【模板】二维差分 描述 给你一个n行m列的矩阵，下标从1开始。 接下来有q次操作，每次操作输入5个参数x1, y1, x2, y2, k 表示把以(x1, y1)为左上角,(x2,y2)为右下角的子矩阵的每个元素都加上k， 请输出操作后的矩阵。 输入描述： 第一行包含三个整数n,m,q. 接下来n行，每行m个整数，代表矩阵的元素 接下来q行，每行5个整数x1, y1, x2, y2, k，分别

8. 基础知识 此部分描述了如何使用 LAMMPS 为用户和开发人员执行各种任务。术语表页面还列出了 MD 术语，以及相应 LAMMPS 手册页的链接。 LAMMPS 源代码分发的 examples 目录中包含的示例输入脚本以及示例脚本页面上突出显示的示例输入脚本还展示了如何设置和运行各种模拟。 8.1.通用基础知识 8.2. 设置入门 8.3. 分析入门 8.4. 力场入门 8.4.

GTOP@全球CEO发展大会 燃焕全球科创力场 全球CEO发展大会产业链发展中心与TokenRise所发起项目 GTOP: Global TechUP Organization PK, 全球科技创新项目节点PK赛，属于Chain++全球产业链+峰会之组成部分，与TechUP.world机构与投略万国资本合作，聚焦于科技创新及FinTech金融科技领域（区块链显然属于其中的一部分），对于全球的相关

谭理事 引子：科学家满世界寻找引力波不到，只见太阳光和满天星光。 引力波 爱因斯坦相对论提出了引力波这个概念。科学家出于对伟人的尊敬，睁大眼睛用多种高精尖的科学仪器满宇宙找引力波，发现又否定，再发现再否定，...... 怎样寻找引力波？当然只能从引力的性质谭起。我们从爱因斯坦相对论不难发现，引力的特点就是“空间弯曲”。 爱因斯坦的空间我的理解就是一层层的面，是个二维性质的“面”东西

这是自己初学Gromacs后，第一次自己用GCenFF生成Gromacs topol 文件。此文作为自己的学堂札记便于日后回访。同时分享给刚入门Gromacs分子动力学模拟的同学。 环境准备： Linux装有1. numpy; 2. networkx (1.11); Python 2.7.3 或Python 3.5.6 GCenFF生成topol文件整体流程如下： 1. 拿Gaussian

最小化构建基于深度学习的原子间势能和力场模型-DeePMD-kit DeePMD-kit手册1. 关于DeePMD-kit1.1 亮点功能 2. 代码结构3. 许可和致谢4. Deep Potential简介5. 下载和安装6. 使用DeePMD-kit7. 故障排除7.1 模型兼容性7.2 安装：不足版本的gcc/g++7.3 安装：在DeePMD-kit中留下构建文件7.4 MD：安装新

本文内容包括： OPLS-AA力场简介/高分子模拟常用力场； 聚合物建模方法； Gromacs添加非标准残基建模聚合物的方法； 聚合物PDB文件生成； 开始模拟。 第一步： 尽管Gromacs与Amber都包含适合蛋白质与核酸体系模拟的力场，但到目前为止罕有专为人工聚合物体系开发的力场。不同于蛋白质/核算具有有限种类的残基，聚合物原则上可以有无限种不同的单体，去为每一种单体都设定

分子力场根据量子力学的波恩-奥本海默近似，一个分子的能量可以近似看作构成分子的各个原子的空间坐标的函数，简单地讲就是分子的能量随分子构型的变化而变化，而描述这种分子能量和分子结构之间关系的就是分子力场函数。分子力场函数为来自实验结果的经验公式，可以讲对分子能量的模拟比较粗糙，但是相比于精确的量子力学从头计算方法，分子力场方法的计算量要小数十倍，而且在适当的范围内，分子力场方法的计算精度与量子化学计

文章信息 作者：Ting Han1, Jie Li1, Liping Liu2, Fengyu Li1, * and Lin-Wang Wang2, * 通信单位：内蒙古大学物理科学与技术学院、中国科学院半导体研究所 DOI：10.1088/1367-2630/acf2bb 研究背景 近年来，基于DFT数据的机器学习力场（machine learning force field, M

文章信息 作者：Ting Han1, Jie Li1, Liping Liu2, Fengyu Li1, * and Lin-Wang Wang2, * 通信单位：内蒙古大学物理科学与技术学院、中国科学院半导体研究所 DOI：10.1088/1367-2630/acf2bb 研究背景 近年来，基于DFT数据的机器学习力场（machine learning force field, M