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Derivation of the high directional monte carlo sampling scheme and applications to several statistical mechanical and biomolecular systems = 고 방향성 몬테 카를로 추출법의 유도와 통계역학적 계 및 생체분자 계에의 적용
서명 / 저자 Derivation of the high directional monte carlo sampling scheme and applications to several statistical mechanical and biomolecular systems = 고 방향성 몬테 카를로 추출법의 유도와 통계역학적 계 및 생체분자 계에의 적용 / Jae-Kwang Shin.
저자명 Shin, Jae-Kwang ; 신재광
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 1992].
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초록정보

최근 컴퓨터 모의실험(시뮬레이션) 방법이 여러 과학 분야에 많이 사용되고 있는 바, 그 동기는 여러 가지가 있는데, 그 첫째는 시뮬레이션 방법에서는 매우 복잡한 계를 연구한다 할지라도 그를 분석적으로 다루고자 할 경우에 필수적인 여러 가지 근사가 필요 없다는 것이며, 때문에 시뮬레이션에서 얻은 결과는 다른 여러 가지 이론의 타당성을 검증하는 하나의 기준을 제공하게 된다. 또한 몇몇 물리적인 양은 실험적으로 구하기 어렵거나 불가능한 경우가 있는데 시뮬레이션 방법으로 구할 수 있는 경우가 많으므로 이 경우, 이론과 실험의 차이를 메워주는 역할을 하기도 한다. 특히 몬테 카를로(Monte Carlo) 방법은 간단한 고전 입자들, 양자 혹은 거대한 생체분자계 등의 열역학적인 양을 얻어 내는데 뿐만 아니라 분자의 모델링, 의약 디자인 등 여러 분야에 활발히 사용되고 있다. 그러나 컴퓨터 시간상의 제약과 계의 특성에 따라 평형에 이르는 수렴 속도가 대단히 느려서 의미 있는 결과를 얻기가 곤란한 경우가 많다. 따라서 이를 극복하기 위해서는 더욱 효과적인 방법에 대한 연구가 필요한데, 본 논문에서는 기존의 방법의 취약점을 극복하여 그 효율을 높인고 방향성 몬테 카를로 추출법(HDMC)을 유도하였는데 이는 근사적으로 에너지 표면의 모양을 예측하여 그 정보를 이용하여 몬테 카를로 시뮬레이션을 효과적으로 행하는 방법이다. 이 새로운 방법을 세가지 계에 적용하여 그 유용성을 테스트해 보았다. 첫째는 1차 상전이의 한 예로서 녹는점 근처에서의 고체 아르곤의 용융에 적용하였는데 기존의 방법으로는 액체의 평형상태에 도달 할 수 없었는데 반해 새로운 방법에서는 쉽게 확인할 수가 있었으며, 동경 분포 함수(Radial Distribution Function)를 구해 확인 해본 결과 평형상태의 앙상블 분포에 왜곡이 없음을 확인 할 수 있었다. 둘째로 TIP4P물 분자 모델에 적용해본 결과 평형에 이르는 속도가 상당히 증가 했음을 볼 수 있었으며 세째로 엔케펄린이라는 호르몬의 전체 구조전이를 시뮬레이션 해본 결과 복잡한 에너지 표면상의 전체적 최소 에너지 구조에 이르는 양상이 크게 향상 되었음을 그 결과로서 확인할 수 있었다.

최근 컴퓨터 모의실험(시뮬레이션) 방법이 여러 과학 분야에 많이사용되 고있는 바, 그 동기는 여러가지가 있는데, 그 첫째는 시뮬레이션 방법 에 서는 매우 복잡한 계를 연구 한다 할지라도 그를 분석적 으로 다루고자 할경우 에필수적인 여러가지 근사가 필요 없다는 것이며, 때문에 시뮬레이션 에서 얻은 결과는 다른 여러가지 이론의 타당성을 검증하는 하나의 기준을 제공하게 된다. 또한 몇몇물리적인 양은 실험적으로 구하기 어렵거나 불가능한 경우가 있는데 시뮬레이션 방법으로 구할수 있는 경우가 많으므로 이 경우, 이론과 실험의 차이를 메워주는 역할을 하기도 한다. 특히 몬테 카를로(Monte Carlo) 방법 은 간단한 고전 입자들, 양자 혹은 거대한 생체분자 계등의 열역학적인 양을 얻어 내는데 뿐만 아니라 분자의 모델링,의약 디자인 등 여러분야에 활발히 사용되고 있다.그러나 컴퓨터 시간상의 제약과 계의 특성 에 따라 평형 에 이르는수렴 속도가 대단히 느려서 의미 있는 결과를 얻기가 곤란한 경우가 많다. 따라서 이를 극복하기 위해서는 더욱 효과적인 방법에 대한 연구가 필요한데, 본논문 에서는 기존의 방법의 취약점을 극복하여 그 효율을 높인고 £戀茱o} 몬테 카를로 추출법(HDMC)을 유도하였는데 이는 근사적으로에너지 표면의 모양을 예측하여 그 정보를 이용하여 몬테 카를로 시뮬레이션을 효과적으로 행하는 방법 이다. 이 새로운 방법을 세가지 계에 적용하여 그 유용성을 테스트해 보았다. 첫째는 1차 상전이의 한 예로서 녹는점 근처 에서의 고체 아르곤의 용융에 적용하였는데 기존의 방법으로는 액체의 평형상태에 도달 할수 없었는데 반해 새로운 방법에서는 쉽게 확인할 수가 있었으며, 동경 분포 함수(Radial Distribution Function) 를구해 확인 해본 결과 평형상태의 앙상블 분포에 왜곡이 없음을 확인 할 수있었다. 둘째로 TIP4P물 분자 모델에 적용해본 결과 평형에 이르는 속도가 상당히 증가 했음을 볼수 있었으며 세째로 엔케펄린 이라는 호르몬의 전체 구조전이를 시뮬레이션 해본 결과 복잡한 에너지 표면상의 전체적 최소 에너지 구조에 이르는 양상이 크게 향상 되었음을 그 결과로서 확인할 수 있었다.

서지기타정보

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청구기호 {DAC 92025
형태사항 vii, 88 p. : 삽도 ; 26 cm
언어 영어
일반주기 Includes appendix
저자명의 한글표기 : 신재광
지도교수의 영문표기 : Mu-Shik Jhon
지도교수의 한글표기 : 전무식
학위논문 학위논문(박사) - 한국과학기술원 : 화학과,
서지주기 Reference : p. 80-84
주제 Biomolecules.
Computer simulation.
Statistical mechanics.
계산기 시뮬레이션.
통계 역학. --과학기술용어시소러스
표본 추출 (통계) --과학기술용어시소러스
Monte Carlo method.
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