面向长程大规模分子动力学模拟的快速多极子算法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11501039
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    17.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0504.微分方程数值解
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Molecular dynamics simulation has become an essential theoretical tool in many fields of research, for example, physics, chemistry, biology and material science. The efficient computation of the long-range interactions is the core component of the large-scale molecular dynamics simulations. The fast multipole method is the most promising algorithm that computes the long-range interactions in large-scale systems; however, due to the absence of the theoretical analysis of the efficiency, it has not achieved the optimal efficiency in real-world applications. In order to solve this problem, this project will establish the mathematical model for the algorithmic efficiency, and then propose a parameter optimization algorithm that minimizes the computational cost under a user-provided accuracy target. The crucial step toward the efficiency model is the error estimate of the algorithm. This project will estimate the error in both the inhomogeneous and correlated systems, not only for the original fast multipole method, but also for a group of improved fast multipole methods. Therefore, the error estimates developed by this project is more general and suitable for real-world applications. The error estimate and parameter optimization developed by this project will be verified in large-scale molecular systems, and implemented in software packages to support efficient large-scale simulations of long-range interacting molecular systems.
分子动力学模拟是物理、化学、生物和材料科学等学科中不可或缺的理论研究手段。其中高效能长程相互作用计算是进行大规模分子动力学模拟的关键。最有希望满足实际应用对大规模长程相互作用计算需求的算法是快速多极子算法。然而,由于缺乏算法效能的数学模型,快速多极子算法并未在分子动力学模拟中发挥最佳效能。为解决此问题,本项目对快速多级子算法的效能进行数学建模,并以此为基础开发自动化参数优化策略,使得在保证计算精确度的条件下极小化计算开销。其中,结合应用问题特征的算法误差模型是效能模型的核心。本项目在误差建模中不仅充分考虑实际模拟体系的非均匀性和相关性,而且考虑应用更广泛的改进型快速多极子方法,使误差模型更具普适性和实用性。本项目的研究成果将实现在分子动力学模拟软件中,并在大规模应用体系中进行检验,为高效分子动力学模拟提供算法支持。

结项摘要

分子动力学模拟是物理、化学、生物和材料科学等学科中不可或缺的理论研究手段。其中高效能长程相互作用计算是进行大规模分子动力学模拟的关键。本项目通过对长程相互作用计算算法效能建立数学模型,准确评估算法参数、改进策略等因素对算法误差和计算开销的影响,结合应用问题中电荷分布非均匀以及有相关性等特征,开发参数自动选取策略和交错网格、最优基底等改进精度的方法,使长程相互作用计算在实际应用中获得最优效能。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Deep Potential Molecular Dynamics: A Scalable Model with the Accuracy of Quantum Mechanics
深势分子动力学:具有量子力学准确性的可扩展模型
  • DOI:
    10.1103/physrevlett.120.143001
  • 发表时间:
    2018-04-04
  • 期刊:
    PHYSICAL REVIEW LETTERS
  • 影响因子:
    8.6
  • 作者:
    Zhang, Linfeng;Han, Jiequn;Weinan, E.
  • 通讯作者:
    Weinan, E.
Kaiser-Bessel basis for particle-mesh interpolation
粒子网格插值的 Kaiser-Bessel 基础
  • DOI:
    10.1103/physreve.95.063303
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    PHYSICAL REVIEW E
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Gao Xingyu;Fang Jun;Wang Han
  • 通讯作者:
    Wang Han
The optimal particle-mesh interpolation basis
最优粒子网格插值基础
  • DOI:
    10.1063/1.4994857
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Journal of Chemical Physics
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Wang Han;Fang Jun;Gao Xingyu
  • 通讯作者:
    Gao Xingyu
Parallel 3-dim fast Fourier transforms with load balancing of the plane waves
具有平面波负载平衡的并行 3 维快速傅立叶变换
  • DOI:
    10.1016/j.cpc.2016.07.001
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Computer Physics Communications
  • 影响因子:
    6.3
  • 作者:
    Gao Xingyu;Mo Zeyao;Fang Jun;Song Haifeng;Wang Han
  • 通讯作者:
    Wang Han
Multiple Staggered Mesh Ewald: Boosting the Accuracy of the Smooth Particle Mesh Ewald Method
多重交错网格 Ewald:提高平滑粒子网格 Ewald 方法的精度
  • DOI:
    10.1021/acs.jctc.6b00701
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    JOURNAL OF CHEMICAL THEORY AND COMPUTATION
  • 影响因子:
    5.5
  • 作者:
    Wang Han;Gao Xingyu;Fang Jun
  • 通讯作者:
    Fang Jun

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  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
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    4.4
  • 作者:
    方俊;高兴誉;宋海峰;王涵
  • 通讯作者:
    王涵

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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