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作者：Lawrence Xi
流体力学界对过冷液体（supercooled liquid）的认知还不完善，项目利用Python的分子模拟，通过搭建一个binary hard disk system并对系统进行压缩模拟来验证Dynamic Facilitation Theory是否适用于搭建的分子模型。
DF Theory包含以下理论推测
系统激发态密度与系统压力成log关系：
系统的弛豫时间和系统压力成如下关系： 
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PYTHON 用几何布朗运动模型和蒙特卡罗MONTE CARLO随机过程模拟股票价格可视化分析耐克NKE股价时间序列数据
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我在Python内搭建如上binary hard disk模型, 并压缩系统至不同的密度来模拟过冷液体。压缩完成之后在此运行系统来模拟过冷液体常规布朗运动。在此期间，收集每一个粒子的实时坐标（x,y）并做如下计算：
辨别系统的激发态密度
验证系统激发态密度和系统压力是否成log关系
计算系统的弛豫时间（relaxation time）
验证系统弛豫时间和系统压力的关系
结果
通过收集大量系统模拟分子坐标的实时数据以及对其进行延伸计算，我们可以发现DF Theory是适用于binary hard disk system。
激发识别
用指示函数量化激发的总密度
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Boltzmann关系：线性关系与查找能量标度KA
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