均方位移python

Question

我有一个来自 20,000 帧模拟的轨迹文件，每帧之间有 5 ps 时间，我想要做的是计算二维（x 轴和 y 轴）的扩散。但是要计算二维扩散，首先我必须计算所研究分子的均方位移。MSD 计算分子在随机游走中探索系统所花费的平均时间。

我对 python 编程非常陌生，我真的希望得到一些帮助来开始这个问题并解决这个问题。希望得到积极的回应。

Answer 1

好吧，MSD 就像听起来一样，它是均方位移，因此您需要做的是找到每个位置的位置差异 (r(t + dt) -r(t))，然后将其平方，最后取均值。首先，您必须从 x 和 y 中找到 r，这很容易。我将假设您从现在开始使用 numpy。

    import numpy as np
    r = np.sqrt(xdata**2 + ydata**2)
    diff = np.diff(r) #this calculates r(t + dt) - r(t)
    diff_sq = diff**2
    MSD = np.mean(diff_sq)

现在这是计算 MSD 的一般方法，然后您可以与布朗运动之类的东西进行比较，其中 MSD = 4Dt 大约在 2 维。