能勢＝フーバー・サーモスタット

テンプレート:No footnotes 能勢＝フーバー・サーモスタット（のせ＝フーバー・サーモスタット、テンプレート:Lang-en-short）は、等温分子動力学シミュレーションのための決定的アルゴリズムである。初めに能勢修一によって開発されテンプレート:Sfn、テンプレート:仮リンクによってさらに改良されたテンプレート:Sfn。能勢＝フーバー・サーモスタットの熱浴はただ一つの想像上の粒子から成るが、シミュレーション系は現実的な定温条件（正準集団）を満たす。そのため、能勢＝フーバー・サーモスタットは定温分子動力学シミュレーションのための最も正確かつ効率的な手法の一つとして一般的に使用されている。

導入

古典的分子動力学において、シミュレーションはもっとも単純には小正準集団（粒子の数、容積、エネルギー (テンプレート:Mvar) が一定値を有する）中で行われる。しかしながら、一般的に実際の実験条件では、エネルギーの代わりに温度が制御される（テンプレート:Mvar 一定）。この実験条件を記述するアンサンブル（統計集団）は正準集団と呼ばれる。重要なことに、統計力学の観点からすれば、正準集団は小正準集団とは全く異なる。そこで、小正準集団を用いつつも温度を一定に保つための複数の手法が発表されている。温度を制御するための人気のある手法としては、速度リスケーリング（テンプレート:Lang）、アンダーセン・サーモスタット、能勢＝フーバー・サーモスタット、能勢＝フーバー・チェイン法、ベレンゼン・サーモスタット、ランジュバン動力学がある。

中心となる考えは正準分布を得るようなやり方でシミュレーションを行うことである。これはシミュレーション下の系の平均温度を固定することを意味するが、同時に正準分布に典型的な分布に従った温度の変動を許す。