Metoda molekulární dynamiky II Numerická integrace pohybových rovnic

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Lineární klasifikátor
Advertisements

Analýza signálů - cvičení
Lekce 7 Metoda molekulární dynamiky I Úvod KFY/PMFCHLekce 7 – Metoda molekulární dynamiky Osnova 1.Princip metody 2.Ingredience 3.Počáteční podmínky 4.Časová.
Matematické modelování aneb co se nepovedlo Petr Beremlijski Katedra aplikovaná matematiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB - Technická univerzita.
PA081 Programování numerických výpočtů Přednáška 2.
Aplikační počítačové prostředky X15APP MATLAB - SIMULINK
Hodnocení způsobilosti měřících systémů
Fakulta životního prostředí Katedra informatiky a geoinformatiky
Lekce 12 Metoda Monte Carlo III Technologie (kanonický soubor)
Lekce 1 Modelování a simulace
Lekce 9 Metoda molekulární dynamiky III Technologie Osnova 1. Výpočet sil 2. Výpočet termodynamických parametrů 3. Ekvilibrizační a simulační část MD simulace.
KFY/PMFCHLekce 3 – Základy teorie pravděpodobnosti Osnova 1. Statistický experiment 2. Pravděpodobnost 3. Rozdělení pravděpodobnosti 4. Náhodné proměnné.
Lekce 6 Slabé mezimolekulové interakce Osnova 1. Původ a význam slabých mezimolekulových interakcí 2. Předpoklad párové aditivity 3. Modely párových interakčních.
Lekce 2 Mechanika soustavy mnoha částic
Genetické algoritmy. V průběhu výpočtu používají náhodné operace. Algoritmus není jednoznačný, může projít více cestami. Nezaručují nalezení řešení.
Molekulová dynamika.
Počítačová chemie (11. přednáška)
ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA Fakulta aplikovaných věd Semestrální práce z předmětu Matematické modelování NESATCIONÁRNÍ VEDENÍ TEPLA – POROVNÁNÍ VÝPOČTU S.
L OTKA -V OLTERRA M ODEL P REDÁTOR K OŘIST KMA/MM Kamila Matoušková V Plzni, 2009.
Lekce 13 Počítačový experiment a jeho místo ve fyzice a chemii Osnova 1. Počítačový experiment 2. Srovnání s reálným experimentem 3. Výhody počítačového.
Získávání informací Získání informací o reálném systému
KEE/POE 8. přednáška Numerický výpočet derivace a integrálu
CHYBY MĚŘENÍ.
TMF045 letní semestr 2005/2006 II Časová propagace vlnové funkce na mřížce I. (práce s momentovou reprezentací) (Lekce II)
TYPY MODELŮ FYZIKÁLNÍ MATEMATICKÉ ANALYTICKÉ NUMERICKÉ.
Laboratorní model „Kulička na ploše“ 1. Analytická identifikace modelu „Kulička na ploše“ 2. Program „Flash MX 2004“ Výhody/Nevýhody Program „kulnapl.swf“
Petr Beremlijski a Marta Jarošová Projekt SPOMECH Vysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava září Základy matematického.
METODA KONEČNÝCH PRVKŮ
Stáž v rámci SGS, 2010 Jakub Malohlava.  Místo: VŠCHT Praha  Délka pobytu: –  Cíl: Seznámit se se MC simulacemi v makroskopických.
Měření fyzikální veličiny
Tento výukový materiál vznikl v rámci Operačního programu Vzdělávání pro konkurenceschopnost 1. KŠPA Kladno, s. r. o., Holandská 2531, Kladno,
Aspekty modelování lomu metodou konečných prvků Petr Frantík F AKULTA STAVEBNÍ V YSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V B RNĚ F ACULTY OF C IVIL E NGINEERING B RNO U.
Tato prezentace byla vytvořena
Str. 1 TMF045 letní semestr 2006 III Časová propagace vlnové funkce na mřížce II. (propagační metody) (Lekce III)
Diferenciální počet funkcí více proměnných
Experimentální fyzika I. 2
SIGNÁLY A SOUSTAVY V MATEMATICKÉ BIOLOGII
Numerické řešení počítačového modelu
MODELOVÁNÍ PROUDĚNÍ V MEZNÍ VRSTVĚ ATMOSFÉRY
Počítačová chemie (5. přednáška)
Jednoduchý lineární regresní model Tomáš Cahlík 2. týden
Příkazy cyklů. Co je to cyklus Jako cyklus označujeme opakované vykonávání určitého bloku příkazů Jako cyklus označujeme opakované vykonávání určitého.
Sylabus V rámci PNV budeme řešit konkrétní úlohy a to z následujících oblastí: Nelineární úlohy Řešení nelineárních rovnic Numerická integrace Lineární.
Fakulta stavební VŠB-TU Ostrava Miroslav Mynarz, Jiří Brožovský
Chyby při matematickém modelování aneb co se nepovedlo Petr Beremlijski Katedra aplikovaná matematiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB - Technická.
Stabillita numerické metody
Aproximace parciálních diferenciálních rovnic – Galerkinova metoda
Diference a diferenciál Způsoby vyčíslování termodynamických dat.
BioTech 2011, Strážná. O čem to bude? Stochastické simulace Diferenciální rovnice (ODR) Automaty.
Monte Carlo simulace hexameru vody Autor: Bc. Lenka Ličmanová Vedoucí práce: Mgr. Aleš Vítek Seminář KFY PŘF OU.
Stavová formulace v diskrétním čase důvody pro diskrétní interpretaci času některé dynamické jevy má smysl sledovat vždy jen ve zvláštních okamžicích,
Autor: Richard Paulas Vedoucí práce: Prof. Ing. Jaroslav Fořt CSc.
Radek Hecl Simulace tuhých těles Radek Hecl
KURZ ALGORITMIZACE A PROGRAMOVÁNÍ V JAZYCE C Lekce č. 2: Základní pojmy Bc. Radek Libovický.
III. Tepelné fluktuace: lineární oscilátor Cvičení KOTLÁŘSKÁ 12. BŘEZNA 2014 F4110 Kvantová fyzika atomárních soustav letní semestr
Ověření modelů a modelování Kateřina Růžičková. Posouzení kvality modelu Ověření (verifikace) ● kvalitativní hodnocení správnosti modelu ● zda model přijatelně.
Korelace. Určuje míru lineární vazby mezi proměnnými. r < 0
Základní pojmy v automatizační technice
Molekulární dynamika vody a alkoholů
Monte Carlo Typy MC simulací

Úvod do praktické fyziky
NÁVRH NELINEÁRNÍHO MODELU LETADLA
Metoda molekulární dynamiky
František Batysta Štěpán Timr
III. Tepelné fluktuace: lineární oscilátor Cvičení
Modelování Transportních Procesů 2
Simulace dynamických systémů v Matlabu, Simulink
Simulace oběhu družice kolem Země
Transkript prezentace:

Metoda molekulární dynamiky II Numerická integrace pohybových rovnic Lekce 8 Metoda molekulární dynamiky II Numerická integrace pohybových rovnic Osnova Metody konečných diferencí Verletovy metody Eulerova metoda Další numerické metody Použití v molekulárně-dynamických simulacích Diskretizační a zaokrouhlovací chyby KFY/PMFCH Lekce 8 – Metoda molekulární dynamiky II

Metody konečných diferencí MD simulace jako matematický problém Soustava obyčejných diferenciálních rovnic 2. řádu s počáteční podmínkou Numerické řešení (metoda konečných diferencí) Řešení hledáme na intervalu v konečném počtu bodů tak, že k určení hodnot řešení v čase tj využívané informace o řešení v časech předcházejících KFY/PMFCH Lekce 8 – Metoda molekulární dynamiky II

Metody konečných diferencí Klasifikace explicitní jednokrokové metody implicitní jednokrokové metody explicitní vícekrokové metody (prediktory) implicitní vícekrokové metody (korektory) Implicitní metody se obvykle užívají k upřesnění kroku provedeného metodou explicitní. Jsou výpočetně náročné. KFY/PMFCH Lekce 8 – Metoda molekulární dynamiky II

Verletovy metody Základní Verletova metoda Pro jednoduchost se omezíme na jedinou diferenciální rovnici Základní Verletova metoda Označení: Vlastnosti - dvoukrokový prediktor - chyba výpočtu v jednom kroku Odvození KFY/PMFCH Lekce 8 – Metoda molekulární dynamiky II

Verletovy metody Modifikace základní Verletovy metody „Leap-frog“ Verletova metoda Rychlostní Verletova metoda Prediktor – korektor! KFY/PMFCH Lekce 8 – Metoda molekulární dynamiky II

Eulerova metoda Eulerova metoda = přechod = start metody Verletovy K použití Verletovy metody potřebujeme znát r(0) a r(1), počáteční podmínka MD simulace je ale zadaná pomocí r0 a v0. Eulerova metoda = přechod = start metody Verletovy Vlastnosti - jednokroková metoda, - není moc přesná, chyba (používáme jen jednou, takže tato nepřesnost celkový výsledek nemusí významně ovlivnit). Zpřesněná Eulerova metoda KFY/PMFCH Lekce 8 – Metoda molekulární dynamiky II

Další numerické metody Existuje celá řada dalších metod pro numerické řešení obyčejných diferenciálních rovnic a jejich soustav: jednokrokové – metody Rungeho-Kuttovy, Gearovy, vícekrokové – metody Adamsovy-Bashforthovy-Moultonovy. Obvykle výpočetně velmi náročné a v MD simulacích používané jen zřídka. KFY/PMFCH Lekce 8 – Metoda molekulární dynamiky II

Použití Eulerovy a Verletovy metody v MD simulaci První krok – Eulerova metoda resp. Další kroky – opakování Verletovy metody KFY/PMFCH Lekce 8 – Metoda molekulární dynamiky II

Diskretizační a zaokrouhlovací chyby Lokální diskretizační chyba Chyba způsobená v jednom integračním kroku aproximacemi použitými v rámci metody. Např. u Verletovy metody je lokální diskretizační chyba řádu o(Dt 3), u metody Eulerovy řádu o(Dt) a u zpřesnění Eulerovy metody o(Dt 2). Globální diskretizační chyba Rozdíl mezi přesným řešením rovnice v daném čase, r(tj), a přibližným řešením získaným pomocí zvolené metody, r(j), tedy r(j) – r(tj). Vzniká kumulací lokálních diskretizačních chyb. Většinou je o řád větší než lokální diskretizační chyba, takže například u Verletovy metody je řádu o(Dt 2). KFY/PMFCH Lekce 8 – Metoda molekulární dynamiky II

Diskretizační a zaokrouhlovací chyby Minimalizace diskertizačních chyb Problémy Se zmenšujícím se integračním krokem Dt - vzrůstají výpočetní nároky, - zvyšuje se vliv zaokrouhlovacích chyb. Zaokrouhlovací chyby Vznikají v důsledku konečné přesnosti aritmetických operací (cca 15-17 desetinných míst v dvojnásobné přesnosti). převažují zaokrouhlovací chyby převažují diskretizační chyby optimální integrační krok KFY/PMFCH Lekce 8 – Metoda molekulární dynamiky II

Diskretizační a zaokrouhlovací chyby Nároky kladené molekulární dynamikou Důraz není kladen na individuální trajektorie částic, ale na: zachování celkové energie, přesnost počítaných termodynamických parametrů. Jak se chyby projevují systematický drift náhodný šum Více vadí systematický drift! KFY/PMFCH Lekce 8 – Metoda molekulární dynamiky II

Doporučená literatura I. NEZBEDA, J. KOLAFA, M. KOTRLA Úvod do počítačových simulací, kap. 3 Karolinum, Praha 2003 D. C. RAPAPORT The Art of Molecular Dynamics Simulations, kap. 3 Cambridge University Press, Cambridge 2004 M. M. WOOLFSON, G. J. PERT An Introduction to Computer Simulation, kap. 1.3, 2 Oxford University Press, New York 1999 A. HINCHLIFFE Molecular Modelling for Beginners, kap. 9 J. Wiley, Chchester 2006 KFY/PMFCH Lekce 8 – Metoda molekulární dynamiky II