Medidas dinâmicas: mudanças entre as edições

De Física Computacional
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Em Dinâmica Molecular são chamadas de Medidas (ou Propriedades) Dinâmicas aquelas características do sistema que variam no tempo. Aqui, apresentaremos duas medidas dinâmicas de interessante importância: o deslocamento quadrático médio e a correlação entre velocidades.
Em Dinâmica Molecular são chamadas de Medidas (ou Propriedades) Dinâmicas aquelas características do sistema que variam no tempo. Aqui, apresentaremos duas medidas dinâmicas de interessante importância: o deslocamento quadrático médio e a correlação entre velocidades.
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=Deslocamento quadrático médio=
=Deslocamento quadrático médio=


O ''Deslocamento quadrático médio'', do inglês ''Mean square displacement'', é uma medida da capacidade de dispersão (difusão) das partículas do sistema.  
 
== Uma introdução teórica ==
 
 
O ''Deslocamento quadrático médio'', do inglês ''Mean square displacement'' (MSD), é uma medida da capacidade de dispersão (difusão) das partículas do sistema. Ela representa a média dos quadrados dos deslocamentos em relação à uma posição de referência anterior de cada partícula (Note que a média dos deslocamentos das partículas é nula, pois o centro de massa não se move, por isso a necessidade de elevarmos ao quadrado).
Matematicamente, podemos expressar:
 
:<math>{\rm MSD}\equiv\langle (x-x_0)^2\rangle=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N (x_{i}(t) - x_{i0})^2</math>
 
Perceba que o MSD é uma função do tempo (na verdade, do intervalo de tempo) e portanto estamos interessados em estudar como esta função varia no tempo.
 
Já em dinâmicas com líquidos e gases, teremos então o fenômeno da dispersão. As partículas irão "caminhar" por todo o espaço permitido em um movimento aleatório. Este movimento é conhecido como movimento Browniano e fui estudando por grandes cientistas, como Albert Einstein. Einstein consegiu modelar o deslocamento quadrático médio como uma função linear do tempo, e determinou uma constante chamada de constante de difusão (D):
 
:<math> \langle (x(t)-x_0)^2 \rangle = 2Dt </math>
 
Assim, este é um método amplamente usado para quantificar a difusão do sistema. Qualitativamente, classifica-se os sistemas enquanto ao MSD da seguinte forma:
 
:<math> \lim_{t \to \inf} \langle (x(t)-x_0)^2 \rangle = <r^{2}_c> </math>: Regime confinado
 
:<math> \langle (x(t)-x_0)^2 \rangle \propto t^{\alpha}, 0<\alpha<1</math>: Regime subdifusivo
 
:<math> \langle (x(t)-x_0)^2 \rangle = 2Dt^{1} </math>: Regime normalmente difusivo
 
:<math> \langle (x(t)-x_0)^2 \rangle \propto t^{\alpha}, \alpha>1 </math>: Regime superdifusivo
 
Em uma dinâmica com um estado sólido, esperamos que as partículas apenas vibrem, e não se deslocam grandes distâncias. Portanto, o MSD terá um limite e diremos que o regime é confinado, pois as partículas não têm espaço para se difundirem.
 
A imagem ao lado mostra o MSD em função do tempo para cada um destes casos.
 
== Implementação computacional ==
 
Primeiro é importante ressaltar que precisamos comprar a posição da partícula com a posição da mesma partícula em um tempo anteior de referência, sem levar em consideração o condições de contorno periódicas. Nos trechos de códigos apresentados a seguir, consideraremos que as posições não são corrigidas quanto à este aspecto.
Difiniremos um intervalo de passos máximo em que analisaremos o MSD.
 
#define numMSD 5000 // Período do MSD
 
 
 
== Análise de resultados e exemplos ==
 





Edição das 11h04min de 6 de maio de 2016

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Em Dinâmica Molecular são chamadas de Medidas (ou Propriedades) Dinâmicas aquelas características do sistema que variam no tempo. Aqui, apresentaremos duas medidas dinâmicas de interessante importância: o deslocamento quadrático médio e a correlação entre velocidades.

Deslocamento quadrático médio

Uma introdução teórica

O Deslocamento quadrático médio, do inglês Mean square displacement (MSD), é uma medida da capacidade de dispersão (difusão) das partículas do sistema. Ela representa a média dos quadrados dos deslocamentos em relação à uma posição de referência anterior de cada partícula (Note que a média dos deslocamentos das partículas é nula, pois o centro de massa não se move, por isso a necessidade de elevarmos ao quadrado). Matematicamente, podemos expressar:

Perceba que o MSD é uma função do tempo (na verdade, do intervalo de tempo) e portanto estamos interessados em estudar como esta função varia no tempo.

Já em dinâmicas com líquidos e gases, teremos então o fenômeno da dispersão. As partículas irão "caminhar" por todo o espaço permitido em um movimento aleatório. Este movimento é conhecido como movimento Browniano e fui estudando por grandes cientistas, como Albert Einstein. Einstein consegiu modelar o deslocamento quadrático médio como uma função linear do tempo, e determinou uma constante chamada de constante de difusão (D):

Assim, este é um método amplamente usado para quantificar a difusão do sistema. Qualitativamente, classifica-se os sistemas enquanto ao MSD da seguinte forma:

: Regime confinado
: Regime subdifusivo
: Regime normalmente difusivo
: Regime superdifusivo

Em uma dinâmica com um estado sólido, esperamos que as partículas apenas vibrem, e não se deslocam grandes distâncias. Portanto, o MSD terá um limite e diremos que o regime é confinado, pois as partículas não têm espaço para se difundirem.

A imagem ao lado mostra o MSD em função do tempo para cada um destes casos.

Implementação computacional

Primeiro é importante ressaltar que precisamos comprar a posição da partícula com a posição da mesma partícula em um tempo anteior de referência, sem levar em consideração o condições de contorno periódicas. Nos trechos de códigos apresentados a seguir, consideraremos que as posições não são corrigidas quanto à este aspecto. Difiniremos um intervalo de passos máximo em que analisaremos o MSD.

  1. define numMSD 5000 // Período do MSD


Análise de resultados e exemplos

Correlação de velocidades

A Correlação de velocidades é uma medida da variação das velocidades das partículas em um sistema.


Referências

  • Frenkel, Daan and Smit, Berend (2001). Understanding Molecular Simulation. Academic Press.