本文使用AMS2017版完成。2021版fbMC功能的使用，参考：fbMC：加速分子动力学模拟中反应发生 在Nano.Lett, 12, 3936-3940 (2012)中，报道了石墨烯的“自愈”特性：

本文中，我们尝试使用AMS（原名ADF）中ReaxFF模块中的Force-bias Monte Carlo（简称fbMC）方法，模拟石墨烯的自愈过程。

首先，我们人为地制造一个相当大的缺陷（将石墨烯的中的一“块”拖动到附近的表面区域），进行优化之后，得到一个较为稳定的缺陷结构：

设置参数如下：

其中

• Frequency of fbMC steps，表示每计算多少步分子动力学，就开始进行fbMC计算；
• Number of fbMC steps，表示每次fbMC做多少步；
• Max atom displacement，表示fbMC过程中，原子每一步的位置变化虽然是随机的，但不得超过0.17埃半径的圆球的范围，这个值越大，fbMC的随机性越好，效果较好，但是如果过大，则可能导致整个体系完全崩毁，从而导致模拟无效，因此用户可以自行测试，最小值一般为0.1，可以适当增大。

40000步后，得到大部分自愈修复的结构：

通过观察Movie我们发现，很快就修复成这样了，但是后面很长一段时间内，就无法进一步完成修复了。因此我们在最后一帧结构基础上，升高温度到1098K，并增大Max atom displacement到0.2，其它条件不变，发现非常迅速地，最后一个缺陷也自动修复了：

两次模拟计算的输入输出文件下载

fbMC能够在微观时间尺度的模拟范围内，得到宏观时间尺度的缓慢化学反应，这是分子动力学无法达到的效果。因此在各种反应速率较低的催化、结焦等反应的模拟中，可以考虑加入fbMC方法。例如Neyts et al., J. Am. Chem. Soc. 133, 17225 (2011)这篇文章中，分别使用fbMC／MD混合模拟，以及纯粹的MD模拟，得到了与此处类似的效果：单纯的MD，很容易形成碳的链条，并且很难改变，而fbMC／MD则能顺利聚集为大量六元环。