在代码侧,我们可以直接从sponge.colvar中调用包装好的Distance类来定义这个距离的CV。然后作为一个metrics传入到Sponge对象中,就可以对这个CV的值进行跟踪,作为轨迹的一部分。当然,其实MindSponge也是可以支持使用这个CV去计算一个Bias Energy偏置势的,这就涉及到不同的增强采样算法的不同定义,如Meta Dynamics等,这里暂...
因此,作者进一步概述了热力学和调节NP吸附到双层上层叶片的分子机制之间的定量比较,以阐明这一过程中亲脂性的作用。具体来说,图4B显示了每个NP的吸附自由能能垒(来自图3中的PMFs),图4C量化了从最接近CV空间中对应于每个PMF最大值的S值的伞形采样窗口计算的不同基团之间的接触数。将这些值相互比较,并与图4A中相...
比热是物质的固有属性，同一物质的比热一般不随其质量、形状的变化而变化。比热分为两种，定压比热(Cp)和定容比热(Cv)，通常情况下测量液态金属比热时外部压强不变，因此通常讨论的是定压比热。定压比热的定义是：在压强不变的情况下，单位质量的物质温度升高或者降低 1K 所需吸收或者放出的热量。这里，启发同学们...
关于增强采样(Enhanced Sampling)算法的具体原理,这里暂不做具体介绍,感兴趣的童鞋可以直接参考下这篇综述文章:Enhanced sampling in molecular dynamics。大致的作用就是,通过统计力学的方法,使得目标分子的CV(Collective Variables)具有一个尽可能大的采样子空间,并且可以将其还原回真实的自由能面。常用的增强采样算法,有...
7. 通过迭代偏差过程或生成合成训练数据,可以提高DeepLNE CV在自由能障碍区域的精度。 8. DeepLNE方法自动化了CVs的构建过程,无需进行里程碑选择和度量选择的实证选择。 9. DeepLNE方法提供了一种强大的工具,可以自动创建有效的路径类CVs,以加速复杂现象的抽样。
该研究团队展示了在药物设计、材料工程、聚合物物理学和从头算分子动力学模拟等不同领域，如何通过一系列实例应用PySAGES。作者展示了该库在解决多样化问题时的灵活性和高性能潜力。Fig. 3 Example of how to write a CV in PySAGES.分析表明，在处理大型问题时，即使在后端已经使用GPU进行计算的情况下，PySAGES...
0.5 M MgCl2-S2 电解液可以稳定地支持 CV 测试中的镀镁/剥离循环(图 2b)。使用该电解液的 Mg//SS 不对称电池可稳定运行 4500个循环(约 12个月),平均库伦效率(CE)超过 99.2%,证明了金属镁在MgCl2-S2 电解质中具有出色的界面稳定...
换句话说,我们可以通过调控这根键的键长,进而去调控这其中的化学反应,这也是分子力学层面的增强采样的一个基本思想。而随着增强采样技术的发展,越来越多的形式的CV被应用在不同的领域和问题当中。本文将会介绍,如何在基于深度学习框架MindSpore的分子动力学模拟软件MindSponge中,去定义一个CV。
metrics:度量函数。在机器学习中一般该函数被用于衡量模型的好坏,这里我们一般就用来计算某个特定的参数,比如设定一个自定义的CV函数,可以与colvar中的内容配合使用。 optimizer:优化器和积分器。之所以我们可以使用AI框架来实现一个分子动力学模拟的框架,正是得益于分子动力学模拟与AI训练/推理之中的共性。在神经网络...
重磅新课!Materials Studio锂电池液态/固态电解质培训 https://www.bilibili.com/read/cv33320792/ 5个脚本+500页PPT+27小时实操视频! 课程主要知识点:分子动力学+AIMD、电解液建模、固态电解质、RDF+配位数、SSIPs+CIPs+AGGs、MSD+离子电导率、离子迁移孔道+势垒、溶剂化效应+溶剂化能、HOMO/LUMO+静电势。 +...