Исследование равновесных характеристик полимерных цепей методом энтропического моделирования
В главах IV и V представлены результаты по полимерным системам с различными потенциалами взаимодействия между мономерами. Глава IV посвящена свободносочленённым полимерам с Леннард-Джонсовским взаимодействием между мономерамиглава V — полимерам с фиксированным валентным углом с потенциалом взаимодействия OPLS (модель предельных углеводородов) и с потенциалом взаимодействия CHARMM (модель… Читать ещё >
Содержание
- Глава I. Теоретическое описание и моделирование полимерных цепей
- 1. 1. Зарождение теории полимерных цепей
- 1. 2. Статистическая теория гауссовых цепей
- 1. 3. Теория полимеров с исключённым объёмом
- 1. 4. Метод Монте-Карло
- 1. 5. Метод Монте-Карло для полимерных цепей
- 1. 6. Потенциалы взаимодействия
- Глава II. Используемые модели и алгоритмы
- 2. 1. Метод Монте-Карло в классической статистикой механике
- 2. 2. Алгоритм случайных блужданий
- 2. 3. Алгоритм Метрополиса
- 2. 4. Алгоритм энтропического моделирования
- 2. 5. Алгоритм Ванга-Ландау
- 2. 6. Свободносочленённая цепь. Атермический случай
- 2. 7. Свободносочленённая цепь. Термический случай
- 2. 8. Цепь с фиксированным валентным углом. Модель углеводородов
- 2. 9. Модель полипептидов
- 2. 10. Используемая техника и программное обеспечение
- Глава III. Свободносочленённая цепь. Атермический случай
- 3. 1. Апробация алгоритма Ванга-Ландау
- 3. 2. Незамкнутая свободносочленённая цепь
- 3. 3. Замкнутая свободносочленённая цепь
- Глава IV. Свободносочленённая цепь. Термический случай
- 4. 1. Функции распределения по энергиям
- 4. 2. Канонические средние
- Глава V. Цепи с фиксированным валентным углом
- 5. 1. Модель предельных углеводородов
- 5. 2. Модель полипептидов.'
Исследование равновесных характеристик полимерных цепей методом энтропического моделирования (реферат, курсовая, диплом, контрольная)
Метод Монте-Карло (МК), предложенный пятьдесят лет назад Метрополисом и др. [1], показал себя как мощный инструмент в изучении неидеальных молекулярных систем [2,3]. С другой стороны, обычная процедура МК становится неэффективной во множестве важных физических ситуаций. Для изучения систем, имеющих грубый рельеф потенциальной энергии с множеством локальных минимумов, при рассмотрении фазовых переходов и других явлений, проходящих при низких температурах, высоких плотностях или в присутствии сложных молекулярных компонентов, приходится модифицировать стандартные подходы. Такие модификации, предложенные в прошлом десятилетии, известны теперь под общим названием обобщенных ансамблей МК [4, 5]. К ним относятся расширенный ансамбль МК [6,7] и энтропическое моделирование [8,9]. Эти методы оказались эффективными в решении перечисленных выше проблем, хотя и у них имеется общий недостаток: эти методы требуют предварительной настройки набора параметров («балансирующих факторов») [6], играющих ключевую роль в моделировании. Эти параметры первоначально неизвестны и обычно получаются при многократных предварительных МК-вычислених. В 2001 году Ванг и Ландау (BJI) предложили алгоритм, в котором происходит автоматическая настройка параметров энтропического моделирования [10].
В настоящей работе BJI-алгоритм был применён к энтропическому исследованию ряда континуальных полимерных моделей: свободносочле-нённых свободных и замкнутых цепей, цепей с фиксированным валентным углом — предельных углеводородов — и простейшего полипептида — полиглицина. В атермическом случае для свободносочленённых цепей был разработан и использован вариант BJI-алгоритма, позволивший определить избыточную энтропию полимера как функцию диаметра мономера во всём диапазоне его изменения в одной МК-процедуре. В термическом случае для всех исследуемых моделей были вычислены распределения по энергиям. Эти распределения позволили рассчитать значения конформационной внутренней энергии, теплоёмкости, избыточной энтропии и среднеквадратичные значения радиуса инерции.
Диссертация состоит из пяти глав. Глава I посвящена обзору теоретического описания и моделирования полимерных цепей. В ней рассказывается о зарождении теории полимеров, даётся описание и некоторые следствия статистической теории гауссовых цепей и теории полимеров с исключённым объёмом. Описываются вычислительный метод Монте-Карло и используемые для моделирования органических молекул силовые поля.
Глава II посвящена подробному описанию используемых в работе моделей и алгоритмов. В ней приводится сравнение алгоритмов, применяемых в методе Монте-Карло для получения функции распределения по энергиям: алгоритма свободных блужданий, алгоритма Метрополиса и алгоритма Ванга.
Ландау. Детально описываются исследуемые модели: свободносочленённые цепи в двух случаях (атермическом и термическом), цепи с фиксированным валентным углом — модель предельных углеводородов и модель полипептидов.
В главе III продемонстрирована успешная апробация алгоритма Ванга-Ландау в применении к полимерным цепям. Для свободных и замкнутых свободносочленённых цепей были определены функции распределения по наименьшему расстоянию между не соседними мономерами. Полученные данные позволили рассчитать удельные избыточные энтропии свободных и замкнутых цепей по сравнению с фантомной цепью и фантомным полигоном, соответственно.
В главах IV и V представлены результаты по полимерным системам с различными потенциалами взаимодействия между мономерами. Глава IV посвящена свободносочленённым полимерам с Леннард-Джонсовским взаимодействием между мономерамиглава V — полимерам с фиксированным валентным углом с потенциалом взаимодействия OPLS (модель предельных углеводородов) и с потенциалом взаимодействия CHARMM (модель полипептидов). Для всех систем определены функции распределения по энергиям, которые позволили рассчитать их термодинамические характеристики — внутреннюю энергию, теплоёмкость, радиус инерции, среднеквадратичное расстояние между концами полимера — в широком диапазоне температур, продемонстрированы возможные переходы «клубок-глобула».
По материалам диссертации были сделаны доклады на следующих конференциях: «Computer Simulation of Liquid Crystals and Polymers» (17—21 июля 2003 года, Erice, Италия), «Современные проблемы науки о полимерах» (1—3 февраля 2004 года, Санкт-Петербург), «Molecular Mobility and Order in Polymer System» (20—24 июня 2005 года, Санкт-Петербург), «Fundamental Problems in Statistical Physics XI» (4—17 сентября 2005 года, Leuven, Бельгия), «XIII Симпозиум по межмолекулярному взаимодействию и конформациям молекул» (19—23 июня 2006 года, Санкт-Петербург), «Phase Behaviour From Molecular Simulation» (4—6 сентября 2006 года, Bradford, Великобритания). Основной материал диссертации опубликован в работах: l) Vorontsov-Velyaminov P. N., Volkov N. A. and Yurchenko A. A. Entropic sampling of simple polymer models within Wang-Landau algorithm. J. Phys. A: Math. Gen., 2004, v. 37, pp. 1573−1588- 2) Volkov N. A., Yurchenko A. A., Lyubartsev A. P., Vorontsov-Velyaminov P. N. Entropic Sampling of Free and Ring Polymer Chains. Macromol. Theory Simul., 2005, v. 14, pp. 491−504- 3) Юрченко А. А., Воронцов-Вельяминов П. H. Энтропическое моделирование полимерных цепей с фиксированным валентным углом. Вычислительные методы и программирование, 2006, раздел 1, с. 310−322 (http://www.srcc.msu.su/num-meth или http://num-meth.srcc.msu.su/) — 4) Юрченко А. А., Воронцов-Вельяминов П. Н. Моделирование н-алканов и полиглицинов методом Монте-Карло с использованием алгоритма Ванга-Ландау. Вестн. С.-Петерб. ун-та, сер. 4, 2007, вып. 3, с. 60−69.
Заключение
.
1. Для моделей свободносочленённых цепей и колец была написана программа, позволяющая определить за одну МК-процедуру распределение полимеров по значению наименьшего расстояния между не соседними мономерами, что позволило рассчитать долю конформационного пространства и избыточную энтропию полимеров для всех значений диаметра мономеров. Сортировка конформаций по параметру? в программе производилась с использованием алгоритма Ванга-Ландау.
2. Произведено сравнение алгоритма Ванга-Ландау и алгоритма свободных блужданий на модели свободносочленённых цепей. Показано, что п алгоритм свободных блужданий за 10 шагов позволяет определять функции распределения по наименьшему расстоянию между не соседними мономерами лишь в пределах 5−6 порядков и в ограниченном диапазоне изменения В то время как ВЛ-алгоритм за то же число шагов даёт значения П в переделах 15−20 порядков и в большем диапазоне изменения величины.
3. Для модели свободносочленённых цепей и колец были построены зависимости удельной избыточной энтропии от обратной длины полимера. Через полученные значения ASIN проведены аппроксимационные функции вида /(*) = Ахпх + Вх + С, где x = N~l. Показано, что при N—> со удельные избыточные энтропии цепей и колец с одинаковыми диаметрами мономеров стремятся к одному значению.
4. Для изучения моделей свободносочленённых цепей и колец в термическом случае (с потенциалом взаимодействия Леннард-Джонса между мономерами) была написана программа, сортирующая конформации полимеров по энергии с использованием алгоритма Ванга-Ландау. Определены функции распределения по энергиям, по которым были рассчитаны значения внутренней энергии, теплоёмкости и среднеквадратичного радиуса инерции как функции температуры. Удельная энергия является монотонно возрастающей функцией температуры, причём график удельной энергии тем ниже, чем длиннее полимер. При Г—" О и Т-* оо удельная теплоёмкость стремится к нулю. Положение максимума теплоёмкости сдвигается в большие температуры при увеличении длины полимера. Наблюдается увеличение среднеквадратичного радиуса инерции с ростом температуры, что свидетельствует о переходе «глобула-клубок».
5. Для изучения цепей с фиксированным валентным углом были написаны программы, в которых производилось моделирование предельных углеводородов с использованием силового поля OPLS и полиглицинов, с использованием силового поля CHARMM. Сортировка по энергиям в программе производилась по алгоритму Ванга-Ландау. Были определены функции распределения по энергиям, которые позволили рассчитать значения внутренней энергии, теплоёмкости, среднеквадратичного радиуса инерции как функции температуры. Для модели предельных углеводородов показано, что короткие полимеры (N < 20) при низких температурах вытягиваются в палочкообразную структуру, а более длинные полимеры (N>20) образуют компактные структуры. Для модели полиглицина наблюдается увеличение среднеквадратичного радиуса инерции с ростом температуры, что свидетельствует о переходе «глобула-клубок».
Список литературы
- Metropolis N., Rosenbluth A. W., Rosenbluth M. N., Teller A. H. and Teller E. Equation of State Calculations by Fast Computing Machines. J. Chem. Phys., 1953, v. 21, pp. 1087−1092.
- Binder K. Monte Carlo Methods in Statistical Physics. Berlin: Springer, 1979.
- Allen M. P. and Tildesley D. J. Computer Simulation of Liquids. Oxford: Clarendon, 1987.
- IbaY. Extended ensemble Monte Carlo. Int. J. Mod. Phys. C, 2001, v. 12, pp. 623−656.
- Mitsutake A., Sugita Y. and Okamoto Y. Generalized-ensemble algorithms for molecular simulations of biopolymers. Biopolymers, 2001, v. 60, pp. 96−123.
- Lyubartsev A. P., Martsinovskii A. A., Shevkunov S. V. and Vorontsov-Velyaminov P. N. New approach to Monte Carlo calculation of the free energy: Method of expanded ensembles. J. Chem. Phys., 1992, v. 96, pp. 1776−1783.
- Marinari E. and Parisi G. Simulated tempering: A new Monte Carlo scheme. Europhys. Lett., 1992, v. 19, pp. 451158.
- Berg B. A., Neuhaus T. Multicanonical ensemble: A new approach to simulate first-order phase transitions. Phys. Rev. Lett., 1992, v. 68, pp. 9−12.
- Lee J. New Monte Carlo algorithm: Entropic sampling. Phys. Rev. Lett., 1993, v. 71, pp. 211−214.
- Wang F., Landau D. P. Efficient, multiple-range random walk algorithm to calculate the density of states. Phys. Rev. Lett., 2001, v. 86, pp. 2050−2053.
- FloryP. Principles of Polymer Chemistry. Cornell University Press, Ithaca, N. Y., 1971.
- Ferry J. D. Viscoelastic Properties of Polymers, 2nd ed. John Wiley and Sons, N. Y., 1970.
- Stockmayer W. H. В сб.: Fluides Moleculaires, eds. R. Balian, G. Weill, Gordon and Breach, N. Y., 1976, p. 107.
- Graessley W. Adv. Polym. Sci., 1974, v. 16.
- Marshall W., Lovesey S. Theory of Neutron Scattering. Oxford University Press, L., 1971.
- Boue F. et al. В сб.: Neutron Inelastic Scattering. 1977, v. 1.
- Maconnachie A., Richards R. W. Polymer, 1978, v. 19, p. 739.
- BenedekG. Polarisation. Matiere et Rayonnement, Societe Fran? aise de Physics, Presses Universitaires de France, Paris, 1969.
- Edwards S. F. В сб.: Fluides Moleculaires, eds. R. Balian, G. Weill, Gordon and Breach, N. Y., 1976.
- Domb C. Adv. Chem. Phys., 1969, v. 15, p. 229.
- Wall F. Т., Erdenbeck J. Journ. Chem. Phys., 1959, v. 30, p. 634.
- De Gennes P. G. Phys. Lett., 1972, v. 38A, p. 339.
- De Gennes P. G. Riv. Nuovo Cimento, 1977, v. 7, p. 363.
- Цветков В. Н., Эскин В. Е., Френкель С. Я. Структура макромолекул в растворах. М., 1964.
- Волькенштейн М. В. Конфигурационная статистика полимерных цепей. М.-Л., 1959.
- Бирштейн Т. М., Птицын О. Б. Конформации макромолекул. М., 1964.
- Флори П. Статистическая механика цепных молекул. М., 1971.
- Stockmayer W. Н. Problems of the statistical thermodynamics of dilute polymer solution. Macromol. Chem., 1960, v.35, p. 54.
- Птицын О. Б., Эйзнер Ю. Э. Теория перехода глобула-клубок в макромолекулах. Биофизика, 1965, т. 10, с. 3.
- Эйзнер Ю. Э. Переход глобула-клубок в гомополимерах. Высокомолек. соед., 1969, т. 11, с. 365.
- Flory P. J., FiskS. Effect of volume exclusion on the dimensions of polymer chain. J. Chem. Phys., 1966, v. 44, p. 2243.
- De Gennes P. G. Collapse of a polymer chain in poor solvents. J. Physique Lett., 1975, v. 36, p. 55.
- Marqusee J. A., Deutch J. M. Behaviour of polymer end-to-end distance in two dimensions at the theta-point. J. Chem. Phys., 1981, v. 75, p. 5179.
- Бирштейн Т. M., Жулина Е. Б. Конформации отдельной полимерной цепи в растворе внутри малой поры. // Математические методы для исследования полимеров. Пущино, 1982, с. 4.
- Di Marzio E. A. A simple explanation of the polymer collapse transition: 5/6ths and the 2/3rds laws. Macromolecules, 1984, v. 17, p. 969.
- Deutch J. M., Hentschel H. G. E. Mean field theory of polymer crossover behaviour. J. Chem. Phys., 1986, v. 85, p. 527.
- Бирштейн Т. M., Прямицын В. А. Теория перехода клубок-глобула. Высокомолек. соед., сер. А, 1987, т. 29, с. 1858.
- Метод статистических испытаний (метод Монте-Карло). М., 1962.
- Метод Монте-Карло в проблеме переноса излучений. М., 1967.
- Ермаков С. М. Метод Монте-Карло и смежные вопросы. М., 1971.
- Михайлов Г. А. Некоторые вопросы теории методов Монте-Карло. Новосиб., 1974.
- De Gennes P. G. Scaling Concepts in Polymer Science. Cornell University Press, Ithaca, N. Y., 1979.
- Douglas J., GuttmanC. M., MahA., Ishinabe T. Phys. Rev. E, 1997, v. 55, p. 738.
- Zhao D., Huang Y., He Z, Qian R. J. Chem. Phys, 1996, v. 104, p. 1672.
- Guttmann A. J. and Conway A. Square lattice self-avoiding walks and polygons. Ann. Comb, 2001, v. 5, pp. 319−345.
- Jensen I. Enumeration of self-avoiding walks on the square lattice. J. Phys. A: Math. Gen, 2004, v. 37, pp. 5503−5524.
- Halgren T. A. J. Am. Chem. Soc, 1992, v. 114, pp. 7827−7843.
- Brooks C. L., Bruccoleri R. E., OlafsonB. D., States D. J., Swamiathas S., Karplus M. CHARMM: A program for macromolecular energy, minimization and dynamic calculation. J. Comput. Chem., 1983, v. 4, № 1, pp. 187−217.
- Jorgensen W. L., Madura J. D., Swenson C. J. Optimized Intermolecular Potential Functions for Liquid Hydrocarbons. J. Am. Chem. Soc., 1984, v. 106, pp. 6638−6646.
- Roterman I. K., Gibson K. D. and ScheragaH. A. A Comparison of the CHARMM, AMBER, and ECEPP/2 Potential for Peptides I. J. Biomol. Struct, and Dynamics, 1989, v. 7, pp. 391-^19.
- Roterman I. K., Lambert M. H., Gibson K. D. and Scheraga H. A. A Comparison of the CHARMM, AMBER, and ECEPP/2 Potential for Peptides II. J. Biomol. Struct, and Dynamics, 1989, v. 7, pp. 42152.
- Ландау Л. Д., Лифшиц Е. М. Статистическая физика. М., «Наука», 1964.
- Замалин В. М., Норманн Г. Э., Филинов В. С. Метод Монте-Карло в статистической динамике. М., «Наука», 1977.
- Diao Y., Dobay A., Kusner R. В., Millett К., and Stasiak A. J. Phys. A: Math. Gen., 2003, v. 36, p. 11 561.
- Isihara A. Statistical Physics. Academic Press, New York — London, 1971.
- Volkov N. A., Yurchenko A. A., Lyubartsev A. P., Vorontsov-Velyaminov P. N. Entropic Sampling of Free and Ring Polymer Chains. Macromol. Theory Simul., 2005, v. 14, pp. 491−504.
- Vorontsov-Velyaminov P. N., Volkov N. A. and Yurchenko A. A. Entropic sampling of simple polymer models within Wang-Landau algorithm. J. Phys. A: Math. Gen., 2004, v. 37, pp. 1573−1588.
- Goldstein H. Classical Mechanics. Addison-Wesley Press, Cambridge, 1950.
- Huang L., He X. H., Wang Y. Y., Chen H. N" and Liang H. J. J. Chem. Phys. 2003, v. 119, p. 2432.
- Гистограммы посещений «ящиков» после различного числа проделанных МК-шагов. Плюсы — 5−104, крестики — 2,5−105, квадраты — 1−106, треугольники — 2−106, окружности — 2−107 МК-шагов.