我正在运行水的分子动力学模拟以进行测试。如果您问一个运行经典MD的人，那么盒子很小；如果您问一个DFT的人，则盒子很大：我在周期性边界条件下有58个水分子。
为了节省CPU时间，我在运行从头开始MD之前使用经典的力场优化了单元。我通常以300K的系统平衡系统1 ns，然后拍摄最后一个快照并将其用作从头开始MD的输入。我的从头算学博士是基于DFT的常规Born-Oppenheimer博士，具有平面波基集和PAW（伪）电势（VASP是代码）。在经典和从头算起的仿真中，我都使用速度缩放恒温器将温度保持在300K不变。
我正在研究在经典和从头开始之间进行过渡的两种不同方法：
- 从经典轨迹中获取初始速度和位置，并将其作为初始配置导入，以进行从头计算
- 将系统冻结到零温度，保持经典位置，将其导入DFT代码，然后快速加热（目前我以0.5 ps的速度进行操作），最高加热至300K
我希望这两种策略都能在短时间（例如10 ps）的平衡期后产生相同的平均能量，尤其是考虑到起始配置完全相同（相同的初始位置），除了提到的温度技巧（初始速度不同） 。不是这种情况。下图显示了将系统冻结然后快速加热的模拟，发现该区域的能量比另一个从传统MD输入的速度低约1 eV的能量。
我的问题是：
- 是否可以预期；
- 有没有成功的策略可以优化从经典MD到从头算的过渡；
- 您能指出我有关此事的相关文献吗？
编辑：
我已经在运行更多的测试，并且-由于目前的数据有限-看来这可能是系统特定的问题。在相同大小的盒子中用甲醇代替水进行的测试表明，两种不同的初始速度方案很快会收敛到相同的平均能量。但是，在甲醇的情况下，经典构型非常接近量子构型，即，t = 0时的能量非常接近收敛后的平均能量。水是一个非常困难的系统，所以也许这个问题或多或少是针对水的。如果未添加任何答案，则在完成所有测试后，我将尝试根据结果发布一个答案。