3、从第一性原理构建分子间势及力场应用

从第一性原理构建分子间势及力场应用

1. 引言

在分子模拟中,构建分子间势是一项关键任务。对于不同类型的分子体系,有不同的构建方法。对于简单小分子及其混合物,可以定制模型,在选择势函数形式和调整参数方面有较大自由度;而对于聚合物、蛋白质、DNA等大分子体系或多组分混合物,则通常采用标准力场。

2. 分子间势计算代码示例

2.1 Lennard - Jones势的双循环计算

以下代码展示了如何使用双循环计算Lennard - Jones原子体系的势能:

INTEGER
:: n, i, j
REAL , DIMENSION (3,n) :: r
REAL , DIMENSION (3)
:: rij
REAL
:: epslj , sigma , sigma_sq
REAL
:: pot , rij_sq , sr2 , sr6 , sr12
sigma_sq = sigma ** 2
pot = 0.0
DO i = 1, n-1
    DO j = i+1, n
        rij (:) = r(:,i) - r(:,j)
        rij_sq = SUM ( rij ** 2 )
        sr2 = sigma_sq / rij_sq
        sr6 = sr2 ** 3
        sr12 = sr6 ** 2
        pot = pot + sr12 - sr6
    END DO
END DO
pot = 4.0 * epslj * pot

2.2 位点 - 位点势能计算

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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