在化學和分子建模的背景下，力場是一種計算方法，用于估計分子內原子之間以及分子之間的力。更準確地說，力場是指用于計算分子力學、分子動力學或蒙特卡羅模擬中原子或粗粒粒子系統的勢能的函數形式和參數集。所選能量函數的參數可以來自物理和化學實驗、量子力學計算，或兩者兼而有之。力場是原子間勢，使用與經典物理學中的力場相同的概念，不同之處在于化學中的力場參數描述了能量景觀，全原子力場為系統中每種類型的原子（包括氫）提供參數，而聯合原子間勢將甲基和亞甲基橋中的氫和碳原子視為一個相互作用中心。粗粒度勢能通常用于長時間模擬蛋白質、核酸和多組分復合物等大分子，但會犧牲化學細節以獲得更高的計算效率。

分子力學中勢能的基本函數形式包括通過共價鍵連接的原子相互作用的鍵合項，以及描述長程靜電力和范德華力的非鍵合（也稱為非共價）項。項的具體分解取決于力場，但加性力場中總能量的一般形式可以寫為乙全部的=乙保稅+乙非保稅{displaystyleE_{text{total}}=E_{text{bonded}}+E_{text{nonbonded}}}其中共價和非共價貢獻的成分由以下總和給出：乙保稅=乙紐帶+乙角度乙非保稅=乙靜電+乙范德華鍵和角項通常由不允許鍵斷裂的二次能量函數建模。更昂貴的莫爾斯電勢提供了對更高拉伸共價鍵更真實的描述。二面體能量的函數形式從一個力場到另一個力場是可變的。此外，可能會添加不適當的扭轉項以加強芳環和其他共軛系統的平面性，以及描述不同內部變量（例如角度和鍵長）耦合的交叉項。一些力場還包括氫鍵的明確術語。非鍵項在計算上是最密集的。一個流行的選擇是將相互作用限制為成對能量。范德華項通常用Lennard-Jones勢計算，靜電項用庫侖定律計算。然而，兩者都可以通過一個常數因子進行緩沖或縮放，以說明電子極化率。自1970年代以來，具有這種能量表達的研究一直集中在生物分子上，并在2000年代初期推廣到元素周期表中的化合物，包括金屬、陶瓷、礦物和有機化合物。確定分子動力學模擬中的振動頻率。原子之間的鍵越強，力常數的值就越高，IR/拉曼光譜中的波數（能量）就越高。根據給定的力常數的振動譜可以從具有~1fs時間步長的短MD軌跡(5ps)、速度自相關函數的計算及其傅里葉變換來計算。盡管胡克定律的公式在平衡距離附近的鍵長處提供了合理的準確度，但隨著距離的移動，它的準確度就會降低。為了更好地模擬莫爾斯曲線，可以使用三次和更高的冪。然而，對于大多數實際應用來說，這些差異可以忽略不計，并且鍵長預測的不準確性約為千分之一埃，這也是常見力場可靠性的限制。可以改為使用莫爾斯勢來實現鍵斷裂和更高的準確性，即使它的計算效率較低。原子電荷可以對勢能做出主要貢獻，特別是對于極性分子和離子化合物，并且對于模擬幾何形狀、相互作用能以及反應性至關重要。原子電荷的分配通常仍然遵循經驗和不可靠的量子力學協議，這通常導致相對于與實驗偶極矩和理論一致的物理合理值的幾個xxx的不確定性。基于電子變形密度、內部偶極矩和擴展玻恩模型的實驗數據，已開發出可再現的力場原子電荷。不確定性<10%，或±0.1e，

除了勢的函數形式外，力場還為不同類型的原子、化學鍵、二面角、平面外相互作用、非鍵相互作用和可能的其他術語定義了一組參數。許多參數集是經驗性的，一些力場使用難以分配物理解釋的廣泛擬合項。原子類型是為不同的元素以及在足夠不同的化學環境中的相同元素定義的。例如，水中的氧原子和羰基官能團中的氧原子被分類為不同的力場類型。典型的力場參數集包括原子質量、原子電荷、每種原子類型的Lennard-Jones參數值，以及鍵長、鍵角和二面角的平衡值。鍵合術語是指鍵合原子對、三聯體和四聯體，包括每個勢能的有效彈簧常數值。大多數當前的力場參數使用固定電荷模型，通過該模型，每個原子都被分配一個不受局部靜電環境影響的原子電荷值。具有xxx精度和可傳輸性的模擬的力場參數化，例如IFF，遵循一個明確定義的協議。該工作流程可能涉及(1)檢索X射線晶體結構或化學式，(2)定義原子類型，(3)獲得原子電荷，(4)分配初始Lennard-Jones和鍵合參數，(5)相對于實驗參考數據的密度和幾何形狀，（6）相對于實驗參考數據的能量特性（表面能、水合能）的計算測試，（7）二次驗證和細化（熱、機械和擴散特性）。主要的迭代循環發生在步驟(5)和(4)之間，以及(6)和(4)/(3)之間。參數的化學解釋和可靠的實驗參考數據起著至關重要的作用。蛋白質、DNA和RNA等生物大分子的分子模擬參數通常來自對有機小分子的觀察，這些參數更容易用于實驗研究和量子計算。因此，出現了多個問題，例如（1）來自量子計算的不可靠的原子電荷可能會影響所有計算的性質和內部一致性，（2）來自氣相分子的不同量子力學的數據可能無法用于凝聚態分子的模擬。階段，(3)小分子數據的使用和對較大聚合物結構的應用涉及不確定性，(4)不同的實驗數據在準確性和參考狀態（例如溫度）方面的變化可能會導致偏差。因此，已經報道了生物分子的發散力場參數。實驗參考數據包括例如汽化焓(OPLS)、升華焓、偶極矩和各種光譜參數。通過解釋所有力場參數并選擇一致的參考狀態（例如室溫和大氣壓），可以克服不一致的情況。一些力場還包括沒有明確的化學原理、參數化協議、關鍵特性（結構和能量）的不完整驗證、缺乏對參數的解釋以及對不確定性的討論。在這些情況下，已經報告了計算屬性的大的隨機偏差。

一些力場包括極化率的明確模型，其中粒子的有效電荷可能受到與其鄰居的靜電相互作用的影響。核殼模型很常見，它由一個帶正電的核心粒子（代表可極化原子）和一個通過彈簧狀諧振子電位附著在核心原子上的帶負電粒子組成。最近的例子包括具有虛擬電子的可極化模型，可再現金屬中的圖像電荷和可極化的生物分子力場。通過為極化率增加這樣的自由度，參數的解釋變得更加困難，并增加了任意擬合參數的風險和降低的兼容性。由于需要重復計算局部靜電場，計算費用增加。可極化模型在捕獲基本化學特征并且凈原子電荷相對準確（±10%以內）時表現良好。最近，此類模型被錯誤地稱為DrudeOscillator勢。這些模型的適當術語是洛倫茲振蕩器模型，因為洛倫茲而不是德魯德提出了某種形式的電子與原子核的連接。Drude模型假設電子的運動不受限制，例如金屬中的自由電子氣。

從歷史上看，已經采用了許多方法來參數化力場。許多經典力場依賴于相對不透明的參數化協議，例如，使用近似的量子力學計算，通常在氣相中，期望與凝聚相特性和電位的經驗修改以匹配實驗觀測值的一些相關性。協議可能不可重復，半自動化通常在生成參數、優化參數生成和廣泛覆蓋方面發揮作用，而不是化學一致性、可解釋性、可靠性和可持續性。類似地，最近甚至可以使用更多自動化工具來參數化新的力場，并幫助用戶為迄今為止尚未參數化的化學物質開發自己的參數集。努力提供開源代碼和方法的有openMM和openMD。在沒有化學知識輸入的情況下使用半自動化或全自動化可能會增加原子電荷水平的不一致性，用于分配剩余參數，并可能削弱參數的可解釋性和性能。界面力場(IFF)對整個周期內的所有化合物假設一個單一的能量表達式（具有9-6和12-6LJ選項），并使用標準化模擬協議進行嚴格驗證，從而實現參數的完全可解釋性和兼容性，以及準確度高并且可以訪問無限的化合物組合。

功能形式和參數集已由原子間勢的開發人員定義，并具有可變程度的自洽性和可轉移性。當勢項的函數形式不同時，一個原子間勢函數的參數通常不能與另一個原子間勢函數一起使用。在某些情況下，可以通過較小的努力進行修改，例如，從9-6Lennard-Jones勢到12-6Lennard-Jones勢。相反，從Buckingham勢到諧波勢，或從嵌入式原子模型到諧波勢的轉換需要許多額外的假設并且可能是不可能的。

所有原子間勢均基于近似值和實驗數據，因此通常稱為經驗勢。性能變化范圍從比密度泛函理論計算更高的精度，可以訪問百萬倍大的系統和時間尺度，到根據力場的隨機猜測。與DFT級量子方法相比，使用化學鍵的準確表示，結合可重復的實驗數據和驗證，可以以更少的參數和假設產生持久的高質量原子間勢。可能的限制包括原子電荷，也稱為點電荷。大多數力場依靠點電荷來重現分子周圍的靜電勢，這對于各向異性電荷分布的效果較差。補救措施是點電荷有一個清晰的解釋，并且可以添加虛擬電子來捕獲電子結構的基本特征，例如金屬系統中額外的極化率來描述圖像電位，π共軛系統中的內部多極矩和孤對在水里。通過使用可極化力場或使用宏觀介電常數可以更好地包括環境的電子極化。然而，一個介電常數值的應用是在蛋白質、生物膜、礦物質、所有類型的范德華力也強烈依賴于環境，因為這些力源自誘導偶極子和瞬時偶極子的相互作用（參見分子間力）。這些力的原始弗里茨倫敦理論僅適用于真空。ADMcLachlan于1963年提出了一種更一般的關于壓縮介質中范德華力的理論，并將最初的倫敦方法作為一個特例。麥克拉克倫理論預測，介質中的范德華引力比真空中的弱，并且遵循同類溶解的規律，這意味著不同類型的原子比相同類型的原子相互作用更弱。這與用于發展經典力場的組合規則或Slater-Kirkwood方程形成對比。組合規則表明，兩個不同原子（例如，C...N）的相互作用能是相應相同原子對（即，C...C和N...N）的相互作用能的平均值。根據麥克拉克倫的理論，介質中粒子的相互作用甚至可以是完全排斥的，正如液氦所觀察到的那樣，然而，缺乏汽化和冰點的存在與純粹排斥相互作用的理論相矛盾。JacobIsraelachvili已經解釋了不同材料之間的吸引力（Hamaker常數）的測量。例如，烴類在水中的相互作用約為真空中的10%。在蛋白質結構細化方面，人們強烈感受到了局限性。主要的潛在挑戰是聚合物分子的巨大構象空間，當包含超過20個單體時，它會超出當前的計算可行性。蛋白質結構預測(CASP)關鍵評估的參與者并沒有試圖改進他們的模型以避免分子力學的中心尷尬，即能量最小化或分子動力學通常會導致模型不像實驗結構。力場已成功應用于不同X射線晶體學和NMR光譜學應用中的蛋白質結構細化，尤其是使用XPLOR程序。然而，改進主要由一組實驗約束驅動，原子間勢主要用于消除原子間障礙。計算結果實際上與在程序DYANA中實現的剛性球勢（從NMR數據計算）或完全不使用能量函數的晶體學細化程序相同。這些缺點與原子間勢和無法有效地對大分子的構象空間進行采樣有關。因此，解決此類大規模問題的參數開發也需要新的方法。一個特定的問題領域是蛋白質的同源性建模。同時，已經開發了用于配體對接、蛋白質折疊、同源模型改進、計算蛋白質設計、還有人認為，一些蛋白質力場以與蛋白質折疊或配體結合無關的能量運行。蛋白質力場的參數再現了升華焓，即分子晶體的蒸發能量。然而，蛋白質折疊和配體結合在熱力學上更接近于結晶或液固轉變，因為這些過程代表了凝聚介質中移動分子的凍結。因此，預計蛋白質折疊或配體結合過程中的自由能變化代表類似于融合熱（分子晶體熔化過程中吸收的能量）的能量、構象熵貢獻和溶劑化自由能的組合。熔化熱明顯小于升華焓。因此，描述蛋白質折疊或配體結合的潛力需要更一致的參數化協議，例如，如IFF所述。實際上，當從蛋白質工程或α螺旋到線圈躍遷數據估計時，蛋白質中H鍵的能量約為-1.5kcal/mol，但從分子晶體的升華焓估計的相同能量為-4到-6kcal/mol，這與重新形成現有的氫鍵和不從頭開始形成氫鍵有關。正如McLachlan理論所預測的，由蛋白質工程數據得出的修改后的Lennard-Jones勢的深度也小于典型的勢參數，并遵循類似溶解的規則。從蛋白質工程或α螺旋到線圈躍遷數據估計為5kcal/mol，但從分子晶體的升華焓估計的相同能量為-4到-6kcal/mol，這與重新形成現有氫鍵有關，而不是從頭開始形成氫鍵。正如McLachlan理論所預測的，由蛋白質工程數據得出的修改后的Lennard-Jones勢的深度也小于典型的勢參數，并遵循類似溶解的規則。從蛋白質工程或α螺旋到線圈躍遷數據估計為5kcal/mol，但從分子晶體的升華焓估計的相同能量為-4到-6kcal/mol，這與重新形成現有氫鍵有關，而不是從頭開始形成氫鍵。正如McLachlan理論所預測的，由蛋白質工程數據得出的修改后的Lennard-Jones勢的深度也小于典型的勢參數，并遵循類似溶解的規則。

不同的力場是為不同的目的而設計的。所有這些都在各種計算機軟件中實現。MM2由NormanAllinger開發，主要用于碳氫化合物和其他有機小分子的構象分析。它旨在盡可能精確地再現分子的平衡共價幾何形狀。它實現了大量參數，這些參數針對許多不同類別的有機化合物（MM3和MM4）不斷改進和更新。CFF由AriehWarshel、Lifson和同事開發，作為統一研究一般分子和分子晶體的能量、結構和振動的通用方法。由Levitt和Warshel開發的CFF程序基于所有原子的笛卡爾表示，它是許多后續模擬程序的基礎。ECEPP專為肽和蛋白質的建模而開發。它使用氨基酸殘基的固定幾何形狀來簡化勢能面。因此，能量最小化是在蛋白質扭轉角的空間中進行的。MM2和ECEPP都包括H鍵勢能和用于描述圍繞單鍵旋轉的扭轉勢能。ECEPP/3在InternalCoordinateMechanics和FANTOM中實施（有一些修改）。AMBER、CHARMM和GROMOS主要用于大分子的分子動力學，盡管它們也常用于能量最小化。因此，所有原子的坐標都被視為自由變量。界面力場(IFF)被開發為元素周期表中化合物的xxx個一致力場。它克服了分配一致電荷的已知限制，利用標準條件作為參考狀態，再現結構、能量和能量衍生物，并量化所有包含化合物的限制。它兼容多種力場來模擬混合材料（CHARMM、AMBER、OPLS-AA、CFF、CVFF、GROMOS）。

• AMBER（輔助模型構建和能量優化）——廣泛用于蛋白質和DNA。
• CFF（一致力場）——適用于各種有機化合物的一系列力場，包括聚合物、金屬等的力場。
• CHARMM（哈佛分子力學化學）——最初在哈佛開發，廣泛用于小分子和大分子
• COSMOS-NMR–適用于各種無機化合物、有機化合物和生物大分子的混合QM/MM力場，包括原子電荷NMR特性的半經驗計算。COSMOS-NMR針對基于NMR的結構解析進行了優化，并在COSMOS分子建模包中實現。
• CVFF–也廣泛用于小分子和大分子。
• ECEPP——多肽分子的xxx個力場——由FAMomany、HAScheraga及其同事開發。
• GROMOS（格羅寧根分子模擬）——作為GROMOS軟件一部分的力場，這是一種用于研究生物分子系統的通用分子動力學計算機模擬軟件包。GROMOS力場A版已開發用于蛋白質、核苷酸和糖的水溶液或非極性溶液。還提供用于模擬氣相分離分子的B版本。
• IFF（界面力場）——xxx個在一個平臺上覆蓋金屬、礦物、2D材料和聚合物的力場，具有尖端的精度并與許多其他力場（CHARMM、AMBER、OPLS-AA、CFF、CVFF、GROMOS）兼容)，包括12-6LJ和9-6LJ選項
• MMFF（默克分子力場）——由默克公司為廣泛的分子開發。
• OPLS（液體模擬的優化潛力）（變體包括OPLS-AA、OPLS-UA、OPLS-2001、OPLS-2005、OPLS3e、OPLS4）——由耶魯大學化學系的WilliamL.Jorgensen開發。
• QCFF/PI–共軛分子的一般力場。
• UFF（通用力場）–一種通用力場，其參數適用于包括錒系元素在內的完整元素周期表，由科羅拉多州立大學開發。由于缺乏對幾乎所有要求保護的化合物（尤其是金屬和無機化合物）的參數的驗證和解釋，可靠性很差。

• AMBER–JimCaldwell及其同事開發的極化力場。
• AMOEBA（用于生物分子應用的原子多極優化能量學）——由PengyuRen（德克薩斯大學奧斯汀分校）和JayW.Ponder（華盛頓大學）開發的力場。AMOEBA力場正在逐漸向物理更豐富的AMOEBA+移動。
• CHARMM–由S.Patel（特拉華大學）和CLBrooksIII（密歇根大學）開發的極化力場。基于A.MacKerell（馬里蘭大學巴爾的摩分校）和B.Roux（芝加哥大學）開發的經典Drude振蕩器。
• CFF/ind和ENZYMIX–xxx個極化力場，隨后被用于生物系統的許多應用中。
• COSMOS-NMR（分子結構的計算機模擬）——由UlrichSternberg及其同事開發。混合QM/MM力場能夠使用具有快速BPT形式的局部鍵軌道對靜電特性進行顯式量子力學計算。在每個分子動力學步驟中，原子電荷波動都是可能的。
• P.Th.開發的DRF90。vanDuijnen和同事。
• IFF（界面力場）——包括金屬（Au、W）和pi共軛分子的極化率
• NEMO（非經驗分子軌道）——由GunnarKarlstr?m和隆德大學（瑞典）的同事開發的程序
• PIPF–流體的可極化分子間勢是有機液體和生物聚合物的誘導點偶極力場。分子極化是基于Thole的相互作用偶極子(TID)模型，由嘉利高高研究組開發|在明尼蘇達大學。
• 極化力場(PFF)–由RichardA.Friesner及其同事開發。
• 基于SP的化學勢均衡(CPE)–由R.Chelli和P.Procacci開發的方法。
• PHAST-由ChrisCioce和同事開發的極化電位。
• ORIENT–由AnthonyJ.Stone（劍橋大學）和同事開發的程序。
• 高斯靜電模型（GEM）——一種基于密度擬合的極化力場，由NIEHS的ThomasA.Darden和G.AndrésCisneros開發；和巴黎第六大學的Jean-PhilipPiquemal。
• 液體、電解質和聚合物的原子極化電位(APPLE&P)，由OlegBorogin、DmitryBedrov和同事開發，由WasatchMolecularIncorporated發行。
• 基于由JürgHutter及其同事（蘇黎世大學）開發的Kim-Gordon方法的極化程序
• GFN-FF（幾何、頻率和非共價相互作用力場）——由大學的StefanGrimme和SebastianSpicher開發的完全自動化的部分極化通用力場，用于準確描述元素周期表中大分子的結構和動力學波恩。

• EVB（經驗價鍵）——由Warshel及其同事引入的這種反應力場可能是在不同環境中使用力場模擬化學反應的最可靠和物理上一致的方法。EVB有助于計算凝聚相和酶中的活化自由能。
• ReaxFF–由AdrivanDuin、WilliamGoddard和同事開發的反應力場（原子間勢）。它比經典的MD(50x)慢，需要經過特定驗證的參數集，并且沒有對表面和界面能的驗證。參數是不可解釋的。它可以用于化學反應的原子級動力學模擬。并行化ReaxFF允許在大型超級計算機上對>>1,000,000個原子進行反應模擬。

• DPD（耗散粒子動力學）-這是化學工程中常用的一種方法。它通常用于研究各種簡單和復雜流體的流體動力學，這些流體需要考慮比經典分子動力學更容易獲得的時間和長度尺度。潛力最初是由Hoogerbrugge和Koelman提出的，后來由Espa?ol和Warren進行了修改。2008年的CECAM研討會上很好地記錄了當前的技術狀態。最近，已經著手捕捉一些與解決方案相關的化學字幕。這導致了考慮將DPD相互作用勢與實驗可觀察物進行自動參數化的工作。
• MARTINI——由格羅寧根大學的Marrink和同事開發的粗粒度電位，最初是為脂質的分子動力學模擬而開發的，后來擴展到各種其他分子。力場將四個重原子映射到一個CG相互作用位點，并進行參數化以再現熱力學性質。
• SAFT-倫敦帝國理工學院分子系統工程組開發的一種自上而下的粗粒度模型，使用SAFT狀態方程擬合純化合物的液相密度和蒸氣壓。
• SIRAH–由Pantano和烏拉圭蒙得維的亞巴斯德研究所生物分子模擬小組的同事開發的粗粒度力場；開發用于水、DNA和蛋白質的分子動力學。AMBER和GROMACS軟件包免費提供。
• VAMM（虛擬原子分子力學）——由Korkut和Hendrickson開發的粗粒度力場，用于分子力學計算，例如基于C-α原子的虛擬相互作用的大規模構象轉變。它是一個基于知識的力場，用于捕獲依賴于蛋白質二級結構和殘基特定接觸信息的特征。

• ANI（ArtificialNarrowIntelligence）是一種可轉移的神經網絡勢，由原子環境向量構建而成，能夠提供能量方面的DFT精度。
• FFLUX（最初是QCTFF）一組經過訓練的克里金模型，它們一起運行以提供在分子中的原子或量子化學拓撲能量項（包括靜電、交換和電子相關）上訓練的分子力場。
• TensorMol，一個混合模型，一個神經網絡提供了一個短程潛力，而更傳統的潛力增加了篩選的長期項。
• Δ-ML不是一種力場方法，而是一種模型，該模型將學習的校正能量項添加到近似且計算上相對便宜的量子化學方法，以提供更高階、計算上更昂貴的量子化學模型的準確度水平。
• SchNet一個利用連續濾波器卷積層的神經網絡，用于預測化學性質和勢能表面。
• PhysNet是一種基于神經網絡的能量函數，用于預測能量、力和（波動的）部分電荷。

用于模擬水或水溶液（基本上是水的力場）的一組參數稱為水模型。水因其不尋常的特性和作為溶劑的重要性而引起了廣泛的關注。已經提出了許多水模型；一些例子是TIP3P、TIP4P、SPC、靈活的簡單點充電水模型(flexibleSPC)、ST2和mW。其他溶劑和溶劑表示方法也應用于計算化學和物理學中，一些示例在溶劑模型頁面上給出。最近，已經發表了用于生成水模型的新方法。

• Forcefield_PTM–基于AMBER的力場和網絡工具，用于對ChrisFloudas及其同事開發的蛋白質中氨基酸的常見翻譯后修飾進行建模。它使用ff03電荷模型，并有幾個側鏈扭轉校正參數化以匹配量子化學旋轉表面。
• Forcefield_NCAA-基于AMBER的力場和網絡工具，用于使用ff03電荷模型在凝聚相模擬中對蛋白質中的常見非天然氨基酸進行建模。據報道，這些電荷與相應側鏈類似物的水合自由能相關。

• LFMM（配體場分子力學）-基于角重疊模型(AOM)的過渡金屬周圍配位球的函數。在分子操作環境(MOE)中作為DommiMOE和Tinker實施
• VALBOND-一種基于價鍵理論的角度彎曲函數，適用于大角度扭曲、高價分子和過渡金屬配合物。它可以并入其他力場，例如CHARMM和UFF。