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yahoohoo

铁杆木虫 (著名写手)

[交流] 【在线答疑】经典粒子体系的Monte Carlo 模拟之基础篇已有29人参与

应版主lei0736之盛情相邀,特开此贴,虽名为分享,实为讨论,希望与初学者以及从事MC研究的同行一起交流。第一篇关于粒子体系的MC模拟基础,欲将涉及以下几个概念与问题:

概念:
正则系综、相空间、概率密度、细致平衡(Detailed Balance)、Metropolis重要性抽样

问题:
(1) 为什么用MC?
(2) MC能做什么?不能做什么?
(3) 怎么做MC?

讨论中打算在适当之处添加一些伪代码(c++)以供理解。

欢迎大家多提宝贵意见。

[ Last edited by lei0736 on 2009-12-21 at 18:04 ]
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379631818

铁杆木虫 (著名写手)

刚开始学习MC,谢谢
28楼2010-03-16 16:44:05
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lei0736

荣誉版主 (职业作家)

优秀版主


小木虫(金币+0.5):给个红包,谢谢回帖交流
祝贺开贴
顺便问下细致平衡条件的重要性如何
以及如何在模拟中注意哪些事项以保证细致平衡条件
2楼2009-12-21 18:55:47
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qzhaosdu

金虫 (著名写手)

★ ★
小木虫(金币+0.5):给个红包,谢谢回帖交流
lei0736(金币+1):欢迎参与讨论 2010-01-30 17:00
请问用MC做表面活性剂自组装和高分子稀溶液自组装的可靠性?
看过很多文章,貌似用MC做同样的体系和用SCFT,DPD做出来的结论大不相同。谢谢!
Anewday,anewhour,anewminute,anewpeople.
3楼2009-12-21 21:13:07
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yahoohoo

铁杆木虫 (著名写手)

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
lei0736(金币+10,VIP+0):呵呵 值得推荐 12-22 09:57
zeoliters(金币+5,VIP+0):谢谢! 12-25 16:25
引用回帖:
Originally posted by lei0736 at 2009-12-21 18:55:
祝贺开贴
顺便问下细致平衡条件的重要性如何
以及如何在模拟中注意哪些事项以保证细致平衡条件

Detailed balance 用公式表示为

其中,表示微观态或微观构象的概率(或几率)密度分布,在NVT系综中,即Boltzmann分布。表示从构象到构象所设计进行的尝试运动的几率,而则是接受从构象到构象的尝试运动的几率,因此表示从构象到构象的转移几率。用简单的语言描述,Detailed balance 是指从构象到构象的流量(flow)等于从构象到构象的流量,这也就是所谓的微观可逆性。

Detailed balance 的重要性在于 (1) 保证在有限的MC步数内达到所需的平衡概率分布[c.f. M.E.J. Newman & G.T. Barkema, Monte Carlo Methods in Statistical Physics, Oxford],这一点有严格的数学证明,我们只需要知道这个结论就可以了; (2) 达到平衡后平衡就不再被破坏,这意味着根据MC算法产生的构象将满足平衡概率分布

满足Detailed balance 公式的解有很多,使用最为广泛的当属Metropolis 算法:


这里,是已知的,对于NVT系综,
。而()取决于我们设计的Monte Carlo运动(move)是如何由构象()到构象()的。例如对于简单的粒子体系,我们现在设计随机移动一个粒子的位置,伪代码为

int ichosen = int(Ntot * mt19937.getReal3()); // Ntot: 粒子的数目; mt19937.getReal3()返回(0, 1)之间的随机数
double stepsize = 0.5 * sigma_LJ; //假设LJ 粒子体系,  sigma_LJ为LJ直径. 在实际模拟中一般需要调节stepsize的大小以获得一定的尝试运动成功率, 例如30%.
for (int j = 0; j < 3; ++j)
  xn[ichosen][j] = xo[ichosen][j] + stepsize * (mt19937.getReal3()-0.5); //(2.0*mt19937.getReal3()-1.0)返回(-0.5,0.5)的随机值.

这段代码的for循环实现的是 以随机选取的粒子的原有位置xo[ichosen]为中心 所形成的边长为 stepsize的正方体内随机产生一个新的位置xn[ichosen],那么,,因为stepsize * (mt19937.getReal3()-0.5) 保证了 由旧位置到新位置的尝试运动几率 等于 由新位置到旧位置的尝试运动几率,所以这里 。有了这样设计的尝试运动再加上 利用 Metropolis 算法 来判断是否接受这样的尝试运动, 达到平衡后的构象分布就已经满足我们想要抽样的统计概率 分布了。

简单一句话, 通过Detailed balance设计MC尝试运动,保证我们能达到平衡而且平衡后的构象满足我们想要的概率分布。

仍然以NVT系综为例,任意可测量量 的统计定义为

需要注意的是: 我们已经知道  达到平衡后的构象分布就已经满足我们想要抽样的统计概率 分布了,这就表明在MC中,


因为MC所产生的平衡构象已经满足平衡分布了。

[ Last edited by yahoohoo on 2009-12-22 at 04:21 ]
4楼2009-12-21 22:28:15
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