私はテスト目的で水の分子動力学シミュレーションを実行しています。古典的なMDを実行している人に尋ねると、ボックスはかなり小さく、DFTの人に尋ねると比較的大きくなります。周期的な境界条件で58の水分子があります。
CPU時間を節約するために、ab initio MDを実行する前に、古典的な力場でセルを最適化しています。私はシステムを古典的に300Kで1 ns平衡化し、最後のスナップショットを取得してab initio MDの入力として使用します。私のab initio MDは通常のDFTベースのBorn-Oppenheimer MDで、平面波基底セットとPAW（疑似）ポテンシャル（VASPがコード）を持っています。古典的シミュレーションとab initioシミュレーションの両方で、速度再調整サーモスタットを使用して温度を300Kで一定に保っています。
私は、クラシックとab initioの間の移行を行う2つの異なる方法を調査しています。
- 古典的な軌道から初期速度と位置を取得し、それらをab initioシミュレーションの初期構成としてインポートします
- 古典的な位置を維持しながらシステムをゼロ温度に凍結し、それをDFTコードにインポートして、すぐに（現時点では0.5 psで実行しています）300Kまで加熱します。
特に、開始時の構成が上記の温度トリック（初期速度が異なる）を除いてまったく同じ（同じ初期位置）であることを考えると、両方の戦略が短い（たとえば10 ps）平衡期間後に同じ平均エネルギーにつながることを期待していました。これはそうではありません。以下の図は、システムが凍結されてから急速に加熱されるシミュレーションが、他のエネルギー領域よりも約1 eV低いエネルギー領域を見つけ、速度が古典的なMDからインポートされたことを示しています。
私の質問は：
- これが期待されるかどうか;
- クラシックからab initio MDへの移行を最適化する既知の成功した戦略はありますか。
- そして、あなたはその問題に関する適切な文学に私を向けることができますか？
編集：
私はさらにいくつかのテストを実行しており、現時点でデータが限られているため、これはシステム固有の問題である可能性があります。同じサイズのボックス内で水ではなくメタノールを使用したテストでは、2つの異なる初期速度スキームが同じ平均エネルギーにすぐに収束することがわかりました。ただし、メタノールの場合、古典的な構成は量子構成に非常に近くなりました。つまり、t = 0のエネルギーは収束後の平均エネルギーに非常に近くなりました。水は悪名高い難しいシステムであるため、この問題は多かれ少なかれ水特有のものです。回答が追加されていない場合、すべてのテストが終了したら、結果に基づいて回答を投稿してみます。