我正在运行水的分子动力学模拟以进行测试。如果你问一个运行经典 MD 的人，这个盒子很小，如果你问一个 DFT 人，这个盒子就比较大：我在周期性边界条件下有 58 个水分子。
为了节省 CPU 时间，我在运行 ab initio MD 之前使用经典力场优化我的单元。我将系统经典地以 300K 平衡 1 ns，然后拍摄最后一个快照并将其用作 ab initio MD 的输入。我的 ab initio MD 是基于 DFT 的常规 Born-Oppenheimer MD，具有平面波基组和 PAW（伪）电位（VASP 是代码）。在经典和从头算模拟中，我使用速度重新调整恒温器将温度保持在 300K。
我正在研究两种不同的方式来实现经典和从头之间的过渡：
- 从经典轨迹中获取初始速度和位置，并将它们作为从头算模拟的初始配置导入
- 将系统冻结到零温度，保持经典位置，将其导入 DFT 代码，然后快速（我目前在 0.5 ps 内完成）加热到 300K
我希望这两种策略在短暂的（比如 10 ps）平衡期后会产生相同的平均能量，特别是考虑到除了提到的温度技巧（初始速度不同）之外，起始配置完全相同（相同的初始位置） . 不是这种情况。下图显示了系统被冻结然后快速加热的模拟发现一个能量区域比另一个能量区域低约 1 eV，其中速度从经典 MD 输入。
我的问题是：
- 这是否可以预料；
- 是否有已知的成功策略来优化从经典到 ab initio MD 的过渡？
- 你能给我指点关于这个问题的相关文献吗？
编辑：
我一直在进行更多的测试，并且 - 目前我拥有的数据有限 - 这似乎是一个特定于系统的问题。在相同大小的盒子中用甲醇代替水进行的测试表明，两种不同的初始速度方案迅速收敛到相同的平均能量。然而，在甲醇的情况下，经典构型非常接近量子一，即 t = 0 处的能量非常接近收敛后的平均能量。水是一个出了名的困难系统，所以这个问题或多或少与水有关。如果没有添加答案，我会在完成所有测试后尝试根据我的结果发布一个。