DPD se basa en un granulado grueso de MD después del operador de proyección de Zwanzig, al menos para la primera parte de la derivación. Esto introduce la noción de una escala de longitud, que debería ser mayor que la escala de longitud potencial de MD, basada en el esquema de grano grueso, así como en la estocasticidad porque las dinámicas rápidas se eliminan y se reemplazan por una aproximación. Por lo tanto, sería posible realizar una simulación de MD y, después del proceso, proporcionar una solución DPD “verdadera”, pero no al revés.
Como consecuencia de algunos de los supuestos que se utilizan, principalmente la localidad en el espacio y el tiempo, la formulación matemática de ambos problemas a menudo parece similar y es fácil implementar DPD en un código MD (por ejemplo, aquí). Sin embargo, el significado físico de sus potenciales de interacción es bastante diferente. Los potenciales de MD, o al menos sus coeficientes, pueden obtenerse de los cálculos de DFT de manera significativa. Lo mismo no es cierto para DPD, que introduce un operador de grano grueso artificial y requiere al menos términos dependientes de la temperatura para dar cuenta de las fluctuaciones rápidas no resueltas. Los términos de forzamiento estocástico a veces se usan en MD, pero pueden tener un significado preciso si se relacionan con ciertos conjuntos termodinámicos. En contraste, el término de forzamiento estocástico en DPD es (en mi humilde opinión, muy caritativamente) ad hoc. Creo que George Karniadakis ha realizado algunos de los trabajos recientes más bonitos sobre las conexiones matemáticas entre las dos descripciones (aquí hay una charla suya: http://www.dam.brown.edu/documen…).
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