一．分子动力学的基本原理
在分子动力学模拟中，体系原子的一系列位移是通过对牛顿运动方程积分得到的，结果是一条运动轨迹，它表明了系统内原子的位置与速度如何随时间而发生变化。通过解牛犊第二定律的微分方程，可以获得原子的运动轨迹。方程如下：荷电
这个方程描述了质量为m i的原子i在力Fi的作用下，位置矢量为r i时的运动方程。其中，Fi可以由势函数U的梯度给出：
斯大孝
系统的温度则与系统中全部原子的总动能K通过下式相联系：
N是原子数，Nc是限制条件，k B是波尔兹曼常数。
二. MD模拟的积分算法
为了得到原子的运动轨迹，可以采用有限差分法来求解运动方程。有限差分法的基本思想就是将积分分成很多小步，每一小步的时间固定为δt。用有限差分解运动方程有许多方法，所有的算法都假定位置与动态性质（速度、加速度等）可以用Taylor级数展开来近似：
在分子动力学模拟中，常用的有以下的几中算法：
1. Verlet算法
运用t时刻的位置和速度及t－δt时刻的位置，计算出t＋δt时刻的位置：
两式相加并忽略高阶项，可以得到：
速度可以通过以下方法得到：
用t＋δt时刻与t－δt时刻的位置差除以2δt：
同理，半时间步t+δt时刻的速度也可以算：
Verlet算法执行简单明了，存储要求适度，但缺点是位置r(t＋δt)要通过小项与非常大的两项2r(t)与r(t－δt)的差相加得到，容易造成精度损失。另外，其方程式中没有显示速度项，在没有得到下一步的位置前速度项难以得到。它不是一个自启动算法：新位置必须由t时刻与前一时刻t－δt的位置得到。在t＝0时刻，只有一组位置，所以必须通过其它方法得到t－δt的位置。一般用Taylor级数：
2. Velocity－Verlet算法
3. Leap-frog算法
为了执行Leap-frog算法，必须首先由t-0.5δt时刻的速度与t时刻的加速度计算出速度v(t+δt)，然后由方程
计算出位置r(t+δt)。T时刻的速度可以由：
保障机制得到。速度蛙跳过此t时刻的位置而得到t＋0.5δt时刻的速度值，而位置跳过速度值给出了t＋δt时刻的
位置值，为计算t＋0.5δt时刻的速的作准备，依此类推。其缺点是位置与速度不同步。这意味着在位置一定时，不可能同时计算动能对总能量的贡献。
三. 分子动力学计算的时间间隔
时间间隔δt在积分算法中是一个非常重要的参数。为了充分利用CPU时间，尽量选择比较大的时间间隔，但是如果时间间隔太大，就会造成积分过程的不稳定性和不精确性。时间间隔的设置同时依赖于算法和模型的情况。模型本身给时间间隔带来的最大的限制就是最高频率的运动。由于Verlet算法要求在每个时间间隔内模型的速度和加速度保持一边，时间间隔就应该低于振动周期的八分之一到十分之一。对大多数的有机模型来讲，最高的振动频率是C-H键的伸缩振动，其振动周期的数量级为10－14s。这样，时间间隔就应该是0.5-1fs左右。如果采用受约束的SHAKE或者RATTLE算法，可以使用更长的时间间隔。如果研究对象是液态或者固态简单模型，对体系内作用模式不感兴趣，也可以采用一些更长的时间间隔，比如20fs。对离子态的材料模型，5fs左右是合适的。时间间隔必须跟选择的算法相匹配。比如，ABM4算法的时间间隔应该是Verlet算法的一半左Runge-Kutta-4
算法则需要比其他算法更短的时间间隔。
四. 生物大分子的相互作用势函数
生物大分子势一个自有度很大，结构复杂的体系，各种物理过程极为丰富。其中的相互作用规律还难以进行统一的处理。但其物理图像是清晰的，电子的运动和骨架有效的分开，成键电子是定域的，价键的概念依然有效。荷电集团之间存在静电相互作用。原子或集团正负电荷中心不重合形成电多极矩并参与静电相互作用。原子或集团的电子云受静电相互的诱导形成电诱导偶极由此产生散力。静电、范德华相互作用称非键相互作用。此外有共价键德振动及单键德旋转绕共价双键德扭曲等称为成键相互作用。
典型德生物分子动力学的模型势函数可以写成一下形式：
第一项求和是共价键的键能，第二项求和是键角能，第三项求和是非正常二面角能量，第四项求和是正常二面角能量。Kb，kθ ,kφ，kξ代表式中前四项成键相互作用的力常数。式中最后一项式体系中的非键相互作用项，(i,j)表示对非键对求和，C12、C6式范德华相互作用势中的系数。势函数中参数qi，qj分别为第i荷第j个原子的电荷。但是，对于疏水相互作用，溶剂的极化荷对蛋白质内部静电屏蔽，都
需要对势函数加以修正和补充。若要了解溶液中分子的动力学性质则须将模拟的体系放到充分多的水分子做充分动力学模拟。
五. 分子动力学模拟的启动
进行MD模拟，必须首先建立系统的初始结构。初始结构可以通过实验数据、理论模型、或两者的结合来获得。除此之外，还可以给每个原子赋予初速度，它可以从一定温度下的Maxwell-Boltzmann分布来任意选取：
Maxwell-Boltzmann分布给出了质量为mi的原子i在温度T下沿x方向速度为v ix的概率。Maxwell-Boltzmann分布势一中Guassian分布，它可以用随机数发生器得到。大多数随机发生器产生的随机数均匀分布在0－1之间，但是可以通过变换得到Guassian分布。均值为<x>和波动值为δ2的Guassian分布的概率为：
一种方法势首先产生两个在0－1之间的随机数ξ1和ξ2。运用下列式子可产生两个数下x1、x2：
另一种方法势先产生12个随机数ξ1、ξ2、······ξ12，然后计算：
这两种方法产生的随机值都服从均值为零，偏差为一个单位的正态分布。初始速度经常被校正以满足总动量为零，为了是总动量为零，分别计算沿三方向的动量总和，然后用每一方向的总定量除以总质量，得到一速度值。用每个原子的速的减去此速度值，即可保持系统的总动量为零。
在建立了系统的初始位形和赋予初始速度后，就具备分子动力学模拟的初步条件了。在每一步中，原子所收到的力通过对势函数的微分可以得到。然后根据牛顿第二定律，计算加速度，再由以上提供的算法即可进行连续的模拟计算了。
六. 分子动力学模拟的系综
采用MD模拟，必须再一定的系综下进行，经常用到的系综包括微正则系综、正则系综、等温等压系综和等温等焓系综。
1. 微正则系综(NVE)
三五太难了是孤立的、保守的系统的系综，在这种系综中，系统沿着相空间中的恒定能量轨道演化。在分子动力学模拟的过程中，系统中的原子数(N).体积（V）、和能量（E）都保持不变。
2. 正则系综（NVT）
N V T 保持不变，并且总动量为零。恒温下，系统的总能量不是一个守恒量，系统要与外界发生能量交换。保持系统的温度不变，通常运用的方法是让系统与外界的热浴处于热平衡状态。由于温度与系统的动能有直接的关系，通常的做法是把系统的动能固定在一个给定值上。
3. 等温等压系综（NPT）
N P T 保持不变，这种系综是我们常见的系综，许多分子动力学模拟都要在从系综下进行。这时，要保证系统的温度恒定，还要保持它的压力恒定。
温度恒定和以前一样，是通过调节系统的速度或加一约束力来实现的。而对压力进行调节，就比较复杂。由于系统的压力P与其体积V是共轭量，要调节压力值可以通过改变系统的体积来实现。
4. 等压等焓系综（NPH）
N P H 保持不变，焓值通过H=E+P得到。在系综下进行模拟时要保持压力和焓值为固定值。
七. 边界条件
正确处理边界和边界效应对模拟方法时至关重要的，因为它时从模拟相对较少的原子来计算物质的宏观性质的。为了减小有限尺寸的影响，经典的方法是使用周期性边界条件。
周期性边界条件使得可以用相对少的粒子数目来真实的模拟大块的体系，使得粒子仿佛处在一个完整的体系中，假设一个用来模拟的立方单胞，使这个单胞在各个方向上都不断重复，看起来象有周期一样。在二维图像中，每一个单胞都被其他的8个单胞所包围；在三维方向上，每一个单胞就会被26个单胞所包围。
所有的单胞中的粒子的坐标都可以通过一个整数而得到。当模拟的单胞中的一个粒子由于力的作用而离开这个单胞的时候，九会有另一个和它对应的粒子运动到这个单胞中来，这样，模拟的整个体系的粒子数就会保持不变。
在分子动力学模拟中经常采用的边界条件有：
1. 矩形盒子周期性边界条件
2. 单斜盒子周期性边界条件
愈慢愈美丽3. 去头八面体合租周期性边界条件
八. MD模拟结果分析方法
MD 模拟的时间能够达到几百皮秒或纳秒，甚至更长，在运行MD模拟时，体系的速度和坐标被保存下来。在分析时可以对热力学参数进行计算。热力学参数随时间演化的特性可以用图形显示，一个坐标对应时间，另外一个坐标时感兴趣的物理量，如能量、均方根差、原子位置的涨落，此外还能计算出平均结构与实验数据相对照，这些都有助于在原子水平上直观地理解构象地变化。
1. 均方根差(RMSD)
一种广泛用于检验MD模拟正确性地方法时求相对于蛋白质晶体结果地均方根差。目前已知一部分蛋白质地晶体结构与在溶液中的结果存在显著的差异，但人们普通认为这种差异对于大多数蛋白质时非常小的。蛋白质模拟中常有的质量控制时获得既小又稳定的蛋白质骨架原子的RMSD值(通常<0.2nm)。最常见的方法时求出对于参考结构的旋转和平移拟合，原子i(如Ca原子)的集合的RMSD 可按下式计算：
其中r i和r i0分别指拟合后原子i的位置及其参考位置。N为要计算的原子总数。
第二种方法无需进行任何拟合，而是利用了距离矩阵：
其中，d ij是原子i和j之间的距离，而d ij0是在参考结构中原子i和j之间的距离。这种方法币第一种好，更常用于NMR的研究。
九.分子力学与分子力场
在做分子动力学模拟时，常用到分子力场参数。
分子力学的经典力学模型：分子中的化学键具有“自然”键长、键角，并由这些键长和键角调节构象，给出核位置的最佳分布，即分子的平衡构型。基于 Born-Oppenheimer近似分子力学计算不显含对电子的处理。并且，量子力学从头算的计算量随基函数数目的四次方递增，半经验方法的计算量随基函数数目的三次方递增，而分子力学的计算量则仅与分子中原子数目的平方成正比。因此，分子力学己成当前研究大分子体系的分子结构、构象平衡与转变的研究。
1).分子力场的概念
从量子化学中知道，对于任何一个包括原子核和电子的微粒体系，若忽略自旋轨道及其它相关效应，
则可用定态(Time-independent)Schrddinger方程来描述它的运动
其中H称之为哈密顿算符, E是体系的总能量，ψ (R,r)是核坐标R和电子坐标r 的函数。多电子体系的定态Schrodinger方程不易求解，要借助简化近似
Born-Oppenheimer近似，简称B-O近似。这个近似的依据是原子核比电子重得多这一事实，所以电子运动比核快得多。在很好的近似下，当电子运动时，我们可以把核看成是固定的。于是，电子和核运动就可以分开来处理。根据
Bom-Oppenheimer近似，体系的总波函数可以写成:
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