摘要翻译：
我们导出了一种有效的插入结构化粒子的方法，用于巨正则蒙特卡罗模拟非常受限几何中的吸附。我们将该方法推广到路径积分模拟，并用它计算了20K和77K温度下窄碳纳米管（二维约束）和狭缝孔（一维约束）中氢同位素的吸附等温线，并与标准路径积分巨正则蒙特卡罗算法进行了比较。我们用该算法进行多组分模拟，以计算有限压力下氢同位素在窄碳纳米管和狭缝孔中的吸附选择性。本文所述的算法可应用于实际低聚物和聚合物在窄孔和通道中的吸附研究。
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英文标题：
《Boltzmann bias grand canonical Monte Carlo》
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作者：
G. Garberoglio
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最新提交年份：
2008
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分类信息：

一级分类：Physics        物理学
二级分类：Statistical Mechanics        统计力学
分类描述：Phase transitions, thermodynamics, field theory, non-equilibrium phenomena, renormalization group and scaling, integrable models, turbulence
相变，热力学，场论，非平衡现象，重整化群和标度，可积模型，湍流
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一级分类：Physics        物理学
二级分类：Computational Physics        计算物理学
分类描述：All aspects of computational science applied to physics.
应用于物理学的计算科学的各个方面。
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英文摘要：
  We derive an efficient method for the insertion of structured particles in grand canonical Monte Carlo simulations of adsorption in very confining geometries. We extend this method to path integral simulations and use it to calculate the isotherm of adsorption of hydrogen isotopes in narrow carbon nanotubes (2D confinement) and slit pores (1D confinement) at the temperatures of 20 K and 77 K, discussing its efficiency by comparison to the standard path integral grand canonical Monte Carlo algorithm. We use this algorithm to perform multicomponent simulations in order to calculate the hydrogen isotope selectivity for adsorption in narrow carbon nanotubes and slit pores at finite pressures. The algorithm described here can be applied to the study of adsorption of real oligomers and polymers in narrow pores and channels.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/801.4622