增强采样与自由能

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常规流程（搭盒子 → 积分 → 平衡 → 生产）在很多课题上够用；但普通 MD 的时间尺度有限：体系容易困在自由能阱里，稀有事件（成核、跨膜、构象翻转）在可承受的轨迹长度内可能一次都采不到。这时要在「怎么采样」上加手段——增强采样通过偏置、加热或路径采样，更高效地探索构象空间、重建自由能面。

本篇建立概念地图：什么时候需要、集体变量是什么、常见方法族、有哪些坑。具体窗参数、插件命令与案例分析留给后续专题；自由能与系综的严格说法见加深篇 统计力学基础与系综，了解在干什么、集体变量怎么选即可，不必自己从零实现这些算法。

学习路径

前置阅读： 平衡判据与收敛 · 分子动力学模拟概述

下一步：

• 轨迹分析与宏观性质 —— 常规分析主线
• 统计力学基础与系综 —— 自由能与系综图像加深（可稍后）
• 序参量与相变 —— 与 CV 密切相关的监控量
• 有限尺寸效应 —— 成核/界面类自由能常踩的坑
• 神经网络与深度学习基础 —— 若关心学习型 CV / ML 采样（可稍后）