python实现一维氢原子链的分子动力学模拟

下面是一个简单的Python程序，用于模拟一维氢原子链的分子动力学：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义模拟参数
num_particles = 10  # 粒子数
box_size = 10.0  # 模拟盒子大小
mass = 1.0  # 质量
epsilon = 1.0  # 能量参数
sigma = 1.0  # 距离参数
timestep = 0.01  # 时间步长
num_steps = 1000  # 模拟步数

# 初始化粒子位置和速度
positions = np.linspace(0.0, box_size, num_particles, endpoint=False)[:, np.newaxis]
velocities = np.zeros((num_particles, 1))

# 定义势能和力函数
def calculate_potential_energy(positions):
    energy = 0.0
    for i in range(num_particles):
        for j in range(i + 1, num_particles):
            r = positions[j] - positions[i]
            energy += 4.0 * epsilon * ((sigma / r) ** 12 - (sigma / r) ** 6)
    return energy

def calculate_forces(positions):
    forces = np.zeros_like(positions)
    for i in range(num_particles):
        for j in range(i + 1, num_particles):
            r = positions[j] - positions[i]
            f = 24.0 * epsilon / sigma * ((sigma / r) ** 7 - 0.5 * (sigma / r) ** 4) * r / np.abs(r)
            forces[i] += f
            forces[j] -= f
    return forces

# 开始模拟
potential_energies = []
for step in range(num_steps):
    # 计算势能和力
    potential_energy = calculate_potential_energy(positions)
    forces = calculate_forces(positions)

    # 计算加速度和速度
    accelerations = forces / mass
    velocities += accelerations * timestep

    # 计算新的位置
    positions += velocities * timestep

    # 边界处理
    positions = np.mod(positions, box_size)

    # 记录势能
    potential_energies.append(potential_energy)

# 绘制势能随时间的变化
plt.plot(potential_energies)
plt.xlabel("Time step")
plt.ylabel("Potential energy")
plt.show()

在这个程序中，我们使用了Lennard-Jones势函数来描述氢原子之间的相互作用。我们使用numpy库进行数值计算和matplotlib库进行可视化。你可以根据需要修改模拟参数、势能和力函数等。