Molecular Dynamics(MD)의 의미와 응용 사례

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목차
1. introduction
1-1. MD의 정의
1-2. MD의 필요성(목적)
1-3. MD의 역사

2. 논문 내용
1) 논문 소개
2) 포텐셜

3. 알고리즘
1) 알고리즘의 전체적 구조
2) 사용되는 알고리즘의 종류
(1) Basic Verlet's Algorithm
(2) Verlet Leapfrog algorithm
(3) Velocity Verlet algorithm

논문 결론
본문내용
1. introduction
1-1. MD의 정의
Molecular dynamics는 각각의 분자들이 뉴튼의 운동방정식을 따른다는 가정 하에, 각각의 입자에 작용하는 힘을 구하여 시간에 따른 particle들의 위치, 속도 등을 탐구하는 방법이다. 이렇게 얻어진 각 particle들의 motion에 대한 정보를 가지고 통계적인 방법을 이용하면 그 물질의 물성치(bulk properties)들도 알아낼 수 있다.

1-2. MD의 필요성(목적)
간단히 말하자면, MD는 미시적인 세계를 해석하는데 있어서의 이론의 한계, 실험의 한계를 극복하기 위해 사용되는 방법이다. 이를 바탕으로 MD의 필요성을 설명해보면 다음과 같다.
① 어떤 성질이나 현상에 대한 새로운 이론 방정식을 조사하기 위해서
② 동일한 system에 대해 MD와 실험을 비교해 봄으로써 분자간 potential을 조사하기 위해서
③ 어떤 과정이나 현상에 대한 다른 변수의 역할을 조사하기 위해서
④ 실험을 하는 것이 힘들거나 불가능한 경우 system의 성질을 알기 위해서
(실험적으로 접근 불가능한 조건이나 물질도 구현할 수 있으며, 관측하기 어려운 property들도 얻을 수 있다.)

1-3. MD의 역사
1954년 - 미국 로스앨러모스 국립 연구소의 Fermi, Pasta, Ulam
MANIAC I을 사용하여 FPU 모형을 simulation
1956년 - 미국 리버모어 국립 연구소의 알더와 바인라이트
입자수 N이 32와 108개에서 끌어당기는 힘이 전혀 없는 hard sphere의 고체/ 액체 상전이에 대한 MD simulation
- 미국 리버모어 국립 연구소의 Wood와 Parker
몬테카를로 micro-ensemble simulation
-> 통계적인 위상공간 앙상블 평균과 MD의 시간 평균이 동일!
1959년 - 미국 브룩해번 국립 연수고의 Vinyard
고체 구리 결정의 radiation damage의 cascade simulation
1964년 - 미국 아르곤 국립 연구소의 Rahman
실제 액체 아르곤에 가까운 system simulation (최초의 연속 potential에 대한 simulation)
1967년 - 프랑스 Orsay의 Verlet
Verlet 연산방법과 book-keeping method 제안

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