LAMMPS

Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator (LAMMPS) ist eine Software für Molekulardynamik-Simulation von Sandia National Laboratories.[1] LAMMPS benutzt Message Passing Interface (MPI) für die parallel Kommunikation and ist Freie Software, under der GNU General Public License.[1]

Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator
Basisdaten
Hauptentwickler Steven J. Plimpton, Aidan Thompson, Stan Moore, Axel Kohlmeyer
Entwickler Sandia National Laboratories
Temple University
Erscheinungsjahr 1995
Aktuelle Version 03-March-2020
Programmiersprache C++
Kategorie Molekulardynamik-Simulation
Lizenz GNU General Public License
deutschsprachig nein
https://lammps.sandia.gov/

LAMMPS wurde ursprünglich im Rahmen eines Kooperationsabkommens (CRADA) zwischen zwei Laboratorien des US-Energieministeriums und drei weiteren Laboratorien von Unternehmen des privaten Sektors entwickelt.[1] Seit 2016 wird es von Forschern der Sandia National Laboratories und der Temple University gepflegt und vertrieben.[1]

Eigenschaften

Für die Recheneffizienz verwendet LAMMPS Nachbarlisten (Verlet-Liste), um Teilchen in unmittelbarer Nähe zu verfolgen. Die Listen sind für Systeme mit Teilchen optimiert, die sich in kurzen Abständen abstoßen, so dass die lokale Dichte der Partikel niemals zu groß wird.[2]

Auf parallelen Computern verwendet LAMMPS räumliche Zerlegungstechniken, um die Simulationsdomäne in kleine 3D-Unterdomänen zu unterteilen, von denen eine jedem Prozessor zugewiesen ist. Prozessoren kommunizieren und speichern „Geist“-Atominformationen für Atome, die an ihre Subdomäne grenzen. LAMMPS ist am effizientesten (im Sinne einer parallelen Berechnung) für Systeme, deren Partikel eine rechteckige 3D-Box mit ungefähr gleichmäßiger Dichte füllen.

LAMMPS ermöglicht auch eine beschleunigte Kopplung von Spin und Molekulardynamik.[3][4][5]

Siehe auch

Einzelnachweise
  1. LAMMPS Molecular Dynamics Simulator. Sandia National Laboratories, abgerufen am 3. Oktober 2010.
  2. S. Plimpton: Fast parallel algorithms for short-range molecular dynamics. In: Journal of Computational Physics. 1. Mai 1993, doi:10.2172/10176421 (unt.edu).
  3. Alexander Stukowski: Visualization and analysis of atomistic simulation data with OVITO–the Open Visualization Tool. In: Modelling and Simulation in Materials Science and Engineering. Band 18, Nr. 1, 15. Dezember 2009, ISSN 0965-0393, S. 015012, doi:10.1088/0965-0393/18/1/015012.
  4. dSEAMS: Deferred Structural Elucidation Analysis for Molecular Simulations. In: J. Chem. Inf. Model. doi:10.1021/acs.jcim.0c00031.s001.
  5. Robert T. McGibbon, Kyle A. Beauchamp, Christian R. Schwantes, Lee-Ping Wang, Carlos X. Hernández, Matthew P. Harrigan, Thomas J. Lane, Jason M. Swails, Vijay S. Pande: MDTraj: a modern, open library for the analysis of molecular dynamics trajectories. In: Biophysical Journal. Band 109, Nr. 8, 9. September 2014, S. 1528–32, doi:10.1016/j.bpj.2015.08.015, PMID 26488642, PMC 4623899 (freier Volltext).
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