1樓：
我們組是用MD做熱輸運的，一般計算某個溫度下的熱學引數時， 都是先用熱浴控溫一段時間後，然後取消熱浴，換成nve，一般此時溫度變化與目標溫度變化不大，再用green kubo公式計算熱學性質。
2樓：
時隔4年，我沒記錯的話，保辛演算法不是用來產生正則分布的，是微正則分布，保辛演算法可以讓保守系統能量在一大段時間內不變，而且演算法本身是時間可逆的。
正則分布產生方法，我記得是兩類，第一類是引入類似麥克斯韋妖自由度來操控動量空間，第二類是直接加雜訊操縱實空間。這些方法的動力學真實性各有個說法，沒有定論，具體情形都有特殊考慮。比如：
膜蛋白離子通道的自由能面計算用啥麼積分演算法？模擬用啥演算法？Nose-Hoover演算法嗎？
還是Andersen熱浴。不，真實情況是，哪個省時間就用哪個，長時間積分後，是沒有牛頓軌跡，xx動力學的概念了，這時的MD純粹是用來取樣的。然後才利用產生的近平衡樣本，從每個樣本出發跑個短時間的真實性高的模擬去理解動力學，具體回憶一下久保亮五的響應處理技巧。
每個MD積分，在相空間都有乙個演化算符對應，用到能產生正則分布的方程上時，不是為了啥麼軌跡了，如果你的MD積分不可逆的話，這個演化算符最終沒法將初始分布收斂到玻爾茲曼分布的。
3樓：
首先，MD裡的控溫方法有好幾種，其中的Nose-Hoover方法就是滿足時間可逆性的。而在使用那些常見的不滿足此條件的控溫方法比如Andersen, Langevin（這兩個方法非決定性，因而時間不可逆）, Berendesen（直接把velocity對目標溫度歸一化，顯然無法維持canonical的軌跡）這些，你當然可以把整個MD看作是在sample乙個積分，但問題是我們大多數時候做MD其實就是為了求這個積分來算出配分函式從而得到體系的熱力學性質。如果你需要time-dependent的性質，你可以採用Nose-Hoover方法。
如果你需要跟蹤粒子的軌跡（比如計算diffusion coefficient），常見的做法是直接在NVE系綜下跑MD。
另外，組裡乙個老美曾經跟我說過這樣乙個有趣的觀點：由於數值計算總會有誤差累積的問題，因此你的MD跑了一定步數之後總會失去軌跡的正則性而和MC一樣變成對積分的取樣。此觀點來自於他grad school時候的統計力學老師（是位MC界的大牛，by the way），他舉的例子是模擬乙個小球從靜止狀態豎直下落，和地面是完全彈性碰撞，忽略空氣阻力。
理論上來說小球應該每次彈起來都回到初始位置，但如果用計算機模擬的話一定次數之後由於數值誤差的累積小球就會稍稍偏離豎直，一旦稍稍偏離之後當然再也無法回到原來的軌道。當然，我並沒有親自寫程式驗證過他的觀點，有興趣可以一試。
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