Griebel / Zumbusch / Knapek | Numerical Simulation in Molecular Dynamics | Buch | 978-3-642-08776-9 | sack.de

Buch, Englisch, 476 Seiten, Previously published in hardcover, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 733 g

Reihe: Texts in Computational Science and Engineering

Griebel / Zumbusch / Knapek

Numerical Simulation in Molecular Dynamics

Numerics, Algorithms, Parallelization, Applications
1. Auflage. Softcover version of original hardcover Auflage 2007
ISBN: 978-3-642-08776-9
Verlag: Springer

Numerics, Algorithms, Parallelization, Applications

Buch, Englisch, 476 Seiten, Previously published in hardcover, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 733 g

Reihe: Texts in Computational Science and Engineering

ISBN: 978-3-642-08776-9
Verlag: Springer


Particle models play an important role in many applications in physics, chemistry and biology. They can be studied on the computer with the help of molecular dynamics simulations. This book presents in detail both the necessary numerical methods and techniques (linked-cell method, SPME-method, tree codes, multipole technique) and the theoretical background and foundations. It illustrates the aspects modelling, discretization, algorithms and their parallel implementation with MPI on computer systems with distributed memory. Furthermore, detailed explanations are given to the different steps of numerical simulation, and code examples are provided. With the description of the algorithms and the presentation of the results of various simulations from the areas material science, nanotechnology, biochemistry and astrophysics, the reader of this book will be able to write his own programs for molecular dynamics step by step and to run successful experiments.

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Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


Computer Simulation — a Key Technology.- From the Schrödinger Equation to Molecular Dynamics.- The Linked Cell Method for Short-Range Potentials.- Parallelization.- Extensions to More Complex Potentials and Molecules.- Time Integration Methods.- Mesh-Based Methods for Long-Range Potentials.- Tree Algorithms for Long-Range Potentials.- Applications from Biochemistry and Biophysics.- Prospects.



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