8月22日消息，据Phys.org报道，研究人员开发出一种新的蒙特卡洛方法，可加速对稠密缠结聚合物熔体的模拟。相关研究聚焦高分子物理长期存在的计算难题。
长聚合物链无处不在：合成材料、软物质、染色体等生物系统以及数学中的丝线与纽结模型。当大量这样的链致密堆积时，形成物理学家所称的聚合物熔体。在这一拥挤环境中，每条链都受到周围链的约束，这些缠结是高分子材料力学与流变行为的核心，但也使体系模拟极为困难：随着链长增加，获得一个新的独立构型所需的时间急剧增长，对于非常大的体系，常规模拟在计算上变得不可行。
新蒙特卡洛方法针对的正是这一构型采样瓶颈。蒙特卡洛方法通过随机移动逐步探索聚合物构型空间，新算法设计使长链体系在缠结约束下仍能高效产生独立构型，从而将可模拟的链长与体系尺寸推向更大规模。
缠结聚合物模拟直接关系工业材料的性能预测：从塑料加工中的熔体流动到弹性体的力学响应，多尺度模拟链条的底层正是这类粗粒化构型采样工具。计算方法的效率提升，意味着材料配方与加工工艺的计算机筛选成本下降，对高分子材料研发具有工具性意义。
（来源：Phys.org）