什么是原子级仿真？

一个很大胆的回答是“原则上所有属性都可以”，前提是我们拥有对底层物理足够精确的描述。然而在现实中，答案显然没那么理想，因为除了极小的分子之外，从计算角度来看，要精确求解量子力学问题是不可能的，而且力场也很难针对任意系统进行精确的参数化。

为了给出更详细的解答，我们将根据原子间相互作用的描述方式，分别探讨每种类别 。

力场可用于研究一组原子的能量、力和应力。力场计算在计算效率上具有优势，因为作用于特定原子上的力仅通过参数化关系，取决于其近邻范围内其他原子的类型和位置。这意味着可以研究包含数百万个原子的系统。

然而，力场需要与实验数据或更高层次的仿真模拟结果进行拟合，其应用范围通常仅限于与用于拟合的系统结构相似的系统。现代力场通常利用机器学习进行开发（或训练），例如新思科技 QuantumATK中的矩张量势（MTPs），只要结构与训练结构足够接近，其计算结果的质量通常可与密度泛函理论（DFT）计算相媲美。

使用力场进行的最常见的仿真类型之一是分子动力学（MD），它本质上是求解牛顿第二定律，即原子的加速度等于作用在其上的力除以其质量。通过对时间上的加速度进行数值积分，可以得出每个时间步长原子的速度和位置，不同的分子动力学仿真对应于相应的热力学系综。

因此，MD仿真能够提供广泛的结构、热学和力学信息。这方面的典型应用包括：晶体中晶界或位错的形成及其对材料硬度的影响、诸如材料熔点等相变过程，以及界面间的热传导等。

原子级仿真的另一种主要类型是电子结构方法，它基于量子力学，采用更详细的物理描述来阐明原子间的相互作用（特别是通过电子进行的相互作用）。这些方法又可进一步分为两类：从头算（ab initio）或第一性原理方法（其中密度泛函理论，DFT ，在材料科学领域应用最为广泛），以及半经验模型。

顾名思义，第一性原理方法无需任何关于原子间相互作用的先验知识。本质上，这些计算所需的唯一输入是系统中所有原子的位置、一个描述原子一般相互作用的模型（通常涉及某些数值近似以缩短计算时间），以及每个化学元素的电子描述。 半经验方法同样属于量子力学范畴，但其普适性较弱，因为它们（类似于力场）在原子间相互作用的某些项中使用了预定义的参数。

第一性原理方法可用于与力场相同的研究，但其应用范围要广泛得多，因为不同元素的原子可以以所有可能的、任意的方式组合，而无需针对每种情况调整任何参数。然而，在实际中，由于控制方程的计算复杂度增加，仿真通常仅限于规模小得多的体系，通常少于 10,000 个原子。半经验电子结构方法能够处理更大的体系，甚至可达数百万个原子，但对于含有多种不同化学元素的体系，往往难以进行参数化，且每组参数通常仅对特定类型的材料有效。

电子结构方法可用于研究大量材料性质，包括电阻率和迁移率等电学性质，以及通过估算带隙来判断材料是金属、半导体还是绝缘体。 还可以获得光学和磁学性质，并研究纯粹源于量子力学的效应，例如超导性、拓扑不变量、隧穿效应等。此外，同样可以通过从头算分子动力学（AIMD）仿真来获取热学和力学性质，但这些计算通常非常耗时。

原子级仿真有助于理解智能手机等设备内部的数十亿个晶体管，这些晶体管由多种不同材料以极薄的层状结构组成，有时厚度仅为几个原子层。即使这些材料在实验中已被充分表征，但当厚度缩减至原子尺度时，其性质仍可能发生显著变化。

另一个非常重要的技术实例是界面（及其相关领域——表面物理学），在该领域中，对材料进行连续介质描述的假设从根本上失效了。两种不同材料中原子之间的化学键合形成了一个中间区域，仅凭界面所涉及的各材料本身的性质无法正确描述该区域。

现代电子设备往往还涉及一些新型材料，而针对这些材料的实验观测既有限，又成本高昂。在这种情况下，原子级仿真具有极高的价值，它不仅能在材料制造之前就预测其行为，还能计算出可作为连续体模拟输入参数的物理性质。

虽然计算机仿真（in silico）“实验”永远无法完全取代实际测量，但原子级仿真模拟是一种非常强大的工具，它既能通过计算筛选来缩小候选方案的范围，又能帮助解读实验结果。这可以在新型材料和器件的开发 过程中节省大量时间和资金。