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gaochen4860

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如何对聚合物粗粒化后既能满足结构匹配性，又能保证物理，力学性能的准确性？

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1楼 2016-01-04 22:23:40

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这是人们做粗粒化模型的理想。很遗憾，这么理想的模型不存在，或者说也不可能存在。

发展粗粒化力场和发展全原子力场的精神是类似的，基本上都是去拟合一些实验结果，以及一些更微观尺度上的计算。目前的一些粗粒化力场，有基于唯象模型并去拟合实验结果的，比如MARTINI；还有去拟合全原子模拟中的potential of mean force的，比如MS-CG, relative entropy, Boltzmann Inversion等等。还有的像DPD，也比较唯象，但也可以去拟合。

以上种种粗粒化模型，在重现拟合模型时所target的性质时，表现都很好。但如果拿模型去计算其他物理性质时，就会出现各种各样的问题。有点粗粒化模型甚至transferability都很差：根据室温下的数据拟合的模型，拿到高温用就不行了。

这是很正常的。粗粒化的过程放到机器学习中来讲就是降维（dimension reduction），降维的过程中不可避免地有信息丢失。因为在拟合的过程中，我们只关心与我们拟合的性质有关的那部分变量，而不关心与之无关其他变量，而那些无关的变量又恰好会与系统的其他物理性质有关，这些变量就在粗粒化过程中丢失了。

粗粒化方法是当前分子模拟中比较热门的一个方向。我觉得人们现在已经不指望发展出一个万能的能囊括所有性质的粗粒化力场，人们可能更关心的是如何去定量描述已经发展出来的粗粒化力场的局限性（算哪些性质准，算那些性质会不准，能有多不准），以及如何在粗粒化力场中用尽可能少的变量去描述体系尽可能多的性质。

费米曾经转述冯·诺依曼的话：With four parameters I can fit an elephant, and with five I can make him wiggle his trunk.（给我四个参数我就能拟合一头大象，给我五个参数我就能让大象动鼻子）。有四个参数的模型是粗粒化模型，有五个参数的模型也是粗粒化模型，但到底选哪个，还是去发展有更多参数的粗粒化模型，就看你想要什么了。