说明： 本文华算科技从计算化学角度概述什么软件能模拟聚合物，同时说明了聚合物的结构特征与“弹簧—球”模型，介绍采样与尺度问题及分层建模策略（DFT、MD及机器学习等）。
举例说明了使用各个软件模拟聚合物的适用场景，最后比较分子动力学模拟、密度泛函理论与机器学习在精度、速度与适用场景上的互补性。
聚合物的定义
聚合物是由许多相同或相似的小分子单元（称为单体）通过化学键一个接一个连接起来形成的长链状大分子。生活中熟悉的塑料、橡胶、蛋白质、DNA 都是聚合物，只是单体种类和连接方式不同。例如下图展示了聚苯乙烯分子结构式。
聚合物可以是直链、支链或网状交联，链的长度（聚合度）和分子量决定了它的物理性质，比如柔软度、熔点和力学强度。
把聚合物想象成许多小球（原子或基团）用弹簧（化学键）连在一起，就很容易理解为什么计算化学软件能用数学模型来描述和预测它们的行为：计算化学软件把这些小球和弹簧的相互作用写成能量函数（力场），再用物理定律来计算分子如何运动和演化。
采样和尺度
研究聚合物时要面对巨大的时间与空间尺度差异：链很长、构象很多、相关过程可能很慢。为此常见策略是分层建模——量子化学用于精确描述化学键和反应，经典分子动力学（MD）用于原子/基团尺度的热动力学与动力学，粗粒化模型把若干原子合成一个“颗粒”以扩展到更大尺度。
软件里还包含许多加速手段：高效的数值积分器推进粒子运动、蒙特卡洛方法改进采样、以及处理长程电荷的快速算法（如PME）和并行计算。
可靠结论通常来自充分的采样与统计平均：通过多次运行或长时间模拟平滑随机噪声，得到稳健的物性量（如扩散系数、链柔顺性、相分离温度等）。
计算化学助力研究聚合物
具体来说，MD（分子动力学）是最常用的工具之一：把原子看作受力的粒子，使用力场（描述键、角、非键相互作用的数学项）并用牛顿运动方程推进时间，适合研究溶剂效应、链构象、扩散与力学响应等动态过程。
下图展示了采用分子动力学模拟对C-S-H-聚合物-C-S-H及C-S-H-聚合物-SiO₂复合结构进行垂直钙层与硅层的单轴拉伸测试，模拟得到了不同温度下的应力–应变曲线，其应力–应变曲线可分为三个阶段。
DOI: 10.1016/j.conbuildmat.2025.141245
DFT（密度泛函理论）属于量子化学范畴，用来计算电子结构和能量，能精确描述化学反应、键的断裂、局部电荷分布和极化效应，但计算成本高，通常用于小体系或为力场参数化提供基准数据。
下图展示了DFT模拟的双层2DVLP-1聚合物中锂离子沿跨层（S-to-S）、插层（S-to-O）和层间（O-to-O）路径迁移的示意图以及各迁移路径的能垒。
DOI:10.1038/s41557-025-01899-5
近年来机器学习（ML）正在快速融入计算化学：它可以用来构建更准确的势能面（如神经网络势）、从大量模拟或实验数据中直接预测材料性质（玻璃转变温度、溶胀比等），或者加速采样（用概率模型引导重要构象的探索）。
下图展示了机器学习在聚合物研究中的基本工作流程，从聚合物的合成或现有数据挖掘开始，接着识别合适的描述符和数学模型，以建立预测值与实验值之间的关系。通过机器学习模型生成的信息可以促进优化聚合物组成的搜索。
DOI:10.1002/adma.202413695
实际研究中，这三者常常协同工作：用DFT生成高精度训练数据来拟合ML势，再用ML势或经典力场做大尺度MD；或用MD采集大量构象为机器学习模型训练特征，最后用ML做高通量筛选。
对初学者的建议是：根据问题选择工具——要看电子结构和反应就学DFT，要看长时间动态就学MD，要做大量候选筛选或想提高势能描述就尝试机器学习；
无论用哪种方法，都要做验证（比如把模拟结果与实验或更精确计算对比）、从小体系入手并逐步放大规模，这样既能发挥各方法的优势，又能避免被其局限性误导。
总结
计算化学为聚合物研究打开了看不见尺度的大门。通过合理选择DFT、MD、粗粒化或机器学习势等方法，并结合充分采样与严格验证，研究者可以在准确性与效率之间取得平衡。
初学者应从小体系和简单模型入手，先熟悉力场的物理意义、参数来源与边界条件，养成做收敛测试和与实验对照的习惯。实践中，DFT常作为高精度基准，MD负责长时间动力学，ML势正逐步成为连接高精度与大尺度模拟的桥梁。
使用时要记录计算设置、保证可重复性，并谨慎解释结果——任何模型都有适用范围和局限性。随着算法与计算资源发展，模拟将在材料设计中扮演更重要的角色，但它始终是与实验互补的工具。掌握这些方法与验证流程后，读者能在微观层面洞察聚合物行为，为新材料的设计与优化提供清晰且可验证的理论线索。
