Parameterization of a reactive force field using a Monte Carlo algorithm

雷亚克夫 力场(虚构) 分子动力学 模拟退火 蒙特卡罗方法 可转让性 量子退火 统计物理学 领域(数学) 化学 量子 计算化学 计算机科学 算法 物理 数学 原子间势 量子力学 量子计算机 人工智能 统计 罗伊特 机器学习 纯数学
作者
Eldhose Iype,Markus Hütter,A. P. J. Jansen,S. V. Nedea,C.C.M. Rindt
出处
期刊:Journal of Computational Chemistry [Wiley]
卷期号:34 (13): 1143-1154 被引量:89
标识
DOI:10.1002/jcc.23246
摘要

Abstract Parameterization of a molecular dynamics force field is essential in realistically modeling the physicochemical processes involved in a molecular system. This step is often challenging when the equations involved in describing the force field are complicated as well as when the parameters are mostly empirical. ReaxFF is one such reactive force field which uses hundreds of parameters to describe the interactions between atoms. The optimization of the parameters in ReaxFF is done such that the properties predicted by ReaxFF matches with a set of quantum chemical or experimental data. Usually, the optimization of the parameters is done by an inefficient single‐parameter parabolic‐search algorithm. In this study, we use a robust metropolis Monte‐Carlo algorithm with simulated annealing to search for the optimum parameters for the ReaxFF force field in a high‐dimensional parameter space. The optimization is done against a set of quantum chemical data for MgSO 4 hydrates. The optimized force field reproduced the chemical structures, the equations of state, and the water binding curves of MgSO 4 hydrates. The transferability test of the ReaxFF force field shows the extend of transferability for a particular molecular system. This study points out that the ReaxFF force field is not indefinitely transferable. © 2013 Wiley Periodicals, Inc.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
b_wasky发布了新的文献求助10
1秒前
YCTA完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
舒心的如柏完成签到,获得积分20
3秒前
4秒前
祝风华完成签到 ,获得积分10
5秒前
hahamissyu完成签到,获得积分10
6秒前
所所应助舒心的如柏采纳,获得10
6秒前
祁祁应助包包采纳,获得10
7秒前
9秒前
hony发布了新的文献求助10
9秒前
10秒前
11秒前
Lucas应助镜羽采纳,获得10
14秒前
14秒前
15秒前
大熊完成签到 ,获得积分10
16秒前
田様应助hony采纳,获得10
16秒前
FashionBoy应助wwwww采纳,获得10
17秒前
CipherSage应助13280939791采纳,获得10
17秒前
17秒前
Owen应助科研小趴菜采纳,获得30
18秒前
明钟达发布了新的文献求助10
19秒前
今后应助清脆水卉采纳,获得10
19秒前
语上发布了新的文献求助10
21秒前
nyzcc完成签到,获得积分10
21秒前
22秒前
26秒前
pebbling完成签到,获得积分10
26秒前
圆圆完成签到 ,获得积分10
26秒前
乔一乔完成签到,获得积分10
26秒前
27秒前
小狗完成签到,获得积分10
27秒前
28秒前
wwwww发布了新的文献求助10
31秒前
lulu完成签到,获得积分10
31秒前
202483067完成签到 ,获得积分10
32秒前
32秒前
子新发布了新的文献求助10
34秒前
wxy完成签到,获得积分10
36秒前
高分求助中
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2500
Mobilization, center-periphery structures and nation-building 600
Introduction to Strong Mixing Conditions Volumes 1-3 500
Technologies supporting mass customization of apparel: A pilot project 450
China—Art—Modernity: A Critical Introduction to Chinese Visual Expression from the Beginning of the Twentieth Century to the Present Day 430
Tip60 complex regulates eggshell formation and oviposition in the white-backed planthopper, providing effective targets for pest control 400
A Field Guide to the Amphibians and Reptiles of Madagascar - Frank Glaw and Miguel Vences - 3rd Edition 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3794581
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3339416
关于积分的说明 10295977
捐赠科研通 3056108
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1676896
邀请新用户注册赠送积分活动 804920
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 762198