**Molekulová simulácia** sa môže definovať ako *určenie makroskopických vlastností systému pomocou mikroskopického modelu, ktorý sa zostrojil za účelom opisu hlavných interakcií medzi časticami systému*. Simulačné metódy sú založené na princípoch zákonov štatistickej mechaniky, ktorá je teoretickou bázou spájajúcou mikroskopické modelovanie a správanie sa makrosveta. Pomocou týchto metód sa dá v súčasnosti študovať termodynamika, štruktúrne a transportné vlastnosti súborov atómov a molekúl, hlavne vlastnosti pevných látok, kvapalín a plynov (pri danej teplote). Za týmto účelom je možné uskutočniť dva druhy molekulovej simulácie.

1. Čisto stochastická metóda Monte Carlo (MC), ktorá náhodne vzorkuje konfiguračný priestor systému. Výsledkom výpočtov Monte Carlo sú statické vlastnosti, napríklad najnižšia energia štruktúry kvapaliny;
2. Deterministická metóda molekulovej dynamiky (MD), ktorá počíta trajektórie pohybu v konfiguračnom priestore, tak opisuje statické aj dynamické vlastnosti systému (napr. distribúcia kinetickej energie, koeficienty samodifúzie a pod.).
3. Hybridné metódy, ktoré kombinujú črty MC a MD.

Treba zdôrazniť, že vo fyzikálnej chémii existujú jasné rozdiely v definícii molekulového modelovania a simulácie. Pod pojmom model si väčšinou predstavujeme zjednodušenú reprezentáciu systému alebo procesu, ktorú si vytvoríme za účelom jeho lepšieho pochopenia. V molekulových vedách je väčšina modelov mikroskopická, t. j. modely sa získali z výpočtov uskutočnených na mikročasticiach (jednotlivé molekuly alebo systém zložený z niekoľkých molekúl). Na výpočty mikročastíc sa môžu použiť metódy molekulovej alebo kvantovej mechaniky. V každom prípade výsledky molekulovomechanických alebo kvantovochemických výpočtov poskytujú zjednodušený opis reálneho mikrosveta. V tomto zmysle sa molekulové modelovanie dá definovať ako konštrukcia mikroskopických modelov a ich aplikácia s cieľom racionalizácie štruktúry molekúl, ich funkcie a interakcie. Molekulové modelovanie nám umožňuje vypočítať merateľné aj nemerateľné vlastnosti. Vypočítané merateľné vlastnosti sa dajú porovnať s experimentom a takto možno overiť platnosť použitého modelu. Experimentálne overený model sa dá použiť na štúdium vzťahu medzi parametrami modelu a reálnym procesom a na predpovedanie experimentálne ťažko merateľných alebo neznámych veličín daného systému. Naproti tomu molekulovodynamická simulácia poskytne informácie o flexibilite primárnej štruktúry molekuly, o existencii nízkoenergetických lokálnych miním a energetických bariérach, ktoré ich oddeľujú. 

Rozdiely medzi modelovaním a simuláciou sa dajú viditeľne demonštrovať na modeli predpovede počasia. Údaje z pozemných meteorologických staníc, merania vo vyšších vrstvách atmosféry a údaje z meteorologických družíc postačujú na vytvorenie modelu atmosféry v danom čase. Statický model zostrojený zo zozbieraných údajov sa dá použiť na výpočet budúceho vývoja poveternostnej situácie ako funkcie času. Časovo závislá simulácia nám umožňuje pre určitú oblasť predpovedať teplotu, rýchlosť vetra, vlhkosť, vznik mračien a pod. Predpovedanie počasia je teda príkladom simulácie chovania sa modelu ako funkcie času. V tejto súvislosti treba zdôrazniť, že v počítačovej chémii sa často nesprávne používa výraz „predpovedať" určité vlastnosti alebo správanie sa systému. Môžeme „vypočítať", „reprodukovať" alebo „dedukovať" dobre známy fakt, ale nie ho „predpovedať".

Referencie
----------


|  |  |
| --- | --- |
| Portal | Chemický portálBiologický portál |

1. ↑  Van Gunsteren, W. F. Berendsen, H. J. C.  *Computer simulation of molecular dynamics: methodology, applications, and perspectives in chemistry*. Angew. Chem. Int. Ed. Engl. 29 (1990) 992-1023.
2. ↑  Wilson, S. *Chemistry by Computer. An Overview of the Applications of Computers to Chemistry*, Plenum, New York, 1986.
3. ↑   Remko, M. *Molekulové modelovanie. Princípy a aplikácie*. SAP Bratislava, 2000. ISBN 80-88908-62-0
4. ↑  Hospital A, Goñi JR, Orozco M, Gelpí JL. *Molecular dynamics simulations: advances and applications.* Adv Appl Bioinform Chem. 2015;8:37-47. doi:10.2147/AABC.S70333