Molekuladinamika. Számítógépes szimulációk szamszimf17la

Hasonló dokumentumok
Nagy számú részecske szimulációja

Molekuláris dinamika I. 10. előadás

Molekuláris dinamika. 10. előadás

Ingák. Számítógépes szimulációk fn1n4i11/1. Csabai István, Stéger József

Monte Carlo módszerek a statisztikus fizikában. Az Ising modell. 8. előadás

Bolygómozgás. Számítógépes szimulációk fn1n4i11/1. Csabai István, Stéger József

Számítógépes szimulációk: molekuláris dinamika és Monte Carlo

Véletlen bolyongás. Márkus László március 17. Márkus László Véletlen bolyongás március / 31

Kémiai reakciók mechanizmusa számítógépes szimulációval

FIZIKA I. Ez egy gázos előadás lesz! (Ideális gázok hőtana) Dr. Seres István

Lendület. Lendület (impulzus): A test tömegének és sebességének szorzata. vektormennyiség: iránya a sebesség vektor iránya.

Termodinamika (Hőtan)

Elméleti kérdések 11. osztály érettségire el ı készít ı csoport

Differenciálegyenletek numerikus integrálása április 9.

2. A hőátadás formái és törvényei 2. A hőátadás formái Tapasztalat: tűz, füst, meleg edény füle, napozás Hőáramlás (konvekció) olyan folyamat,

Idegen atomok hatása a grafén vezet képességére

Axiomatikus felépítés az axiómák megalapozottságát a felépített elmélet teljesítképessége igazolja majd!

A kvantummechanika kísérleti előzményei A részecske hullám kettősségről

FIZIKA I. Ez egy gázos előadás lesz! (Ideális gázok hőtana) Dr. Seres István

Elektrodinamika. Maxwell egyenletek: Kontinuitási egyenlet: div n v =0. div E =4 div B =0. rot E = rot B=

Atomok és molekulák elektronszerkezete

összetevője változatlan marad, a falra merőleges összetevő iránya ellenkezőjére változik, miközben nagysága ugyanakkora marad.

Termodinamika. Belső energia

A kémiai kötés eredete; viriál tétel 1

A SZILÁRDTEST FOGALMA. Szilárdtest: makroszkópikus, szilárd, rendezett anyagdarab. molekula klaszter szilárdtest > σ λ : rel.

Populációdinamika. Számítógépes szimulációk szamszimf17la

Hőtan I. főtétele tesztek

Értékelési útmutató az emelt szint írásbeli feladatsorhoz

1 Műszaki hőtan Termodinamika. Ellenőrző kérdések-02 1

Közönséges differenciál egyenletek megoldása numerikus módszerekkel: egylépéses numerikus eljárások

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.

Kozmológiai n-test-szimulációk

Fizika. Fizika. Nyitray Gergely (PhD) PTE PMMIK február 13.

Modern Fizika Labor. 2. Elemi töltés meghatározása

Gázok. 5-7 Kinetikus gázelmélet 5-8 Reális gázok (limitációk) Fókusz Légzsák (Air-Bag Systems) kémiája

Kvantumszimulátorok. Szirmai Gergely MTA SZFKI. Graphics: Harald Ritsch / Rainer Blatt, IQOQI

FIZIKA II. Dr. Rácz Ervin. egyetemi docens

Atomok. szilárd. elsődleges kölcsönhatás. kovalens ionos fémes. gázok, folyadékok, szilárd anyagok. ionos fémek vegyületek ötvözetek

Méréstechnika. Hőmérséklet mérése

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Gázok. 5-7 Kinetikus gázelmélet 5-8 Reális gázok (korlátok) Fókusz: a légzsák (Air-Bag Systems) kémiája

Monte Carlo módszerek a statisztikus fizikában. Az Ising modell. 8. előadás

3. jegyz könyv: Bolygómozgás

Azonos és egymással nem kölcsönható részecskékből álló kvantumos rendszer makrókanónikus sokaságban.

Evans-Searles fluktuációs tétel

Lineáris algebra gyakorlat

Egy részecske mozgási energiája: v 2 3 = k T, ahol T a gáz hőmérséklete Kelvinben 2 2 (k = 1, J/K Boltzmann-állandó) Tehát a gáz hőmérséklete

Evans-Searles fluktuációs tétel Crooks fluktuációs tétel Jarzynski egyenlőség

Előszó.. Bevezetés. 1. A fizikai megismerés alapjai Tér is idő. Hosszúság- és időmérés.

Fázisátalakulások vizsgálata

W = F s A munka származtatott, előjeles skalármennyiség.

2015/16/1 Kvantummechanika B 2.ZH

A Markowitz modell: kvadratikus programozás

Fizika. Tanmenet. 7. osztály. 1. félév: 1 óra 2. félév: 2 óra. A OFI javaslata alapján összeállította az NT számú tankönyvhöz:: Látta: ...

Fizika minta feladatsor

Ez mit jelent? Ahány könyv annyi interpretáció, annyi diszciplína kerül bele.

FIZIKA. 10. évfolyamos vizsga

8. Belső energia, entalpia és entrópia ideális és nem ideális gázoknál

A gáz halmazállapot. A bemutatót összeállította: Fogarasi József, Petrik Lajos SZKI, 2011

Mit nevezünk nehézségi erőnek?

Klasszikus zika Termodinamika I.

Univerzalitási osztályok nemegyensúlyi rendszerekben, Ódor Géza

Fermi Dirac statisztika elemei

Ideális gáz és reális gázok

Georg Cantor (1883) vezette be Henry John Stephen Smith fedezte fel 1875-ben. van struktúrája elemi kis skálákon is önhasonló

A Hamilton-Jacobi-egyenlet

ÖSSZEFOGLALÁS HŐTANI FOLYAMATOK

Lehetséges vizsgálatok III: Szimmetrikus bolyongás Jobbra => +1; Balra => -1 P(jobbra) = P(balra) = ½

Speciális relativitás

Tömegvonzás, bolygómozgás

Az energia bevezetése az iskolába. Készítette: Rimai Anasztázia

Véletlenszám generátorok és tesztelésük. Tossenberger Tamás

Az α értékének változtatásakor tanulmányozzuk az y-x görbe alakját. 2 ahol K=10

Hőmérsékleti sugárzás

Axion sötét anyag. Katz Sándor. ELTE Elméleti Fizikai Tanszék

Atomok. szilárd. elsődleges kölcsönhatás. kovalens ionos fémes. gázok, folyadékok, szilárd anyagok. ionos fémek vegyületek ötvözetek

Belső energia, hőmennyiség, munka Hőtan főtételei

Műszaki termodinamika I. 2. előadás 0. főtétel, 1. főtétel, termodinamikai potenciálok, folyamatok

Mivel foglalkozik a hőtan?

Akusztikai tervezés a geometriai akusztika módszereivel

Folyadékszcintillációs spektroszkópia jegyz könyv

3. Jelöljük meg a numerikus gyökkereső módszerekre vonatkozó egyedüli helyes kijelentést:

Optika gyakorlat 6. Interferencia. I = u 2 = u 1 + u I 2 cos( Φ)

Alkalmazás a makrókanónikus sokaságra: A fotongáz

MEMS eszközök redukált rendű modellezése a Smart Systems Integration mesterképzésben Dr. Ender Ferenc

9. évfolyam. Osztályozóvizsga tananyaga FIZIKA

Termodinamikai bevezető

dinamikai tulajdonságai

Szilárdtestek mágnessége. Mágnesesen rendezett szilárdtestek

Atomfizika. Az atommag szerkezete. Radioaktivitás Biofizika, Nyitrai Miklós

A mechanika alapjai. A pontszerű testek dinamikája

Diszkrét matematika 2.C szakirány

TANMENET Fizika 7. évfolyam

Ellátási lánc optimalizálás P-gráf módszertan alkalmazásával mennyiségi és min ségi paraméterek gyelembevételével

Munka, energia Munkatétel, a mechanikai energia megmaradása

Vizsgatémakörök fizikából A vizsga minden esetben két részből áll: Írásbeli feladatsor (70%) Szóbeli felelet (30%)

Theory hungarian (Hungary)

A mérés célkitűzései: A matematikai inga lengésidejének kísérleti vizsgálata, a nehézségi gyorsulás meghatározása.

Pósfay Péter. arxiv: [hep-th] Eur. Phys. J. C (2015) 75: 2 PoS(EPS-HEP2015)369

Kvantummechanika gyakorlat Beadandó feladatsor Határid : 4. heti gyakorlatok eleje

Átírás:

Molekuladinamika Számítógépes szimulációk szamszimf17la Csabai István, Stéger József ELTE Komplex Rendszerek Fizikája Tanszék Email: csabai@complex.elte.hu, steger@complex.elte.hu

Bevezetés A molekuladinamika (MD) nagy számú részecske mikroszkopikus dinamikájának kiértékelésével foglalkozik. Mai számítógépekkel a makroszkopikus rendszerekre jellemz részecskeszám (6 10 23 nagyságrend) mikroszkopikus mozgását nem lehetséges követni. Cél, hogy minél több részecskét, minél pontosabban szimuláljunk, amelyekkel már a rendszer termodinamikai tulajdonságai vizsgálhatóak. Ha az er elég gyorsan lecseng, akkor a N 2 párkölcsönhatás számolásánál közelítéseket vezetünk be: a távoli er k nagyobb térrészekre kiátlagolhatóak, a nagyon távol es részecskék pedig elhanyagolhatóak. Megjegyzés: A hosszú hatótávolságú er knél (pl. a gravitáció) az efajta elhanyagolás nem lehetséges, más közelítéseket kell alkalmazni, amellyel az N-test szimuláció problémaköre foglalkozik. Csabai István, Stéger József (ELTE) MD 2 / 25

Bevezetés A molekuladinamika algoritmus vázlata Adott N atom, melyek mindegyikének ismert a kezd sebessége és pozíciója. (Ez tipikusan nemegyensúlyi helyzet.) A Newton-törvények értelmében a részecskék közt páronként számoljuk ki az er t, és id ben léptessük a részecskéket. Figyeljük, hogy a rendszer a kezdeti tranziens után termodinamikai egyensúlyba kerül-e. Egyensúlyban teljesül az ekvipartíció tétele 1 K = 2 mv 2 = 3 2 k BT, ahol k B = 1, 38 10 23 J K a Boltzmann-állandó. A szimuláció során K mutatja, hogy egyensúlyban van-e a rendszer. Egyensúlyban mérhet ek a termodinamikai változók: a h mérséklet (T ), a nyomás (p), a h kapacitás (C V ), stb. Csabai István, Stéger József (ELTE) MD 3 / 25

Bevezetés Közelítések Az atomok bels szerkezetét is gyelembe vev kvantummechanikát kellene használni, de a nemesgázok szimulációja során a klasszikus részecske közelítés elfogadható eredményre vezet. 1 A T = 300 K h mérséklet Ar gázban az egy részecskére jutó mozgási energia 3 2 k BT = 6, 2 10 21 J = 0, 039 ev sokkal kisebb, mint az elektronok gerjesztési energiája (11, 6 ev zárt elektronhéj). 2 Az m = 6, 69 10 26 kg tömeg Ar atomok de Brolglie-hullámhossza 2π p = 2π 3mkB T = 2, 2 10 11 m kisebb mint az atom eektív mérete, és így az atomok közötti tipikus távolságnál is (r 0 = 3, 4 10 10 m). Csabai István, Stéger József (ELTE) MD 4 / 25

Bevezetés Közelítések Probléma lehet a termodinamikai egyensúly elérése. A szimulációs lépéshosszt kisebbnek kell választani, mint az atomok közötti átlagos távolság megtételéhez szükséges id. Az Ar atomok tipikus átlagos sebességével számolva: τ r 0 = 7, 9 10 13 s, 3kB T /m ami kevesebb mint 1 picosecundum. N = 10 3 atomra minden lépésben minden er t kiszámolva, néhány nanosecundum szimulációja akár órákig is tarthat. Ezért fontos a kezdeti feltételeknek a termodinamikai egyensúlyhoz minél közelebbi beállítása. Csabai István, Stéger József (ELTE) MD 5 / 25

Bevezetés A Verlet-algoritmus A legelterjedtebb MD dierenciálegyenlet léptet algoritmusok: a Verlet-algoritmus, a velocity-verlet-algoritmus. Jelölésrendszer Az n-ik szimulációs lépésben a részecskék koordinátái R n = (r 1,..., r N ) n, a sebességeik V n és a gyorsulások A n. Csabai István, Stéger József (ELTE) MD 6 / 25

Bevezetés A Verlet-algoritmus A Verlet-algoritmus léptető szabályai A módszer el nyei: R n+1 = 2 R n R n 1 + τ 2 An + O(τ 4 ), V n = R n+1 R n 1 2τ + O(τ 2 ). Gyorsabb mint a Runge-Kutta-módszer: csak egyszer kell kiszámolni a gyorsulásokat egy lépés során. Majdnem olyan pontos, mint a negyedrend Runge-Kutta-módszer, ahol a hiba O(τ 5 ) rend. Jól meg rzi az energiát, ami nagyon fontos a sokrészecske dinamikánál. Ergodikus: id tükrözésre nem változik, ami fontos a részletes egyensúly feltétele miatt. A módszer hárányai: Három pontos rekurzió: azaz két el z lépést használ, így nem indítható egy kezdeti feltételb l. A sebesség hibája O(τ 2 ), bár sebességt l független er k esetén, ez nem rontja a pozíciók pontosságát. A sebesség és a pozíció nem egyszerre frissül, a sebesség lemarad. Csabai István, Stéger József (ELTE) MD 7 / 25

Bevezetés A velocity-verlet-algoritmus A velocity-verlet-algoritmus léptetési szabályai R n+1 = R n + τv n + τ 2 A 2 n + O(τ 3 ), V n+1 = V n + τ 2 ( A n+1 + A n ) + O(τ 3 ). A módszer el nyei: Nem követel meg id ben két korábbi lépést. Egyszerre frissíti a koordinátákat és sebességeket. A sebesség pontosabb. A módszer hárányai: R-ben csak O(τ 3 ) rendben pontos. Csabai István, Stéger József (ELTE) MD 8 / 25

Bevezetés A van der Waals-közelítés A részecskék közötti kölcsönhatást a van der Waals-közelítésben a Lennard-Jones-potenciál írja le. A potenciál Az atomok középpontjai közötti távolság r V (r) = 4V 0 [ (r0 r ) 12 ( r0 ) ] 6. r A Lennard-Jones-potenciál tulajdonságai r = r 0 -nál előjelet vált, r = 2 1/6 r 0 -ben veszi fel minimumát, ami V 0, erő erősen taszító kis távolságokon: zárt elektronhéjak Pauli-féle kizárási elv, gyengén vonzó nagy távolságokon: van der Waals-kölcsönhatás miatt indukált elektromos dipólerők. Csabai István, Stéger József (ELTE) MD 9 / 25

Bevezetés A van der Waals-közelítés A Lennard-Jones-potenciál r 0 = 1 és V 0 = 1 esetén: 2 Potenciál Erő 1 0 1 2 1 1.5 2 2.5 r Csabai István, Stéger József (ELTE) MD 10 / 25

Bevezetés A van der Waals-közelítés A potenciál gradienséb l számolható az er : F (r) = V (r) = 24V [ 0 2 r 2 ( r0 r ) 12 ( r0 ) ] 6 r. r A rendszer energiája: E = N i=1 1 2 mv i 2 + V (r ij ), ij ahol r ij az ij atompár közötti távolság. Egyensúlyban a sebességek a Maxwell-Boltzmann-eloszlást követik. Csabai István, Stéger József (ELTE) MD 11 / 25

A 2 dimenziós Lennard-Jones rendszer Modelezzük N darab Ar atom viselkedését egy négyzetben. A LJ-potenciál paraméterei argonra V 0 = 1, 65 10 21 J, azaz V 0 /k B = 119, 8 K és r 0 = 3, 41 10 10 m. A rendszer karakterisztikus ideje mr 2 0 τ 0 = = 2, 17 10 12 s. V 0 Numerikus szempontból nem praktikus SI értékekkel szimulálni. Válasszuk meg a skálát úgy, hogy m = 1, r 0 = 1, V 0 = 1 és τ 0 = 1. Csabai István, Stéger József (ELTE) MD 12 / 25

A 2 dimenziós Lennard-Jones rendszer Modelezzük N darab argon atom viselkedését egy négyzetben (folytatás). A határokon ne kelljen speciális feltételekkel foglalkozni (fallal ütközés): tórusz topológia. Gondoskodni kell arról is, hogy ha egy részecske az egyik oldalon elhagyja a cellát, akkor szemközti oldalon visszakerüljön. A legnagyobb er hatást követeljük meg: egy adott részecskéhez a pár lehetséges képei közül mindig a legközelebbi példányt vesszük. Ez nem mindig az aktuális cellában van, pl r ij = ri rj > r ij =. ri r j Ha nem így járnánk el, akkor a pár képeinek a hatásai zikailag értelmetlen korrelációkat hozna be. A periodikus határfeltétel érzékeltetése 1D-ban i j i j i j L Csabai István, Stéger József (ELTE) MD 13 / 25

A 2 dimenziós Lennard-Jones rendszer Kezd feltételek beállítása (tranziens id tartamának minimalizálása): 1 Kondenzált állapotban az atomok általában háromszögrácsban helyezkednek el, ez minimalizálja a potenciális energiát. Ehelyett egyszer négyzetrácsot használunk. 2 A sebességek egyensúlyi eloszlása: ( ) m P(v)dv = e 2kB mv2 k B T T v dv. Ehelyett egy adott intervallumban eloszló egyenletes véletlen értékekr l indítjuk a sebességeket. Csabai István, Stéger József (ELTE) MD 14 / 25

A 3 dimenziós Lennard-Jones rendszer A három dimenziós probléma modellezése: periodikus határfeltétel, a potenciális energia minimumra jellemz en a rendszer a lapcentrált köbös elrendezésb l indítva A lapcentrált köbös elemi cella z Jó kitöltés feltétele: N = 4M 3 (pl. 32, 108, 256, 500... ) Az atomok pozíciói: (0; 0; 0), (0, 5; 0, 5; 0), (0, 5; 0; 0, 5), (0; 0, 5; 0, 5), x Az elemi cella 4 atomot tartalmaz. y Eltolva (0, 25; 0, 25, 0, 25)-tel, hogy ne a határon legyenek. Csabai István, Stéger József (ELTE) MD 15 / 25

A 3 dimenziós Lennard-Jones rendszer A három dimenziós probléma modellezése (folytatás): 3D-ben a Maxwell-Boltzmann-eloszlás a Gauss-eloszlás: ( ) m 3/2 P(v) = e m(v2 x +v2 y +v2 z ) 2kB 2πk B T T. 1 A kódban a Numerical Recipes-ből átvett gasdev() függvény 0 várható értékű, 1 szórású véletlen számokat állít elő egyenletes eloszlásokból a Box-Müller-algoritmus segítségével. 2 Az így generált kezdősebességek átlaga nem egzaktul 0, a tömegközéppont sebességével korrigálni kell a kezdőértékeket: v i v i v CM, ahol a tömegközépponti sebesség: N i=1 v CM = mv i N m. i=1 3 Ezután az 1 szórású sebességeket a kívánt sebességre kell átskálázni úgy, hogy a kívánt T hőmérsékletet kapjuk: v i λv i, ahol 2(N 1)k B T λ = N mv. i=1 i 2 Csabai István, Stéger József (ELTE) MD 16 / 25

A 3 dimenziós Lennard-Jones rendszer Gyorsítási lehet ségek A program legid igényesebb O(N 2 ) része a páronkénti er k kiszámítása. L. Verlet (Phys. Rev. 159, 98 (1967)) cikkében két gyorsítást vezet be: 1 A potenciál levágása: A Lennard-Jones-er rövid hatótávú, nagysága r > r 0 után gyorsan csökken. Bevezethet r cuto levágási távolság, amin túl a hatása praktikusan 0-nak tekinthet. Ha r cuto távolságon belül K részecske van, és N = nk, akkor a skálázás tesz leges n-re O(nK 2 ) rend. Másként fogalmazva, a s r séget állandónak tartva n-ben nem négyzetes, hanem lineáris a skálázás. A módszer hasznos, ha r cuto << L, ahol L a rendszer mérete. Csabai István, Stéger József (ELTE) MD 17 / 25

A 3 dimenziós Lennard-Jones rendszer Gyorsítási lehet ségek L. Verlet másik gyorsítási javaslata: 2 A szomszédsági lista: A levágás érvénysítéséhez tudni kell, melyek azok a szomszédok, amelyekre r ij = ri rj < r cuto. Mivel minden részecske mozog, ennek kiértékelése is O(N 2 ) feladatnak t nik. Ha gyelembe vesszük, hogy egy-egy lépésben a részecskék keveset mozdulnak el, választhatunk egy L >> r max > r cuto távolságot, amelynél jobban néhány lépésen belül nem távolodnak el a részecskék, és elég azon belül nyilvántartani a szomszédsági listát, és csak néha frissíteni azt. Verlet javaslata a paraméterválasztásra r cuto = 2, 5r 0, r max = 3, 2r 0, és 10 lépésenként frissíteni a szomszédsági listát. A frissítés gyakorisága és r max közötti összefüggés a sebességek valószín ségeloszlásából becsülhet. Csabai István, Stéger József (ELTE) MD 18 / 25

A 3 dimenziós Lennard-Jones rendszer Gyorsítási lehet ségek A fentiek megfontolások bevezetésével Verlet 10-szeres sebességnövekedést ért el a pontosság jelent s romlása nélkül. A levágás kisebb hibákat behoz a szimulációba és elrontja az energia megmaradást, ami korrigálható a pontenciál módosításával. Módosított LJ-potenciál V corr (r) = V (r) dv dr rcuto Ez a kiadott kódokban nincs leprogramozva. (r r cuto ). Csabai István, Stéger József (ELTE) MD 19 / 25

Termodinamikai mennyiségek A h mérséklet. Egyensúlyban teljesül az ekvipartíció tétele, és a kinetikus energiából származtatható a h mérséklet. A Lennard-Jones-er konzervatív, a rendszer teljes energiája megmarad. 3(N 1) 1 2 k m BT = 2... jelöli a termikus sokaság átlagot. 3(N 1) a bels szabadsági fokok száma, a tömegközéppont mozgása nem járul hozzá a termikus energiához, ha az átlag sebesség v 0, akkor igazából vi 2 helyett (vi v) 2 szerepel a kifejezésben. Nem-egyensúlyi helyzetben nem igaz az ekvipartíció, de lemérhetjük ezt a mennyiséget, a pillanatnyi h mérsékletet. N i=1 v 2 i. Csabai István, Stéger József (ELTE) MD 20 / 25

Termodinamikai mennyiségek A teljes energia (a mozgási és a potenciális energiák összege): E = m 2 N vi 2 + i j i=1 V ( ri rj ) A h kapacitás (a uktuáció-disszipáció tétel alapján): ( ) E C V = = 1 [ E ] 2 E 2 T k B T 2 V Az átlagolás sokaságátlag több különböz véletlen futtatás eredménye, de egyensúlyban ezt jól közelíti az id átlag. A h kapacitást a h mérséklet-uktuációkból is becsülhetjük: T 2 T 2 = 3 2 N(k BT ) 2 [1 3Nk B 2C V ]. Csabai István, Stéger József (ELTE) MD 21 / 25

Termodinamikai mennyiségek A nyomást véges zárt rendszernél mérhetnénk a doboz falánál történt impulzusváltozásokból is, de a Viriál-tétel alapján a következ kifejezés is használható: PV = Nk B T + 1 rij Fij. 3 A kompresszibilitási faktor kifejezi, mennyire vagyunk távol az ideális gáz állapottól: Z = PV Nk B T = 1 + 1 rij Fij. 3Nk B T i<j Nagy s r ségen a taszító potenciál miatt Z > 1, kisebb s r ségeken pedig a vonzó van der Waals-er k miatt Z < 1. Szabad részecskékre, ideális gázra lenne Z = 1. i<j Csabai István, Stéger József (ELTE) MD 22 / 25

A példaprogramok md-gl.cpp 2 dimenziós gáz szimulációja a velocity-verlet algoritmust használja periodikus határfeltételek mellett. Folyamatosan méri a sebességhisztogramot, és összeveti a Maxwell-Boltzmann-eloszlással. Az egérgombok segítségével indítható/állítható a szimuláció, illetve növelhet /csökkenthet a h mérséklet. md.cpp program a legegyszer bb 3 dimenziós Lennard-Jones-szimuláció. Nem használ periodikus határfeltételeket, a velocity-verlet algoritmussal léptet, és a pillanatnyi h mérsékletet egy fájlba menti ki. md2.cpp program tartalmazza a sebességek inicializálását, gyeli a pillanatnyi h mérsékletet, és amennyiben nem felel meg a megjelölt értéknek, újra átskálázza a sebességeket. md3.cpp program 3 dimenziós rendszer szimulátora, tartalmazza a Verlet-féle közelítésesket és gyorsítást. md3-gl.cpp program az el z OpenGL ábrázolással kiegészített változata. Csabai István, Stéger József (ELTE) MD 23 / 25

Feladatok 1 Értsük meg az md.cpp programot, ábrázoljuk kimenetét, és értelmezzük a kapott görbét! Vizsgáljuk meg az md2.cpp programban a javításokat. A program futtatási eredményét elemezve vizsgáljuk meg, hogy mennyit segített a kezdeti feltételek pontosabb beállítása, és mennyi id alatt áll be a kívánt h mérséklet! 2 Értsük meg a md3.cpp program hogyan kezeli a levágásokat, a szomszédsági listát, és annak frissítését. Kísérletezzünk más r cuto, r max és updateinterval paraméterekkel. Nézzük meg hogyan változik a sebesség és a pontosság az eredeti md2.cpp programhoz képest. 3 Írjuk meg a teljes energiát, nyomást, h kapacitást, kompresszibilitási faktort számoló függvényeket! Próbáljuk meg a fázisátalakulási h mérsékletet meghatározni a rendparaméterek (h kapacitás, kompresszibilitás) gyelésével. Vessük össze az értékeket a valódi argon olvadás és forráspontjával! Hogyan befolyásolja N értéke a tapasztaltakat? Lapozz! Csabai István, Stéger József (ELTE) MD 24 / 25

Feladatok Szorgalmi feladatok 4 Alakítsuk át a programot úgy, hogy a periodikus határfeltétel helyett zárt, kemény fala legyen, ahonnan visszapattannak a részecskék! (Egyszer megoldás a sebességek és pozíciók tükrözése, kicsit bonyolultabb a falat is tömör Lennard-Jones potenciállal leírható anyagnak venni.) Mérjük a nyomást a falakra kifejtett er segítségével, és ellen rizzük mennyire teljesül a pv = Nk B T törvény! 5 Értsük meg a md3-gl.cpp programban a 3D graka használatát! Szerkesszük össze a bolygómozgás szimulátorával, hogy a gravitációs háromtestest- (vagy soktest-) probléma dinamikáját ábrázolja. Vajon alkalmazható itt is egy levágási hossz a kód gyorsítására? Csabai István, Stéger József (ELTE) MD 25 / 25