ИСТИНА

В данной работе с помощью компьютерного моделирования методом Монте- Карло исследуются кривые растяжения одиночной макромолекулы вблизи плоской поверхности, которая является по отношению к мономерным звеньям цепи либо нейтральной, либо притягивающей (адсорбирующей). Концевое мономерное звено цепи прикреплено к поверхности, а растяжение цепи осуществляется силой, приложенной к другому концу цепи. Компьютерное моделирование проводится с помощью алгоритмов Монте-Карло для построения полной функции плотности состояний (которая есть число микросостояний для каждого данного макросостояния), которые наилучшим образом подходят для моделирования фазовых диаграмм молекулярных систем, в частности, используется недавно разработанный новый алгоритм ”стохастического приближения” Монте−Карло (SAMC) [1], для которого доказана его сходимость к достоверной функции плотности состояний. В нашей работе этот алгоритм адаптирован для построения двумерной функции плотности состояний ݃g(nc,z) от числа межмономерных контактов ݊ܿnc и z-координаты последнего мономера цепи (для случая растяжения цепи вблизи нейтральной поверхности) и функции ݃g(na,z) от числа адсорбированных звеньев ݊na и z-координаты последнего мономера цепи (для случая растяжения цепи вблизи адсорбирующей поверхности). Алгоритм построен так, что посещает все макросостояния (nc,z) или (na,z) равновероятно. В ходе работы для цепей длиной ܰN= 16 и 64 мономерных звеньев вблизи нейтральной поверхности были рассчитаны кривые ”растяжение−сила” в двух сопряженных статистических ансамблях (изотенсионном и изометрическом). Была продемонстрирована неэквивалентность данных сопряженных ансамблей (то есть несовпадение уравнений состояния) для некоторых значений параметров исследуемой системы, что объясняется конечностью системы. Ожидается, что несовпадение этих кривых полностью исчезнет в термодинамическом пределе. Модель с адсорбирующей поверхностью является кандидатом системы, в которой неэквивалентность ансамблей будет наблюдаться и в термодинамическом пределе. Благодарность Работа выполнена с использованием ресурсов суперкомпьютерного комплекса МГУ имени М.В. Ломоносова при финансовой поддержке РФФИ (грант 15-03-99516). Ссылки [1] F. Liang, Stat. Probab. Lett., 2009, 79, 581.