Hauptseminar Moderne Simulationsmethoden WS 2009/Polymersimulation

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Topic

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Speaker

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Literatur

• I. Carmesin, K. Kremer.
  The Bond Fluctuation Method: A New Effective Algorithm for the Dynamics of Polymers in All Spatial Dimensions.
  Macromolecules 21(9):2819–2823, 1988.
  [PDF] (585 KB)
• D. Rigby, B. E. Eichinger.
  Polymer Modeling: Where Has it Been and Where is it Going?
  Macromolecular Symposia 201:47–56, 2003.
  [PDF] (521 KB)
• K. Binder, A. Milchev.
  Off-lattice Monte Carlo methods for coarse-grained models of polymeric materials and selected applications.
  Journal of Computer-Aided Materials Design 9(1):33–74, 2002.
  [PDF] (752 KB)
• A. Baumgärtner, K. Binder.
  Monte Carlo studies on the freely jointed polymer chain with excluded volume interaction.
  The Journal of Chemical Physics 71(6):2541–2545, 1979.
  [PDF] (363 KB)

Nicht alle Papers müssen vollständig gelesen werden, obwohl sie viel Interessantes enthalten. Näheres hierzu bei Besprechung mit mir. Auf Nachfrage ist auch noch weiterführende Literatur erhältlich.

Kurz zum Inhalt

Die Simulation von Polymeren hat aufgrund ihrer biologischen Relevanz die Wissenschaft schon immer sehr interessiert. Erste, stark vereinfachte Methoden, konnten die "self avoidance" nicht in Betracht ziehen und das beste, heute immernoch verwendete bond-fluctuation Modell soll im Vortrag vorgestellt werden.

Da heutzutage aber die Rechenleistung stetig zunimmt, muss man sich in Simulationen nicht mehr nur auf rein gittergestützte Modelle beschränken, sondern kann auch ganz allgemein Monte Carlo Simulationen von Polymerbewegungen im Raum simulieren. Auch diese Möglichkeit, ihre Vorteile und ihre Grenzen sollen im Vortrag berücksichtigt werden.

Gliederungsvorschlag

1. Was sind Polymere?

• Wofür sind Polymere wichtig
• Aufbau eines Polymers
• Wechselwirkungen

2. Notwendige Vereinfachungen

• Coarse graining
• Diskretisierung in Raum und Zeit
• Bewegungsschemata

3. Bond-fluctuation model

• Probleme von vorhergehenden Modellen
• Idee des Algorithmus
• Anwendungen

4. Off-lattice approach

• Motivation für off-lattice Simulationen
• Idee des Algorithmus
• Erfolge und Grenzen

Voraussetzungen

Unverzichtbar: Etwas Statistische Physik

Hilfreich: Eine Idee von Monte Carlo Simulationen