用共轭梯度法和Morse势能编写二维平面的矩阵原子的分子静力学matlab代码,最后显示原子位置图
时间: 2024-09-13 12:12:29 浏览: 82
共轭梯度法是一种用于求解线性方程组的迭代方法,尤其适用于大规模稀疏矩阵。在分子静力学中,共轭梯度法常用于优化分子系统的能量,寻找能量最低点,即最稳定的状态。Morse势能是一种描述原子间相互作用的能量函数,它比简单的弹簧模型更加精确。
以下是一个简化的Matlab代码示例,使用共轭梯度法和Morse势能来优化一个二维平面内的两个原子的位置,并显示最终的原子位置图。请注意,这个示例仅用于演示目的,实际应用中可能需要考虑更多的原子和更复杂的势能函数。
```matlab
function molecular_dynamics_conjugate_gradient()
% 原子初始位置
x = [0; 0];
% 设置收敛条件
max_iter = 1000;
tol = 1e-6;
% 初始能量和梯度
[E, G] = morse_energy_gradient(x);
% 初始化共轭梯度法参数
p = -G; % 搜索方向
r = G; % 残差
rsold = dot(r, r);
% 开始迭代
for iter = 1:max_iter
% 计算步长
alpha = rsold ./ (dot(p, morse_hessian(x) * p));
% 更新位置
x = x + alpha * p;
% 计算新能量和梯度
[Enew, Gnew] = morse_energy_gradient(x);
r = Gnew;
% 残差
rsnew = dot(r, r);
% 更新搜索方向
beta = rsnew / rsold;
p = -Gnew + beta * p;
% 检查收敛性
if sqrt(rsnew) < tol
fprintf('共轭梯度法在第 %d 步收敛。\n', iter);
break;
end
rsold = rsnew;
end
% 显示原子位置
plot(x(1), x(2), 'ro', 'MarkerSize', 10, 'MarkerFaceColor', 'r');
axis equal;
xlabel('X');
ylabel('Y');
title('二维平面原子位置图');
grid on;
end
function [E, G] = morse_energy_gradient(x)
% Morse势能参数
D = 1; % 深度参数
a = 1; % 衰减参数
R0 = 1; % 最小能量处的原子间距离
% 原子质量
m = 1;
% 计算原子间距离
r = sqrt(sum(x.^2));
% Morse势能
E = D * (exp(-2*a * (r - R0)) - 2*exp(-a * (r - R0)));
% 势能对位置的梯度
G = -2*a*D * (exp(-2*a * (r - R0)) - exp(-a * (r - R0))) .* x / r;
end
function H = morse_hessian(x)
% Morse势能参数
D = 1; % 深度参数
a = 1; % 衰减参数
R0 = 1; % 最小能量处的原子间距离
% 原子质量
m = 1;
% 计算原子间距离
r = sqrt(sum(x.^2));
% Morse势能的Hessian矩阵(二阶导数矩阵)
H = (2*a^2*D * (exp(-2*a * (r - R0)) - exp(-a * (r - R0))) / r^2 - ...
2*a^2*D * (exp(-2*a * (r - R0)) - exp(-a * (r - R0))) / r) * x * x';
end
```
这段代码定义了一个分子静力学模拟,使用共轭梯度法来最小化两个原子的Morse势能。代码中的`molecular_dynamics_conjugate_gradient`函数是主函数,它调用了`morse_energy_gradient`和`morse_hessian`函数来计算Morse势能和梯度,以及Hessian矩阵。
在实际应用中,你需要根据具体的原子系统和势能函数来调整这段代码,可能还需要考虑更多的原子和更复杂的势能项。
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