动有哪些信誉好的足球投注网站任何两个原子之间的作用，按不同的联接关系以不同的能量函数形式计算对总能量的贡献。计算中所用的能量参数大部分已在程序中准备好，有时，要对某些参数进行修改或增补。 输入坐标及连接关系 力场选择、作用项、参数 能量极小化 最终结构与能量 其它信息 微观尺度材料设计?? 分子力学 分子结构的优化 分子总能量是原子三维坐标的函数，在计算完初始构象的分子能量后，要进行能量极小化的迭代，直到达到收敛标准为止。最终给出分子体系优化的原子坐标，总空间能及各能量项的贡献。 输入坐标及连接关系 力场选择、作用项、参数 能量极小化 最终结构与能量 其它信息 微观尺度材料设计?? 分子力学 分子结构的优化 由于一般只是局部优化，这样的计算只能找到所用的初始构象附近的“最优构象”。所以，选择初始构象是非常关键的。 若为了找到全局能量最低构象，须将所有可能的初始构象分别进行优化，最后进行比较，从而确定分子体系的最优构象。 对于较大的分子，可能的初始构象的数目会随原子数目的增加而急剧增加。在选择初始构象时，应把从基本的化学知识方面考虑是不可能的构象略去。 微观尺度材料设计?? 分子力学 能量极小化算法 一级微商算法 最陡下降算法 Steepest Descents - SD 共轭梯度算法 Conjugate Gradients - CONJ 二级微商算法 Newton-Raphson Method 微观尺度材料设计?? 分子力学 能量极小化算法-最陡下降法（SD） f(x i+1) = f(x i) + f’(x i) ? ?x 微观尺度材料设计?? 分子力学 能量极小化算法-共轭梯度法（CONJ） f(x i+1) = f(x i) + h i+1 ? ?x h i+1 = g i+1 + ? i h i ? i = (g i+1 ? g i+1)/(g i ? g i) g i+1 orthogonal to (g0, g1, g2,…, gi) h i+1 conjugate to (h0, h1, h2, …, hi) 微观尺度材料设计?? 分子力学 能量极小化算法- Newton-Raphson 法 微观尺度材料设计?? 分子力学 能量极小化算法比较 最陡下降法： 方向变化大，收敛慢，优化辐度大 共轭梯度法 收敛快，易陷入局部势阱，对初始结构偏离不大 Newton-Raphson法 计算量较大，当微商小时收敛快 微观尺度材料设计?? 分子力学 应用举例-沸石 微观尺度材料设计?? 分子力学 分子力学的特点 概念清楚，便于理解及应用 概念简明易于接受。分子力学中的总“能量”被分解成键的伸缩、键角弯曲、键的扭曲和非键作用等，比起量子化学计算中的Fock矩阵等概念来要直观易懂。 微观尺度材料设计?? 分子力学 分子力学的特点 计算速度快 量子化学从头算的计算量随原子轨道数目的增加，按4次方的速度上升，而分子力学的计算量仅与原子数目的平方成正比。 计算时间 - MM正比于原子数m的平方m2 QM正比于轨道数n的n4或n3 微观尺度材料设计?? 分子力学 分子力学的特点 与量子化学计算相辅相成 分子力学是一种经验方法，其力场是在大量的实验数据的基础上产生的。分子力学宜用于对大分子进行构象分析、研究与空间效应密切相关的有机反应机理、反应活性、有机物的稳定性及生物活性分子的构象与活性的关系；但是，当研究对象与所用的分子力学力场参数化基于的分子集合相差甚远时不宜使用，当然也不能用于人们感兴趣但没有足够多的实验数据的新类型的分子。 微观尺度材料设计?? 分子力学 分子力学的特点 与量子化学计算相辅相成 对于化合物的电子结构、光谱性质、反应能力等涉及电子运动的研究，则应使用量子化学计算的方法。然而，在许多情况下，将量子化学计算和分子力学计算结合使用能取得较好的效果。分子力学计算结果可提供量子化学计算所需的分子构象坐标，而量子化学计算结果又给出了分子力学所不能给出的分子的电子性质。