分子动力学模拟是化学吗？
那这跟化学有什么关系呢？
首先，化学研究的就是物质的组成、结构、性质以及变化规律。而物质的宏观性质，比如固体的硬度、液体的粘稠度、气体的压力，甚至生物体的活性，都根源于构成它的原子和分子是如何运动、如何相互作用的。分子动力学模拟就像一个超级显微镜，让我们能够直接观察到这些微观的运动和相互作用，从而理解和解释宏观的化学现象。
比如说，你想知道为什么水在低温下会结冰，分子动力学模拟就能模拟出水分子在不同温度下的运动状态。在高温下，水分子们活蹦乱跳，到处乱窜；随着温度降低，它们的运动变得迟缓，然后开始有序地排列，最终形成冰晶。通过模拟，我们能看到水分子之间氢键的形成过程，以及这些氢键如何将它们固定在特定的位置，从而形成冰的结构。
再比如，研究药物如何与人体内的蛋白质结合，以达到治疗疾病的目的。蛋白质非常庞大复杂，而药物分子则相对较小。它们之间的结合是动态的，不是一成不变的。分子动力学模拟可以模拟出药物分子在蛋白质表面的“跳舞”过程，看它们是如何找到最佳的结合位点，以及结合后蛋白质结构会发生怎样的变化。这个过程对于设计更有效的药物至关重要。
更进一步，分子动力学模拟还能帮助我们探索化学反应的机制。化学反应本质上是原子和分子之间的键断裂和形成。通过模拟，我们可以观察到反应物分子如何碰撞，如何克服能量障碍，最终转化为产物分子。这就像是给化学反应拍一部超慢动作的纪录片，让我们能清楚地看到每一个细节，从而理解反应是如何发生的，以及如何通过改变条件来控制反应的速率和方向。
所以，说分子动力学模拟是化学的一个重要工具，一点也不为过。它就像化学家手中的一把瑞士军刀，能够解决各种各样的问题，从理解材料的性质到设计新的药物，再到揭示化学反应的奥秘。它让我们不仅仅是“知道”化学原理，更能“看到”化学是如何发生的。
当然，分子动力学模拟也不是万能的。它依赖于对原子和分子之间相互作用力的精确描述，也就是所谓的“力场”。如果力场不够准确，模拟的结果也就会失真。此外，模拟的计算量也非常大，要模拟足够长的时间和足够多的分子，可能需要强大的计算资源。但是，随着计算机技术的发展和力场研究的不断深入，分子动力学模拟的能力也在不断增强，为化学研究开辟了越来越广阔的前景。
总而言之，分子动力学模拟是化学研究中一个强大而不可或缺的工具，它通过模拟分子的微观运动，帮助我们理解和预测物质的性质和化学反应的进程，是现代化学研究中不可或缺的一部分。
网友意见
分子动力学忽略电子，而我们常说的化学反应的本质是电子的变化，那分子动力学的研究和化学有什么关系呢？
题主的全部疑惑可能来源于对分子动力学（MD）的错误理解：MD 并没有忽略电子！
我可以举一个最简单的化学反应的例子：氢分子解离成两个氢原子（ ）。
我们考虑这个过程中各种能量的变化。
首先是两个氢原子核的相互作用。这是完全符合题主要求的“忽略电子”。会得到如下图所示的曲线：随键长增大能量逐渐下降，这是因为没有电子的时候两个带正电荷的核之间只有库伦斥力。。。距离越大斥力越小。。。这时候完全没有 chemistry（没有 chemical bond！）。
接下来我们加入电子，考虑“两个氢原子核 + 两个电子”这一体系的总能量。对比上图我们可以看到总能量随键长的变化曲线上在 的时候出现了一个极小值。这说明在这个键长时氢分子是稳定的。你问我这是什么。。。这当然就是所谓的“化学键“。。。所以正如题主所说的，加入电子之后就有了“化学”。
上面第二张图虽然有化学键，但是那是因为我在背后帮你解了“薛定谔方程”（代码附在后面了）。现在回到分子动力学（假设是经典 MD，量子情况可以看 @蘭一 的回答），你要问的问题是，假设我不想/不会/懒得解薛定谔方程，那么我该如何描述好氢分子的解离（也就是你说的“化学”）？
答案是我可以拟合啊！！！这不就是个单变量函数嘛，我都学过 machine learning 了这还难得倒我。。。（ 狗头）
随手 google 一下你会搜到一个叫 Morse potential 的东西：
它是前人用来拟合这种解离曲线的一个比较合理的函数形式：
(Eqn 1)
作为一个出色的数据科学家（雾），我迅速修改了我的代码使它能够拟合 Morse potential，然后我得到了下图的结果：
惊喜不惊喜？意外不意外？Morse potential 非常准确地描述了氢分子解离过程中能量的变化。换句话说，它准确地描述了化学键。
现在你仔细想一下，如果我给你了我拟合出来的 Morse potential 的参数，你只需要氢分子的键长 就能准确算出它的总能量从而能描述和它有关的“化学过程”。最重要的是，这个过程中你并不需要解薛定谔方程！所以看上去，你忽略了电子。但其实电子的信息早已经在 Morse potential 的参数里面了。
这里拟合的 Morse potential 可以看成描述氢分子的最最最最最最最简单的分子动力学“力场”。有了它，你就可以在波恩-奥本海默近似下描述氢分子中两个原子的运动了。
对更复杂的体系，显然没有像上面描述的这么简单的函数形式来拟合多体薛定谔方程的解，不过不管怎么说人们还是搞出了很多有用的“力场”使得基于它们进行的分子动力学模拟能够给出有意义的化学。
所以总的来说，MD 是可以用来描述化学的。
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""" 'Exact' quantum mechanical treatment of H2 dissociation in minimal basis. The results are fitted using a Morse potential. """ import numpy as np import scipy.optimize as scopt from pyscf import gto, scf, fci if __name__ == "__main__": basis = "sto-3g" bL_list = np.arange(0.4,3.01,0.1) e_tots = np.zeros(bL_list.size) e_nucs = np.zeros(bL_list.size) # loop over various bond lengths for i,bL in enumerate(bL_list): geom = "H 0 0 0; H 0 0 %f" % bL mol = gto.M(atom=geom, basis=basis, spin=0) mf = scf.RHF(mol) mf.kernel() mc = fci.FCI(mf) mc.kernel() e_tots[i] = mc.e_tot e_nucs[i] = mf.energy_nuc() # fit a Morse potential! def morse_pot(rs, De, alp, re, E0): return De * (1. - np.exp(-alp * (rs - re)))**2. + E0 p0 = [0.2, 1.0, 0.8, -1.1] res = scopt.curve_fit(morse_pot, bL_list, e_tots, p0=p0) e_tots_morse = morse_pot(bL_list, *res[0]) # plot! (略。。。) 类似的话题
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