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原文链接：http://tecdat.cn/?p=27993
作者：Lawrence Xi
这是一个偏学术的我的项目。流体力学界对过冷液体（supercooled liquid）的认知还不欠缺，我的我的项目利用 Python 的分子模仿，通过搭建一个 binary hard disk system 并对系统进行压缩模仿来验证 Dynamic Facilitation Theory 是否实用于我搭建的分子模型。
DF Theory 蕴含以下实践揣测
零碎激发态密度与零碎压力成 log 关系：
零碎的弛豫时间和零碎压力成如下关系：
起源：我的项目 PPT
我在 Python 内搭建如上 binary hard disk 模型, 并压缩零碎至不同的密度来模仿过冷液体。压缩实现之后在此运行零碎来模仿过冷液体惯例布朗运动。在此期间，收集每一个粒子的实时坐标（x,y）并做如下计算：
分别零碎的激发态密度
验证零碎激发态密度和零碎压力是否成 log 关系
计算零碎的弛豫时间（relaxation time）
验证零碎弛豫时间和零碎压力的关系
后果
通过收集大量系统模拟分子坐标的实时数据以及对其进行延长计算，咱们能够发现 DF Theory 是实用于 binary hard disk system。
激发辨认
用批示函数量化激发的总密度
起源：我的项目 PPT
Boltzmann 关系：线性关系与查找能量标度 KA
起源：我的项目 PPT
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起源：我的项目 PPT
对于作者
在此对 Lawrence Xi 对本文所作的奉献示意诚挚感激，他毕业于 加州大学圣塔芭芭拉分校，特长化学工程和统计。趣味技能点宽泛，对数据分析，品牌营销，客户策略，以及 industry-related 科研感兴趣，精通 Microsoft Office，Python，Matlab，Mathematica 等学术软件，尤其 Python 数据分析教训充沛。
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