嵌段高分子尾形链构象性质的Monte Carlo研究

基于简立方格点模型对 AB两嵌段高分子尾形链的构象性质及其链节的空间分布进行了 Monte Carlo模拟 .结果表明 ,链的尺寸、形状和链节的空间分布等统计性质和 B链节与平面壁之间的相互吸引能有关 .随着 B链节与壁之间的吸引能的增加 ,链的尺寸和形状均呈现出先下降后升高的变化趋势 ,而且 B链节的比例越大 ,这种变化越明显 .

聚乙烯型尾形链构象统计的Monte Carlo研究

以聚乙烯型尾形链为例 ,根据链的实际键长、键角和Θ条件下每一链段处于不同旋转异构态的条件概率 ,用MonteCarlo模拟方法生成样本链分子 ,计算了尾形链的均方末端矩及其分量、构象数 ,并与完全计算法及理论推导值作了比较 ,讨论了尾形链构象数和沿边界方向及法线方向均方末端矩分量随链段数n及键角Φ的变化 .

聚乙烯型尾形链构象统计Monte Carlo模拟的理论模型

以聚乙烯型尾形链为例 ,采用了不同于Metropolis原理的一种新理论模型 ,该模型根据链的实际键长 ,键角和Θ条件下每一链段处于不同旋转异构态的条件概率生成样本链分子 ;并且论述了该模型的实现步骤。

线型高分子尾形链的

运用 Monte Carlo方法计算平面壁吸附的线型无规飞行尾形链的回转半径高次矩与末端距高次矩的比 <S2 k>/ <R2 k>(k=1,2 ,3,… ,6 ) .结果表明 :链长较大时 ,<S2 k>/ <R2 k>的值近似与链长无关 ,极限值可以近似记为 <S2 k>/

金刚石格点上自避行走尾形链的构象统计理论

研究了金刚石格点上自避随机行走（ＳＡＷ）尾形链，采用精确计数和ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ模拟方法求得该ＳＡＷ尾形链的构象数Ｃ（Ｄ）１（Ｎ）和均方末端距［ｈ（Ｄ）１（Ｎ）］２及其分量随链长Ｎ的变化关系．发现它们与自由ＳＡＷ链一样都服从标度律，从这些量的计算机实验数据拟合求出了金刚石格点上ＳＡＷ尾形链的临界指数和格点指数．计算结果还表明短链ＳＡＷ在壁的法向与ＮＲＷ尾形链一样有所伸展，均方末端距的法向分量几乎是平行分量的２倍；但随Ｎ→∞，链自回避效应对壁的作用有所屏蔽．这些都与简立方格子模型上得到的结果一致．

聚乙烯型尾形链在受限管中构象统计的Monte Carlo模拟

以聚乙烯型尾形链为例,在Θ条件下根据链的实际键长、键角和不同直径的受限管,用条件概率生成样本链分子,进行了MonteCarlo模拟,计算了聚乙烯型尾形链在受限管中的均方末端矩及其分量、构象数,讨论了在大小不同受限管中均方末端矩分量随链段数N及受限管直径D的变化情况,并对受限于管中尾形链的标度进行了讨论.

高分子尾形链构象分布的两种理论方法

当分子链的一端附着于某一固体壁时,就形成了尾形高分子构象,显然,它可以看成是高分子吸附的最简单的形式,除高分子吸附与解吸外,许多涉及表面和界面的高分子问题都与尾形链的构象有关,例如固体表面上的接枝聚合、嵌段共聚体的液晶层状结构、高分子表面活性剂在两相的分配、高分子对于胶体的稳定性、橡胶单点粘结力学等.然而,尾形链分子构象理论的研究相当薄弱,众所周知,高分子构象问题与随机行走问题有明显对应关系,由简单随机行走导出的理想高分子链构象的Gauss分布。

端基附壁高分子链的构象统计理论——Ⅱ.SAW尾形链

研究了ＳＡＷ尾形链，采用精确计数和ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ模拟方法求得ｄ维（＝２，３））ＳＡＷ尾形链的构象数Ｃ＾（ｄ）１（Ｎ）和均方末端距［ｈ＾（ｄ）１（Ｎ］＾２及其分量随链长Ｎ的变化关系。发现它们与自由ＳＡＷ链一样都服从标度律，从模拟数据拟合求出了这些ＳＡＷ尾形链的临界指数。

端基附壁高分子链的构象统计理论——Ⅰ. NRW尾形链

高分子在固体表面上吸附最简单的情况是仅有一个链端被吸附,即形成“尾形链”的构象。将此问题简化为半无限空间中的的随机行走问题,加以系统理论研究,导出了不同维数下尾形链的构象分布函数的公式,发现链长N→∞时,尾形链构象数与自由链构象数之比随N^(-1/2)而变化。并证明在受限边界的法向上均方末端距的分量增大一倍,而其余方向上的分量仍保持不变。

聚氧乙烯尾形链构象统计的Monte Carlo模拟

本文采用聚氧乙烯链的实际键长、键角和Θ条件下每一链段处于不同旋转异构态的条件概率生成样本链分子,讨论了聚氧乙烯尾形链的构象性质,计算了尾形链的均方末端矩及其分量、用完全计算法及理论推导作了检验。讨论了样本库内均方末端矩的构象分布。结果表明,该方法能较精确地重现尾形链在平衡态时的真实构象分布,适用于尾形链的构象统计研究。

PEO尾形链构象统计的Monte Carlo研究

基于PEO链分子实际键长、链角及○H条件下每一链段处于不同旋转异构态的条件概率 ,用MonteCarlo模拟生成样本链分子 ,计算了PEO尾形链的均方末端矩及其分量、构象数 ,并与完全计算法及理论方法作了比较 ,讨论了尾形链构象数和沿边界方向及法线方向均方末端矩分量随链段数n及键角 的变化。

条件概率与刚性近似下高分子链非格子模型的Monte Carlo模拟

探讨了采用高分子链的实际键长、键角、旋转异构态和无扰链时的条件概率逐个链段地生成样本高分子链进行真实链和受限链分子构象统计研究的可能性.并就无扰链、尾形链、真实链的情况与完全计算法、Flory矩阵方法进行了比较.结果表明:在刚性近似下,使用无扰态时的条件概率生成样本高分子链的Monte Carlo模拟,其样本库能真实地重现平衡态时受限链和真实链的构象分布,适用于受限链和真实链的构象统计研究.

端基附壁高分子模型链的塌缩转变

借MonteCarlo和模拟退火方法研究了端基附壁高分子尾形链在不同温度下的形态变化 ,链的模型采用有最近邻相互吸引作用的自避行走 .计算机实验结果表明 ,对于端基附壁的高分子尾形链 ,与自由链一样 ,当温度逐渐降低时高分子链会发生从松散的无规线团到紧密球体的塌缩转变 .计算机模拟得到了端基附壁链的均方末端距及其分量 ,均方回转半径及分布随温度的变化 .由于刚性壁的影响 ,使得有限链长的高分子尾形链与自由链相比 ,其表示链尺寸 温度关系的曲线要稍低 .模拟还发现 ,在高温时壁对链形状的影响比较大 ,壁垂直方向上尺寸明显大于平行方向的尺寸 ,后者接近于自由链的尺寸分量 .然而 ,低于θ温度时 ,尤其是完全塌缩之后 ,壁对链形状的影响已经很小 .

各种格点上的端点附壁随机行走

自1905年Pearson正式提出随机行走(RW)的概念以来,在数学上已经进行了广泛深入的研究,并扩充至物理、化学、生物、工程、商业和社会科学等许多领域.由于实际应用的需要,产生了对受限RW问题的研究.其中,端点起始于某一不可穿透壁,而受限于此壁的RW,可以作为最简单的受限RW问题之一.例如,高分子吸附时形成的尾形链,蛋白质受体上环链的形成,都可直接与这类受限随机行走模型相联系.然而,这一受限RW的基本问题并没有得到系统而简明的解答.作者等曾对端基附壁RW进行了研究,但仅限于最简单形状的格点,因此有必要加以扩充,推广至各种不同的格点.本工作表明,格点的几何特征容易与扩散方程中的扩散系数相联系,从而可以导出允许路径的密度函数及行走均方末端距等基本数学物理量.