基于Python的分子动力学模拟分析脚本| 该资料库包括一些必须在您的工具包中找到的实用脚本 要记住的好资源： :link: Langevin Dynamics： : :link: 联系人（官方实验室帐户）： ://compbio.bioe.eng.marmara.edu.tr/

推荐一本好书 分子模拟-从算法到应用 (荷)弗兰克(Frenkel & Smit) 等著,汪文川 等译

单晶铜变切深纳米切削分子动力学模拟，周晓勤，朱志伟，为了获得具有复杂表面形貌及高质量表面的零件，对单刃金刚石纳米切削技术的要求越来越高，这促使国内外学者深入地去研究纳米切削

分子动力学模拟及其LAMMPS实现-讲义.pdf

GPUMD 什么是GPUMD ？ GPUMD代表图形处理单元分子动力学。它是在图形处理单元（GPU）上完全实现的通用分子动力学（MD）代码。 通过使用GPU [1]，可以大大提高对多体势的力评估[1]，这要归功于参考文献中得出的一组简单的力，病毒应力和热流表达式。 [2，3]。 除了高效之外，GPUMD的另一个独特功能是它具有研究热传输的有用工具[2，3，4，5]。 先决条件 您需要具有计算能力不低于3.5的GPU卡以及不低于CUDA 9.0的CUDA工具包。 适用于Linux（带有GCC）和Windows（带有MSVC）操作系统。 编译GPUMD 转到src目录，然后输入make 。编译完成后，将在src目录中生成两个可执行文件gpumd和phonon 。 运行GPUMD 转到目录src 。 键入src/gpumd < examples/input_gpumd.txt来运行exampl

在安装amber软件的过程中，所遇到的各种问题，及其最终的解决方法。

低压下微机械谐振器件挤压膜阻尼分子动力学仿真的一种高效算法.doc

过程建模：实现真空层 输出建模：计算能量，原子坐标 输出控制：格式，参变量 能量最小化方法，计算E0 特殊技巧处理

石墨烯、金属材料模拟、纳米流体、热传导、金属材料摩擦模拟、金属、半导体材料辐照、mofs储氢、碳补集、分子筛纳米膜混合气体分离：膜材料 分子建模、standalone reaxff、蒙特卡洛模拟设置实例：溶液中质子转移、碳化硅表面石墨烯生长 Python、深度学习神经网络、经典机器学习模型、神经网络在催化领域的应用-CO2还原、杂化钙钛矿、有机太阳能电池材料、无机材料、量子点发光材料

【lammps】： MD基础视频、lammps安装、进阶：石墨烯、金属材料模拟、 纳米流体专题：KCL盐溶液纳米流动等 热传导模拟专题、多成分体系模拟：金属材料摩擦模拟、材料切削、夹层结构 金属、半导体材料辐照：点缺陷、石墨烯、碳化硅等离位损失 自建分子力场参数和金属有机框架材料晶体模型：mofs储氢、碳补集 分子筛纳米膜混合气体分离：膜材料、SCI文献模拟 【ReaxFF反应力场】 reaxff基础：简单实例操作、结果查看 reaxff计算软件：分子建模、lammps 特殊功能：standalone reaxff、蒙特卡洛模拟设置 实例：溶液中质子转移、碳化硅表面石墨烯生长 【机器学习材料结构和性能预测】 Python、深度学习神经网络、经典机器学习模型、材料数据库及特征工程、图神经网络与实践、机器学习+Science，神经网络在催化领域的应用-CO2还原、预测杂化钙钛矿的带隙和形成能、有机太阳能电池材料的快速筛选、图神经网络预测无机材料的性能、量子点发光材料色温的预测等