1引言
1.1分子动力学模拟分子动力学模拟(MolecularDynamicSimulation,MD)fl-z]是应用分子力场及牛顿运动力学原理发展起来的计算方法，是随着计算机技术的发展}fn兴起的一种计算机模拟实验方法。它可以基十当前分子的位置和速度计算出其未来的位置和速度，根据各个粒子运动的统计分析即可推知体系的各种性质，如可能的构象、热力学性质、分子的动态性质、溶液中的行为等。该方法的优点在十系统中粒子的运动有正确的物理依据，精确性高，目前广泛应用十计算庞大复杂体系的各类特性，是对理论计算和实验的有力补充。1957年，Alder不IIWainwright报道了世界上第一例分子动力学模拟[3];1964年，Rahman采用Lennard-Jones函数对十液体氢进行了分子动力学模拟:1971年，Stillinger不IIRahman模拟了液态水的分子动力学过程[4]:1977年，McCammon等人报道了第一类蛋白质分子动力学模拟:1983年，LOVltt完成了第一类核酸的分子动力学模拟卜6]。
自1970年起，由十分子力学的迅速发展，系统的建立了许多适用十生化分子体系、聚合物、金属和非金属材料的力场，使得计算复杂体系的结构、热力学和光谱性质的能力及准确性大为提升。分子动力学模拟的一般步骤如图1.1所示，重复(3)一(6)步直至体系达到平衡。然后，等间隔保存原子的坐标继续计算直到取得足够的轨线数据，经分析得到体系的统计性质。第C3)步计算出的系统势能函数的准确性对分子动力学模拟的结果有很大影响。如果某一势能函数能够很好的描述体系内的各种相互作用，体系内的原子和分子的运动也可以用源十该势能函数的经典力来描述，那么该势能函数以及相关的参数就称为力场。可以说分子动力学模拟的结果在很大程度上取决十所采用的分子力场的优劣。根据密度泛函理论，体系的电子密度决定了体系的一切性质f}-gl，因此获得体系的电荷分布随分子构型和化学环境Ifn变化的信息对力场来说十分重要。目前广泛使用的力场有LVFVI力场[9-131,AMBER}141,CHARMM}Isl,MMFFX161,OPLS}1}}等，这些力场都存在着一个主要的缺陷，就是采用固定的原子中心固定点电荷来计算静电相互作用势能，忽略了体系随外势变化}fn引起的静电极化和电荷转移，Ifnb‘没有考虑化学键和孤对电子等非原子中心电荷区域的作用。
为了克服传统固定电荷力场造成的静电极化现象，科学家们发展了极化力场。极化力场包括诱导偶极模型、浮动电荷模型、浮动电荷与诱导偶极相结合模型和Drude模型。其中，诱导偶极模型的计算量大，没有考虑到分子内部和分子间的电荷转移，Ifn浮动电荷模型相对简单有效，被认为是最有发展前景的模型。浮动电荷模型是利用经典力场同电负性均衡方法相结合的模型，能够克服固定电荷力场的局限性，因此采用浮动电荷模型模拟大分子体系是比较理想的选择。常用的浮动电荷模型有Rick的浮动模型【‘“]、CHARMM浮动电荷模型[19]等，然}fn它们只把浮动电荷放置在原子位点上，没考虑化学键、孤对电子和二电子位点，从}fn不能更好的体现非共面或分叉氢键的静电极化现象。鉴十此，Yang等人根据密度泛函理论和电负性均衡原理，提出了原子键电负性均衡方法(ABEEM)fao-zs}，该方法可以准确地计算有机和生物大分子的电荷分布及分子总能量，Ifnb‘计算量比传统的量子力学计算方法一从头计算法(abinitio要小得多，已经引起了一定的关注。在ABEEM基础上发展的ABEEM。
二模型中，不仅包含原子中心电荷，Ifnb‘还包含化学键、孤对电子和二电子区域，其电荷能够随分子外势变化准确的浮动和极化，从}fn能恰当地描述静电作用势能。Yang等人将ABEEM}a动与分子力场(NEVI)相结合建立的ABEEM(a动/MM模型从一定程度上符合了极化力场发展的要求，具有更好的模拟效果。┌──────────────────────┐│W给定条件参数(温度、粒子数、时间等)│└──────────────────────┘┌─────────────────────┐│(3)山系统中齐分子的位置计算系统的势能，根││据势能计算系统中齐原子所受的力及加速度│└─────────────────────┘┌─────────────────────┐│<4)根据牛顿运动方程，齐粒子起运动│└─────────────────────┘┌─────────┐│<5)控制温度和2{;强│└─────────┘┌────────────────────────┐│<7)求出这种物质所特有的齐种宏观性质│└────────────────────────┘图1.1分子动力学模拟计算的步骤1.2并行处理随着现代科学技术的飞速发展，尖端科学计算、巨量数据处理、大型工程设计、实时系统模拟及智能推理等应用领域对计算机性能的要求越来越高，虽然个人计算机性能遵循着“摩尔定律”(微处理器的性能每隔18个月提高一倍，Ifn价格下降一倍)不断向前发展，但是仍然满足不了应用的需求，因此依靠并行处理(ParallelProcessing)技术来提高计算机的运算速度越来越受到人们的重视。所谓并行处理，CxS.Almasi曾这样定义:并行处理是由若干处理单兀(ProcessingElement)以某种结构互连构成的系统，系统中的处理单兀能够互相通信并互相协同以快速完成大型计算[f2}1。过去由十处理机价格昂贵及多机软件不完善，并行处理技术进展
参考文献
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摘要 3-4
Abstract 4
1 引言 9-12
1.1 分子动力学模拟 9-10
1.2 并行处理 10-11
1.3 本文内容 11-12
2 电荷分布模型与并行处理 12-20
2.1 电荷分布模型 12-14
2.1.1 理论模型 12-13
2.1.2 常用软件包 13-14
2.2 并行处理技术 14-20
2.2.1 并行体系结构 14-16
2.2.2 并行软件环境 16-17
2.2.3 并行算法 17-20
3 ABEEMσπ 模型电荷分布计算并行处理 20-27
3.1 ABEEMσπ 模型理论 20-21
3.2 串行处理 21-23
3.2.1 处理流程 21-22
3.2.2 问题与改造 22-23
3.3 并行处理 23-27
4 并行任务划分策略 27-35
4.1 任务划分对并行性能的影响 27
4.2 划分策略 27-29
4.2.1 并行方案1 及其实现 27-28
4.2.2 并行方案2 及其实现 28-29
4.3 方案对比 29-35
4.3.1 通信开销分析 29-30
4.3.2 并行性能测试 30-35
5 通信性能分析及优化 35-44
5.1 通信对并行性能的影响 35-39
5.1.1 通信开销对并行性能的影响 35
5.1.2 影响通信性能的因素分析 35-39
5.2 通信优化 39-44
5.2.1 矩阵A 分解并行算法通信优化 39-42
5.2.2 回代求解x 并行算法通信优化 42-44
7 模型计算与应用 44-47
6.1 应用情况 44
6.2 实际模型计算 44-47
6.2.1 模型说明 44-45
6.2.2 计算结果 45-47
7 总结 47-48
参考文献 48-53
致谢 53-54
