适合生产用的分子动力学模拟器最佳语言。（Python+Numpy？）
我需要建立一个高性能的分子动力学模拟器。我在想用python加numpy是否合适。这个项目会用于实际生产，所以我想从一个好的语言开始。我在考虑是否应该选择像scala这样的函数式编程语言。scala在科学计算方面的库支持够吗？或者你觉得还有其他什么语言或编程方式比较好，为什么？如果你过去真的做过类似的项目，能分享一下你的经验吗？这会对我收集信息很有帮助。
非常感谢！
4 个回答
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- 为什么要这么做呢？其实有很多很不错的、免费的分子动力学软件包可以使用，比如：LAMMPS、Gromacs、NAMD、HALMD，这些都是很好的选择（还有一些不那么免费的，比如CHARMM、AMBER等等）。要修改这些软件包来满足你的需求，肯定比自己从头写一个要简单得多。而且这些软件包都有成千上万的用户和很多贡献者，肯定比你自己写的要好得多。
- 用Python加上numpy来做原型开发是可以的，但速度会慢很多（是的，即使numpy链接了快速的库），比起C/C++/Fortran来说，速度差得很，因为其他软件包都是用这些语言写的。除非你在用GPU，那样的话，所有的复杂计算都是用C/C++写的内核来完成的。
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我认为大多数高性能的分子动力学（MD）代码都是用原生语言写的，比如Fortran、C或C++。最近，现代的GPU编程技术也越来越受欢迎。
像Python这样的语言可以让开发速度更快，比起原生代码要快很多。不过，问题是，Python的性能通常比编译后的原生代码要差。
我有个问题想问你。你为什么要自己写MD代码呢？市面上有很多现成的库，你找不到一个适合你需求的吗？
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高性能的分子动力学（MD）实现通常是以命令式编程为主，而不是函数式编程，使用大数组来处理数据，而不是采用面向对象的设计。我曾经使用过LAMMPS，虽然它有一些缺点，但确实能完成任务。另一个可能更吸引人的选择是HOOMD，它从一开始就针对Nvidia的CUDA显卡进行了优化。HOOMD虽然没有LAMMPS的所有功能，但界面看起来更友好（可以用Python脚本编写），而且性能非常高。
我实际上曾经用Java和Scala实现过自己的MD代码，采用了高级的面向对象设计，但与那些经过精心调优、使用C++/CUDA的流行MD实现相比，性能令人失望。现在看来，很少有科学家会自己编写MD实现，但能够修改现有的实现还是很有用的。