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     - 后来人们开发出一些能够加速反应发生的特殊模型或方法，例如[[adf:cvhd|CVHD]]，在ns级别的计算量下，得到对应的宏观时间尺度，以及宏观时间尺度的结果，不过这种方法主要用于裂解反应。
     - 另外有[[adf:bondboost|Bond boost]]，可以通过提高原子碰撞概率，加速反应事件的发生，这种方法主要用于键结合的反应。
-    - [[adf:remdreaxams|REMD]]的效果则是通过增大算力，提高反应事件发生概率，呈现给用户实验温度下的结果，但时间尺度仍然在微观时间，即ns；fbMC则通过在分子动力学中插入蒙特卡洛，增大随机性，从而增大翻阅能垒的概率，实现反应的加速，但缺点是时间尺度无法与宏观对应，因为蒙特卡洛没有时间概念。
+    - [[adf:remdreaxams|REMD]]的效果则是通过增大算力，提高反应事件发生概率，呈现给用户实验温度下的结果，但时间尺度仍然在微观时间，即ns。
+    - fbMC则通过在分子动力学中插入蒙特卡洛，增大随机性，从而增大翻阅能垒的概率，实现反应的加速，但缺点是时间尺度无法与宏观对应，因为蒙特卡洛没有时间概念。
     - [[adf:nanoreactor|纳米反应器Nano reactor]]通过将“Cell”（实际上没有周期性，而是将反应物局限在一个无形的球形区域）周期性地伸缩，从而加大原子碰撞概率，加速反应发生。
   * **影响反应发生的因素**：
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   * **分子动力学的随机性与误差：**
     - 做分子动力学，必须理解热力学随机、统计分布的概念。宏观的热力学规律，只是因为样本数足够大，因此才体现出规律。在样本数越少随机性越大。拿温度来说，温度与分子平均平动动能通过一个公式可以精确换算，但在特定温度下，去测量每个分子的平动动能，会发现其实是完全随机的。这个动能均值，只有样本数逐渐趋于宏观的时候，才会等于温度公式计算出来的动能值。注意这种随机性是客观世界中本有的，与计算、计算方法无关，分子动力学的随机性是在尽量还原这种客观世界本有的随机性
+    - 由于分子动力学的随机性（蒙特卡洛的随机性更大），因此做多次相同条件的模拟，得到的定性结果应该具有一致性，但是定量上每次做结果都会不一样。分子动力学的随机性，也正是做分子动力学模拟所必要的一个特性。
     - 反应力场除了热力学带来的随机性外，自身精度本身有误差，它只是尽量趋近于DFT的结果。ReaxFF与DFT之间存在误差，DFT与真实之间存在误差。
+  * **反应种类：**
+    - 热解、聚合、燃烧等不同的反应，对ReaxFF来说并无区别，反应条件、反应物、准确的力场，决定出现这些不同类型的反应。
+    - 反应分子动力学的思想与实验相似：反应物放置于一定条件下，该发生什么反应，是这些分子的热运动以及分子的本身属性（更究竟而言，是原子的属性）决定的，而力场的作用是尽量精确地还原这些原子的属性。
+  * **催化剂：**ReaxFF不区分反应物、催化剂，对ReaxFF而言，催化剂也是反应物。如果力场极为精确，则这种物质在参与反应的过程中，自然会表现出催化剂的特征。
+  * **与Lammps的区别**：除了模拟模型、力场数量、结果分析功能方面的区别，在计算引擎方面已知的有如下区别：
+    - 外加电场时，Lammps不考虑电场对能量的影响，只考虑电场对原子受力的影响，AMS-ReaxFF两方面都考虑。
+    - 不检查不合理原子间距，例如原子距离0.1埃，也不会报错，但这是不合理的。AMS-ReaxFF在原子间距低于0.3埃时会报错中断作业。
+    - 对力场检查不严格，缺少某些参数也是可以“正常”运行的，AMS中如果缺少参数则不允许运行。
   * 暂时总结到这里，大家有其他经验欢迎、期待贡献出来。

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