Möglichkeiten, ab initio MD von klassischer MD zu starten

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Ich führe zu Testzwecken molekulardynamische Simulationen von Wasser durch. Die Box ist ziemlich klein, wenn Sie einen Mann mit klassischer MD fragen, und relativ groß, wenn Sie einen DFT-Mann fragen: Ich habe 58 Wassermoleküle unter periodischen Randbedingungen.

Um CPU-Zeit zu sparen, optimiere ich meine Zelle mit einem klassischen Kraftfeld, bevor ich die ab initio MD ausführe. Ich äquilibriere das System klassisch für 1 ns bei 300K, mache dann den letzten Schnappschuss und verwende ihn als Eingabe für ab initio MD. Meine Ab-initio-MD ist eine reguläre DFT-basierte Born-Oppenheimer-MD mit einem ebenen Wellenbasissatz und PAW-Potentialen (Pseudo-Potentiale) (VASP ist der Code). Sowohl in klassischen als auch in Ab-initio-Simulationen halte ich die Temperatur mit einem Geschwindigkeitsskalierungsthermostat konstant bei 300K.

Ich untersuche zwei verschiedene Wege, um den Übergang zwischen Klassik und Ab-initio zu schaffen:

  1. Nehmen Sie die Anfangsgeschwindigkeiten und Positionen aus der klassischen Flugbahn und importieren Sie sie als Anfangskonfiguration für die Ab-initio-Simulation
  2. Frieren Sie das System auf Null ein, behalten Sie die klassischen Positionen bei, importieren Sie diese in den DFT-Code und erhitzen Sie sie dann schnell (ich mache es gerade in 0,5 ps) auf 300K

Ich hatte gehofft, dass beide Strategien nach einer kurzen Äquilibrierungsperiode (z. B. 10 ps) zu derselben durchschnittlichen Energie führen würden, insbesondere wenn man bedenkt, dass die Startkonfiguration bis auf den genannten Temperaturtrick genau gleich ist (gleiche Anfangspositionen) (Anfangsgeschwindigkeiten unterscheiden sich) . Das ist nicht der Fall. Die folgende Abbildung zeigt, dass die Simulation, bei der das System eingefroren und dann schnell erwärmt wird, einen Energiebereich findet, der etwa 1 eV niedriger ist als der andere, in dem die Geschwindigkeiten aus der klassischen MD importiert wurden.

Geben Sie hier die Bildbeschreibung ein

Meine Fragen sind:

  1. ob dies zu erwarten ist;
  2. Gibt es bekannte erfolgreiche Strategien zur Optimierung des Übergangs von klassischer zu ab initio MD?
  3. und könnten Sie mich auf einschlägige Literatur zu diesem Thema hinweisen?

Bearbeiten:

Ich habe einige weitere Tests durchgeführt und - mit den begrenzten Daten, die ich derzeit habe - scheint dies ein systemspezifisches Problem zu sein. Ein Test mit Methanol anstelle von Wasser in einer Box gleicher Größe zeigte, dass die beiden unterschiedlichen Anfangsgeschwindigkeitsschemata schnell zur gleichen durchschnittlichen Energie konvergieren. Die klassische Konfiguration war jedoch im Fall von Methanol sehr nahe an der Quantenkonfiguration, dh die Energie bei t = 0 war sehr nahe an der durchschnittlichen Energie nach der Konvergenz. Wasser ist ein notorisch schwieriges System, daher ist dieses Problem möglicherweise mehr oder weniger wasserspezifisch. Wenn keine Antworten hinzugefügt werden, werde ich versuchen, eine basierend auf meinen Ergebnissen zu veröffentlichen, sobald ich mit allen Tests fertig bin.

Miguel
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Antworten:

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nach einer kurzen (etwa 10 ps) Äquilibrierungsperiode

  1. Sie sagen selbst, dass die Reäquilibrierungsperiode "kurz" ist. Haben Sie versucht, länger zu warten, um zu sehen, ob und mit welcher Geschwindigkeit die beiden neu initialisierten Systeme konvergieren ?
  2. Die Neuskalierung der Geschwindigkeit ist ein notorisch naiver Thermostat. Vielleicht könnten Sie es durch etwas Realistischeres ersetzen? (Berendsen, Nose-Hoover usw.)
  3. Wenn Sie sich überhaupt Gedanken über das Abtasten eines "großen" Systems machen, können Sie das ergodische Prinzip und das parallele Rechnen für Sie arbeiten lassen: Probieren Sie mehrere neu initialisierte Realisierungen am Ende Ihrer klassischen Flugbahn (machen Sie Schnappschüsse des klassisch ausgeglichenen Systems). . Anschließend können Sie mehrere Instanzen Ihres Quantencodes ausführen, die jeweils eine andere Phase-Raum-Konfiguration für die Neuinitialisierung verwenden, und die Ausgaben mitteln. Da sich die einzelnen Realisierungen unabhängig voneinander entwickeln, sind die Simulationen peinlich parallel .

Entschuldigung, ich kann keine maßgeblichen Quellen anbieten ...

Inon
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