Периодические граничные условия - Википедия - Periodic boundary conditions

Периодические граничные условия в 2D

Периодическое граничное условие (КПБ) представляют собой набор граничные условия которые часто выбираются для аппроксимации большой (бесконечной) системы с помощью небольшой части, называемой ячейка. КПБ часто используются в компьютерное моделирование и математические модели. В топология двумерного PBC совпадает с карта мира некоторых видеоигр; геометрия элементарной ячейки удовлетворяет идеальному двумерному мозаичному изображению, и когда объект проходит через одну сторону элементарной ячейки, он снова появляется на противоположной стороне с той же скоростью. С точки зрения топологии, пространство, образованное двумерными КПБ, можно представить как отображаемое на тор (компактификация ). Большие системы, аппроксимируемые КПБ, состоят из бесконечного числа элементарных ячеек. В компьютерном моделировании один из них является исходным блоком моделирования, а другие - копиями, называемыми изображений. Во время моделирования необходимо записать и распространить только свойства исходного блока моделирования. В соглашение о минимальном изображении это обычная форма учета частиц PBC, в которой каждая отдельная частица в моделировании взаимодействует с ближайшим изображением оставшихся частиц в системе.

Один пример периодических граничных условий может быть определен в соответствии с гладкими действительными функциями к

для всех m = 0, 1, 2, ... и для постоянных и .

В молекулярная динамика моделирования, PBC обычно применяется для расчета свойств объемных газов, жидкостей, кристаллов или смесей. Обычное приложение использует PBC для моделирования сольватированных макромолекулы в ванне явный растворитель. Граничные условия Борна – фон Кармана. - периодические граничные условия для специальной системы.

В электромагнетизме PBC может применяться для различных типов сеток для анализа электромагнитных свойств периодических структур.[1]

Требования и артефакты

Трехмерные КПБ полезны для приближения поведения макромасштабных систем газов, жидкостей и твердых тел. Трехмерные КПБ также можно использовать для моделирования плоских поверхностей, и в этом случае двумерные КПБ часто более подходят. Двумерные КПБ для плоских поверхностей также называют граничные условия плиты; в этом случае PBC используются для двух декартовых координат (например, x и y), а третья координата (z) простирается до бесконечности.

КПБ могут использоваться вместе с Суммирование Эвальда методы (например, метод Эвальда с сеткой частиц) для расчета электростатический силы в системе. Однако КПБ также вносят корреляционные артефакты, которые не учитывают трансляционную инвариантность системы,[2] и требует ограничений на состав и размер блока моделирования.

При моделировании твердых систем напряжение поле, возникающее из-за любой неоднородности в системе, будет искусственно урезано и модифицировано периодической границей. Точно так же длина волны звука или ударных волн и фононы в системе ограничен размером коробки.

В моделированиях, содержащих ионные (кулоновские) взаимодействия, чистая электростатический заряд системы должна быть равна нулю, чтобы избежать суммирования до бесконечного заряда при применении PBC. В некоторых приложениях уместно добиться нейтральности, добавив ионы Такие как натрий или же хлористый (в качестве противоионы ) в соответствующих количествах, если интересующие молекулы заряжены. Иногда ионы даже добавляются в систему, в которой интересующие молекулы нейтральны, чтобы приблизиться к ионная сила раствора, в котором молекулы появляются естественным образом. Соблюдение соглашения о минимальном изображении также обычно требует, чтобы сферический радиус отсечения для несвязанных сил составлял не более половины длины одной стороны кубической коробки. Даже в электростатически нейтральных системах сеть дипольный момент элементарной ячейки может внести паразитную поверхностную энергию, эквивалентную пироэлектричество в полярные кристаллы.

Размер блока моделирования также должен быть достаточно большим, чтобы предотвратить возникновение периодических артефактов из-за нефизической топологии моделирования. В слишком маленьком блоке макромолекула может взаимодействовать со своим собственным изображением в соседнем блоке, что функционально эквивалентно взаимодействию «головы» молекулы со своим собственным «хвостом». Это создает крайне нефизическую динамику в большинстве макромолекул, хотя величина последствий и, следовательно, соответствующий размер ящика относительно размера макромолекул зависит от предполагаемой продолжительности моделирования, желаемой точности и ожидаемой динамики. Например, моделирование сворачивание белка которые начинаются с родное государство может претерпевать меньшие колебания, и поэтому может не требовать такого большого ящика, как моделирование, начинающееся с случайный катушки конформация. Однако эффекты сольватационные оболочки на наблюдаемую динамику - в моделировании или в эксперименте - изучены недостаточно. Общая рекомендация, основанная на моделировании ДНК Требуется минимум 1 нм растворителя вокруг интересующих молекул во всех измерениях.[3]

Практическая реализация: преемственность и минимальная условность изображения

Объект, прошедший через одну грань симуляционного бокса, должен снова войти через противоположную грань - или это должно сделать его изображение. Очевидно, необходимо принять стратегическое решение: мы (А) «складываем» частицы в коробку моделирования, когда они покидают ее, или мы (Б) позволяем им продолжать (но вычисляем взаимодействия с ближайшими изображениями)? Решение не влияет на ход моделирования, но если пользователя интересуют средние перемещения, длина диффузии и т. Д., Второй вариант предпочтительнее.

(A) Ограничьте координаты частицы рамкой моделирования

Чтобы реализовать алгоритм PBC, необходимо как минимум два шага.

Ограничение координат - это простая операция, которую можно описать с помощью следующего кода, где x_size - это длина бокса в одном направлении (при условии, что ортогональная элементарная ячейка с центром в начале координат), а x - это положение частицы в том же направлении. :

если (периодический_x) тогда  если (Икс <  -x_size * 0.5) Икс = Икс + x_size  если (Икс >=  x_size * 0.5) Икс = Икс - x_sizeконец, если

Расстояние и вектор между объектами должны подчиняться критерию минимального изображения. Это может быть реализовано согласно следующему коду (в случае одномерной системы, где dx - вектор направления расстояния от объекта i до объекта j):

если (периодический_x) тогдаdx = Икс(j) - Икс(я)  если (dx >   x_size * 0.5) dx = dx - x_size  если (dx <= -x_size * 0.5) dx = dx + x_sizeконец, если

В Python можно делать следующее:

за я в классифицировать(0, N):    за j в классифицировать(0, N):        dx1 = Икс[j] - Икс[я]        dx = нп.мод(dx1, x_size * 0.5)

Для трехмерных КПБ обе операции следует повторить во всех трех измерениях.

Эти операции можно записать в гораздо более компактной форме для ромбический ячеек, если начало координат смещено в угол поля. Тогда у нас есть в одном измерении для позиций и расстояний соответственно:

! После обновления x (i) без учета PBC:Икс(я) = Икс(я) - этаж(Икс(я) / x_size) * x_size  ! Для коробки с началом в левой нижней вершине! Работает для x, лежащих в любом изображении.dx = Икс(j) - Икс(я)dx = dx - nint(dx / x_size) * x_size

(B) Не ограничивайте координаты частицы

Предполагая, что поле симуляции ромбической формы с началом в нижнем левом переднем углу, минимальное соглашение об изображении для вычисления эффективных расстояний между частицами может быть вычислено с помощью функции «ближайшего целого числа», как показано выше, здесь как код C / C ++:

x_rsize = 1.0 / x_size; // вычисляем только когда размер коробки установлен или измененdx = Икс[j] - Икс[я];dx -= x_size * поблизости(dx * x_rsize);

Самый быстрый способ выполнения этой операции зависит от архитектуры процессора. Если знак dx не актуален, метод

dx = фабрики(dx);dx -= static_cast<int>(dx * x_rsize +  0.5) * x_size;

оказался самым быстрым на процессорах x86-64 в 2013 году.[4]

Для неоромбических клеток ситуация более сложная.[5]

При моделировании ионных систем могут потребоваться более сложные операции для обработки дальнодействующих кулоновских взаимодействий, охватывающих несколько прямоугольных изображений, например Суммирование Эвальда.

Геометрия элементарной ячейки

PBC требует, чтобы элементарная ячейка имела форму, которая идеально вписывается в трехмерный кристалл. Таким образом, нельзя использовать сферическую или эллиптическую каплю. А куб или же прямоугольная призма - наиболее интуитивно понятный и распространенный выбор, но он может быть дорогостоящим с точки зрения вычислений из-за ненужного количества растворитель молекулы в углах, удаленных от центральных макромолекул. Распространенной альтернативой, требующей меньшего объема, является усеченный октаэдр.

Общий размер

Для моделирования в двумерном и трехмерном пространстве чаще всего используется кубическое периодическое граничное условие, поскольку оно является наиболее простым в кодировании. Однако при компьютерном моделировании многомерных систем гиперкубический периодическое граничное условие может быть менее эффективным, потому что углы занимают большую часть пространства. В общем случае элементарную ячейку можно рассматривать как Ячейка Вигнера-Зейтца определенных решетчатая упаковка[6]. Например, гиперкубическое периодическое граничное условие соответствует упаковке гиперкубической решетки. В этом случае предпочтительно выбрать элементарную ячейку, которая соответствует плотная упаковка этого измерения. В 4D это Решетка D4; и Решетка E8 в 8-мерном. Реализация этих периодических граничных условий большой размерности эквивалентна код исправления ошибок подходы в теория информации[7].

Сохраненные свойства

При периодических граничных условиях линейная импульс системы сохраняется, но Угловой момент не является. Традиционное объяснение этого факта основано на Теорема Нётер, который утверждает, что сохранение углового момента следует из вращательной инвариантности Лагранжиан. Однако было показано, что такой подход непоследователен: он не может объяснить отсутствие сохранения углового момента одиночной частицы, движущейся в периодической ячейке.[8] Лагранжиан частицы постоянен и, следовательно, инвариантен относительно вращения, в то время как угловой момент частицы не сохраняется. Это противоречие вызвано тем, что теорема Нётер обычно формулируется для замкнутых систем. Периодическая ячейка обменивается массовым импульсом, угловым моментом и энергией с соседними ячейками.

Применительно к микроканонический ансамбль (постоянное количество частиц, объем и энергия, сокращенно NVE), использование PBC вместо отражающих стен немного изменяет выборку моделирования из-за сохранения общего линейного импульса и положения центра масс; этот ансамбль получил название "молекулярная динамика ансамбль"[9] или ансамбль NVEPG.[10] Эти дополнительные сохраняемые количества вносят незначительные артефакты, связанные с статистический механический значение температура, отклонение распределений скоростей от Распределение Больцмана, и нарушения равнораспределения для систем, содержащих частицы с неоднородными массы. Самый простой из этих эффектов состоит в том, что система N частицы будут вести себя в ансамбле молекулярной динамики как система N-1 частицы. Эти артефакты имеют поддающиеся количественной оценке последствия для небольших игрушечных систем, содержащих только совершенно твердые частицы; они не были глубоко изучены для стандартных биомолекулярных симуляций, но, учитывая размер таких систем, эффекты будут в значительной степени незначительными.[10]

Смотрите также

Примечания

  1. ^ Mai, W .; Li, P .; Bao, H .; Li, X .; Jiang, L .; Hu, J .; Вернер, Д. Х. (апрель 2019 г.). «Призменный DGTD с упрощенным периодическим граничным условием для анализа FSS с D2n-симметрией в прямоугольном массиве при нормальном падении». Антенны IEEE и письма о беспроводном распространении. 18 (4): 771–775. Дои:10.1109 / LAWP.2019.2902340. ISSN  1536-1225.
  2. ^ Cheatham, T. E .; Miller, J. H .; Fox, T .; Дарден, П. А .; Коллман, П. А. (1995). «Моделирование молекулярной динамики на сольватированных биомолекулярных системах: метод Эвальда с сеткой частиц ведет к стабильным траекториям ДНК, РНК и белков». Журнал Американского химического общества. 117 (14): 4193–4194. Дои:10.1021 / ja00119a045.
  3. ^ de Souza, O.N .; Орнштейн, Р. Л. (1997). «Влияние размера периодического ящика на моделирование водной молекулярной динамики додекамера ДНК с помощью метода Эвальда с частицами». Biophys J. 72 (6): 2395–2397. Дои:10.1016 / с0006-3495 (97) 78884-2. ЧВК  1184438. PMID  9168016.
  4. ^ Дейтерс, Ульрих К. (2013). «Эффективное кодирование с минимальным условием изображения». Z. Phys. Chem. 227 (2–3): 345–352. Дои:10.1524 / зпч.2013.0311.
  5. ^ Соглашение о минимальном изображении в некубических ячейках моделирования
  6. ^ Бертье, Людовик; Шарбонно, Патрик; Кунду, Джойджит (31 августа 2020 г.). «Конечномерный остаток спинодальной критичности над динамическим стеклованием». Письма с физическими проверками. 125 (10): 108001. Дои:10.1103 / PhysRevLett.125.108001.
  7. ^ Conway, J .; Слоан, Н. (март 1982 г.). «Быстрое квантование и декодирование и алгоритмы для решетчатых квантователей и кодов». IEEE Transactions по теории информации. 28 (2): 227–232. Дои:10.1109 / TIT.1982.1056484.
  8. ^ Кузькин, В. А. (2015). «О балансе момента количества движения в системах частиц с периодическими граничными условиями». ZAMM. 95 (11): 1290–1295. arXiv:1312.7008. Дои:10.1002 / zamm.201400045.
  9. ^ Erpenbeck, J. J .; Вуд, W. W. (1977). Берн, Б. Дж. (Ред.). Статистическая механика, часть B: процессы, зависящие от времени. Современная теоретическая химия. Том 6. Нью-Йорк: Пленум. С. 1–40. ISBN  0-306-33506-9.
  10. ^ а б Рубашки, R. B .; Burt, S. R .; Джонсон, А. М. (2006). «Периодическое граничное условие вызвало нарушение принципа равнораспределения и другие кинетические эффекты конечного размера образца в классическом моделировании молекулярной динамики твердых сфер». J Chem Phys. 125 (16): 164102. Дои:10.1063/1.2359432. PMID  17092058.

Рекомендации

  • Рапапорт, Д. К. (2004). Искусство моделирования молекулярной динамики (2-е изд.). Издательство Кембриджского университета. ISBN  0-521-82568-7. См. Особенно pp15–20.
  • Шлик, Т. (2002). Молекулярное моделирование и симуляция: междисциплинарное руководство. Междисциплинарная прикладная математика. т. 21. Нью-Йорк: Спрингер. ISBN  0-387-95404-X. См. Особенно pp272–6.