力場 (化学)
AMBER (Assisted Model Building and Energy Refinement) - タンパク質およびDNAに対して広く使われている。
CHARMM (Chemistry at HARvard Molecular Mechanics) - ハーバード大学で開発され、小分子と高分子の両方に対して広く使われている。
CVFF - 小分子と高分子の両方に対して広く使われている。
COSMOS-NMR - 様々な無機化合物、有機化合物、生体高分子に適応させたQM/MMハイブリッド力場であり、原子電荷とNMR特性の半経験的計算を含む。COSMOS-NMRはNMRに基づく構造解明に最適化されており、COSMOS分子モデリングパッケージに実装されている。
GROMOS - 生体分子系の研究のための汎用分子動力学コンピュータシミュレーションパッケージであるGROMOS(GROningen MOlecular Simulation package)の一部として生まれた力場。GROMOS力場(A-バージョン)はタンパク質、核酸、糖の水溶液あるいは非極性溶液に対する適用のために開発されてきた。しかしながら、孤立した分子のシミュレーションのための気相バージョン(B-バージョン)も利用可能である。
OPLS (Optimized Potential for Liquid Simulations) (OPLS-AA、OPLS-UA、OPLS-2001、OPLS-2005バリエーションが含まれる) - エール大学のWilliam L.
種々の力場が種々の目的のために設計されている。
MM2は、主に炭化水素とその他の小有機分子の配座解析のためにノーマン・アリンジャーによって開発された。MM2は分子の平衡構造をできるだけ正確に再現するように設計されている。MM2には多くの異なる有機化合物の分類のために継続的に改良、更新された多くのパラメータが実装されている(MM3およびMM4)。
CFFは、一般的な分子ならびに分子結晶のエネルギー、構造、振動を統合的に研究するための一般的手法としてWarshel、Lifsonらによって開発された。LevittおよびWarshelによって開発されたCFFプログラムは全原子の直交座標表現に基づいており、多くの後続のシミュレーションプログラムの基盤となる。
ECEPPはペプチドおよびタンパク質のモデリング専用に開発された。ECEPPはポテンシャルエネルギー表面を単純化するために固定されたアミノ酸残基の幾何構造を用いている。ゆえに、エネルギー最小化はタンパク質のねじれ角の空間において行われる。MM2およびECEPPはどちらも水素結合のためのポテンシャルと単結合の周りの回転を記述するためのねじれポテンシャルを含んでいる。ECEPP/3はInternal Coordinate Mechanics (ICM) およびFANTOMに実装されている。
AMBER、CHARMM、GROMOSは高分子の分子動力学のために主に開発されてきたが、エネルギー最小化には一般的に適用されている。したがって、全原子の座標が自由変項として考慮される。
全ての力場は様々な近似と実験データに基づいている。したがって、これらは「経験的」であると言われる。力場によって、密度汎関数理論による計算結果よりも高い精度で力を予測できるものから、あてずっぽうでしかないものまで、また、密度汎関数理論でアクセスできるよりも百万倍大きい系や長時間の計算を可能にするものもある。化学結合の高精度な表現を再現性のある実験データとともに使用することで、密度汎関数理論による計算結果と同等の精度を持つ原子間ポテンシャルをより少ないパラメーターと仮定で再現することが出来る。
主要な制約の一つとして原子電荷の表現がある。大半の力場は分子周辺の静電場を再現するために点電荷を使っているが、点電荷による表現は非等方的な電荷分布に対して精度が低下する事がわかっている。しかしながら、点電荷は非常に解釈が容易であり、また、仮想的な電子を追加する事で、金属の系における鏡像電荷による追加の分極や、π共役分子内部の多重極子モーメントや、水の孤立電子対などのような複雑な電子的構造の本質的な性質を再現することも出来る。 環境による電子的な分極は分極可能な力場(分極力場)か 、巨視的な誘電率モデルを使う事でより良く再現することが出来る。しかしながら、単一の値の誘電率を使うことは、例えばタンパク質や生体膜や鉱物や電解質などのように非常に不均一な環境では非常に粗い近似となる。
あらゆる種類のファンデルワールス力も、これらの力が誘起双極子と「一時的」な双極子の相互作用に由来しているため、環境に強く依存している。これらの力に関するフリッツ・ロンドンの元々の理論は真空中においてのみ適用可能である。