耗散粒子动力学

耗散粒子动力学（Dissipative particle dynamics，DPD）是一种的分子模拟算法，用于模拟复杂流体的行为。DPD方法首先由Hoogerbrugge和Koelman于1992年提出，用于解决格状自动机方法与实际的差异和分子动力学（MD）所无法解决的介观的时间与空间尺度上的流体问题。P. J. Hoogerbrugge and J. M. V. A. Koelman. Simulating microscopic hydrodynamic phenomena with dissipative particle dynamics. Europhysics Letters, 19(3):155–160, JUN 1 1992J. M. V. A. Koelman and P. J. Hoogerbrugge. Dynamic simulations of hard-sphere suspensions under steady shear. Europhysics Letters, 21(3):363–368, JAN 20 1993之后被Espanol改写，P. Español and P. B. Warren. Statistical-mechanics of dissipative particle dynamics. Europhysics Letters, 30(4):191–196, MAY 1 1995使其符合热平衡状态的条件。此后，一些列扩展的和经过优化的的DPD算法被提出。

DPD是一种非格子模型的方法，模拟粒子在连续的空间和间断的时间中运动。DPD方法中单个粒子代表整个分子或包含多个分子，或高分子的一个片段的流体区域，而不是单个原子，并且不考虑原子的行为细节，认为其与过程无关。粒子自身的自由度被整合，粒子间的受力由一对保守力、耗散力与随机力表示，并以此保证动量守恒与正确的流体动力学行为。这些近似的结果使得DPD方法能模拟更大空间和时间尺度的系统。与全原子模拟相比，DPD方法虽然不能提供原子尺度的描述，但其因为把数个溶剂分子“捆绑”成一个DPD粒子的处理，使得粒子间有有效的摩擦相互作用和涨落，反而能得到较为准确的流体动力学性质。

DPD方法与传统的MD模拟方法相比，主要优势在于可实现更大时间与空间尺度的模拟计算。100 nm尺寸的聚合物流体在几十微秒时间尺度的模拟现已普遍使用。
方程
DPD将两个不成键粒子i与j之间的作用力分为三种，分别是保守力（），耗散力（）和随机力（)：


为了减少计算时间，设有截断半径，仅当两粒子间距离小于截断半径时才计算两者间的作用力。

保守力代表粒子的化学性质，不同种类粒子保守力的作用参数不同，以此区分不同粒子之间的亲疏性。保守力是软排斥作用：

其中是两种粒子间的相互作用参数，与Flory-Huggins作用参数有关。

耗散力与随机力的值通过涨落-耗散定理相关联，并使其统计值符合系统温度：


其中是控制耗散力的摩擦系数，是控制随机力的噪声振幅，两者间满足。是随机波动变化因子，是与积分时间元有关的正态分布函数，期望值为0。是依赖于距离的权重函数，耗散力和随机力的权重因子选取是任意的，但两者间应当满足以符合玻尔兹曼统计。最基本的DPD方法中通常选取：


此外，根据实际模型中粒子间的成键，还加入以弹簧振子为模型的键张力，和用于维持一定键角的角张力等。
参考资料

相关模拟程序
一些包含DPD方法的软件和程序包列于此：
 Gromacs-DPD: A modified version of Gromacs including DPD. 
 Fluidix : The Fluidix simulation suite available from OneZero Software.
 HOOMD-blue : Highly Optimized Object-oriented Many-particle Dynamics—Blue Edition
 Materials Studio: Materials Studio - Modeling and simulation for studying chemicals and materials, Accelrys Software Inc.
 CULGI : The Chemistry Unified Language Interface, Culgi B.V., The Netherlands
 DL_MESO : Open-source mesoscale simulation software.
 GPIUTMD : Graphical processors for Many-Particle Dynamics
 LAMMPS 
 LAMMPS interface in the MAPS suite of Scienomics
 ESPResSo 
 DPDmacs 

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