偏倚分子动力学的自学算法
摘要：加速动力学的自学习算法：基于大量的集体坐标提出了一种新的加速动力学的自学习算法，通过构建偏置势能并以一维的、局部有效的集体坐标为基础来实现动力学的加速。这些集体坐标是通过轨迹分析获得的，因此它们能够适应模拟过程中遇到的任何新特征。我们展示了该方法如何可以用于增强化学系统的采样，同时引用了从团簇物理学到生物科学的例子。
作者：Gareth A. Tribello, Michele Ceriotti and Michele Parrinello
论文ID：1009.1236
分类：Computational Physics
分类简称：physics.comp-ph
提交时间：2010-10-15