Multiscale Modeling and Simulation of Stepped Crystal Surfaces

A primary goal of this dissertation is to understand the links between mathematical models that describe crystal surfaces at three fundamental length scales: The scale of individual atoms, the scale of collections of atoms forming crystal defects, and macroscopic scale. Characterizing connections between different classes of models is a critical task for gaining insight into the physics they describe, a long-standing objective in applied analysis, and also highly relevant in engineering applications. The key concept I use in each problem addressed in this thesis is coarse graining, which is a strategy for connecting fine representations or models with coarser representations. Often this idea is invoked to reduce a large discrete system to an appropriate continuum description, e.g. individual particles are represented by a continuous density. While there is no general theory of coarse graining, one closely related mathematical approach is asymptotic analysis, i.e. the description of limiting behavior as some parameter becomes very large or very small. In the case of crystalline solids, it is natural to consider cases where the number of particles is large or where the lattice spacing is small. Limits such as these often make explicit the nature of links between models capturing different scales, and, once established, provide a means of improving our understanding, or the models themselves. Finding appropriate variables whose limits illustrate the important connections between models is no easy task, however. This is one area where computer simulation is extremely helpful, as it allows us to see the results of complex dynamics and gather clues regarding the roles of different physical quantities. On the other hand, connections between models enable the development of novel multiscale computational schemes, so understanding can assist computation and vice versa. Some of these ideas are demonstrated in this thesis. The important outcomes of this thesis include: (1) a systematic derivation of the step-flow model of Burton, Cabrera, and Frank, with corrections, from an atomistic solid-on-solid-type models in 1+1 dimensions; (2) the inclusion of an atomistically motivated transport mechanism in an island dynamics model allowing for a more detailed account of mound evolution; and (3) the development of a hybrid discrete-continuum scheme for simulating the relaxation of a faceted crystal mound. Central to all of these modeling and simulation efforts is the presence of steps composed of individual layers of atoms on vicinal crystal surfaces. Consequently, a recurring theme in this research is the observation that mesoscale defects play a crucial role in crystal morphological evolution.

Use of a novel Hill-climbing genetic algorithm in protein folding simulations

We have developed a novel Hill-climbing genetic algorithm (GA) for simulation of protein folding. The program (written in C) builds a set of Cartesian points to represent an unfolded polypeptide's backbone. The dihedral angles determining the chain's configuration are stored in an array of chromosome structures that is copied and then mutated. The fitness of the mutated chain's configuration is determined by its radius of gyration. A four-helix bundle was used to optimise simulation conditions, and the program was compared with other, larger, genetic algorithms on a variety of structures. The program ran 50% faster than other GA programs. Overall, tests on 100 non-redundant structures gave comparable results to other genetic algorithms, with the Hill-climbing program running from between 20 and 50% faster. Examples including crambin, cytochrome c, cytochrome B and hemerythrin gave good secondary structure fits with overall alpha carbon atom rms deviations of between 5 and 5.6 Angstrom with an optimised hydrophobic term in the fitness function. (C) 2003 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Segmental dynamics in entangled linear polymer melts

We present molecular dynamics (MD) and slip-springs model simulations of the chain segmental dynamics in entangled linear polymer melts. The time-dependent behavior of the segmental orientation autocorrelation functions and mean-square segmental displacements are analyzed for both flexible and semiflexible chains, with particular attention paid to the scaling relations among these dynamic quantities. Effective combination of the two simulation methods at different coarse-graining levels allows us to explore the chain dynamics for chain lengths ranging from Z ≈ 2 to 90 entanglements. For a given chain length of Z ≈ 15, the time scales accessed span for more than 10 decades, covering all of the interesting relaxation regimes. The obtained time dependence of the monomer mean square displacements, g1(t), is in good agreement with the tube theory predictions. Results on the first- and second-order segmental orientation autocorrelation functions, C1(t) and C2(t), demonstrate a clear power law relationship of C2(t) C1(t)m with m = 3, 2, and 1 in the initial, free Rouse, and entangled (constrained Rouse) regimes, respectively. The return-to-origin hypothesis, which leads to inverse proportionality between the segmental orientation autocorrelation functions and g1(t) in the entangled regime, is convincingly verified by the simulation result of C1(t) g1(t)−1 t–1/4 in the constrained Rouse regime, where for well-entangled chains both C1(t) and g1(t) are rather insensitive to the constraint release effects. However, the second-order correlation function, C2(t), shows much stronger sensitivity to the constraint release effects and experiences a protracted crossover from the free Rouse to entangled regime. This crossover region extends for at least one decade in time longer than that of C1(t). The predicted time scaling behavior of C2(t) t–1/4 is observed in slip-springs simulations only at chain length of 90 entanglements, whereas shorter chains show higher scaling exponents. The reported simulation work can be applied to understand the observations of the NMR experiments.

A molecular dynamics study of the influence of chain branching on the properties of polymer systems

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Einfluß von Kettenverzweigungen unterschiedlicher Topologien auf die statischen Eigenschaften von Polymeren. Diese Untersuchungen werden mit Hilfe von Monte-Carlo- und Molekular-Dynamik-Simulationen durchgeführt.Zunächst werden einige theoretische Konzepte und Modelle eingeführt, welche die Beschreibung von Polymerketten auf mesoskopischen Längenskalen gestatten. Es werden wichtige Bestimmungsgrößen eingeführt und erläutert, welche zur quantitativen Charakterisierung von Verzweigungsstrukturen bei Polymeren geeignet sind. Es wird ebenso auf die verwendeten Optimierungstechniken eingegangen, die bei der Implementierung des Computerprogrammes Verwendung fanden. Untersucht werden neben linearen Polymerketten unterschiedliche Topolgien -Sternpolymere mit variabler Armzahl, Übergang von Sternpolymeren zu linearen Polymeren, Ketten mit variabler Zahl von Seitenketten, reguläre Dendrimere und hyperverzweigte Strukturen - in Abhängigkeit von der Lösungsmittelqualität. Es wird zunächst eine gründliche Analyse des verwendeten Simulationsmodells an sehr langen linearen Einzelketten vorgenommen. Die Skalierungseigenschaften der linearen Ketten werden untersucht in dem gesamten Lösungsmittelbereich vom guten Lösungsmittel bis hin zu weitgehend kollabierten Ketten im schlechten Lösungsmittel. Ein wichtiges Ergebnis dieser Arbeit ist die Bestätigung der Korrekturen zum Skalenverhalten des hydrodynamischen Radius Rh. Dieses Ergebnis war möglich aufgrund der großen gewählten Kettenlängen und der hohen Qualität der erhaltenen Daten in dieser Arbeit, insbesondere bei den linearen ketten, und es steht im Widerspruch zu vielen bisherigen Simulations-Studien und experimentellen Arbeiten. Diese Korrekturen zum Skalenverhalten wurden nicht nur für die linearen Ketten, sondern auch für Sternpolymere mit unterchiedlicher Armzahl gezeigt. Für lineare Ketten wird der Einfluß von Polydispersität untersucht.Es wird gezeigt, daß eine eindeutige Abbildung von Längenskalen zwischen Simulationsmodell und Experiment nicht möglich ist, da die zu diesem Zweck verwendete dimensionslose Größe eine zu schwache Abhängigkeit von der Polymerisation der Ketten besitzt. Ein Vergleich von Simulationsdaten mit industriellem Low-Density-Polyäthylen(LDPE) zeigt, daß LDPE in Form von stark verzweigten Ketten vorliegt.Für reguläre Dendrimere konnte ein hochgradiges Zurückfalten der Arme in die innere Kernregion nachgewiesen werden.

A soft-tetramer model for diblock copolymer melts: structure formation and geometric characterization

The ability of block copolymers to spontaneously self-assemble into a variety of ordered nano-structures not only makes them a scientifically interesting system for the investigation of order-disorder phase transitions, but also offers a wide range of nano-technological applications. The architecture of a diblock is the most simple among the block copolymer systems, hence it is often used as a model system in both experiment and theory. We introduce a new soft-tetramer model for efficient computer simulations of diblock copolymer melts. The instantaneous non-spherical shape of polymer chains in molten state is incorporated by modeling each of the two blocks as two soft spheres. The interactions between the spheres are modeled in a way that the diblock melt tends to microphase separate with decreasing temperature. Using Monte Carlo simulations, we determine the equilibrium structures at variable values of the two relevant control parameters, the diblock composition and the incompatibility of unlike components. The simplicity of the model allows us to scan the control parameter space in a completeness that has not been reached in previous molecular simulations.The resulting phase diagram shows clear similarities with the phase diagram found in experiments. Moreover, we show that structural details of block copolymer chains can be reproduced by our simple model.We develop a novel method for the identification of the observed diblock copolymer mesophases that formalizes the usual approach of direct visual observation,using the characteristic geometry of the structures. A cluster analysis algorithm is used to determine clusters of each component of the diblock, and the number and shape of the clusters can be used to determine the mesophase.We also employ methods from integral geometry for the identification of mesophases and compare their usefulness to the cluster analysis approach.To probe the properties of our model in confinement, we perform molecular dynamics simulations of atomistic polyethylene melts confined between graphite surfaces. The results from these simulations are used as an input for an iterative coarse-graining procedure that yields a surface interaction potential for the soft-tetramer model. Using the interaction potential derived in that way, we perform an initial study on the behavior of the soft-tetramer model in confinement. Comparing with experimental studies, we find that our model can reflect basic features of confined diblock copolymer melts.

Between the scales: Water from different perspectives

In der vorliegenden Arbeit werden verschiedene Wassermodelle in sogenannten Multiskalen-Computersimulationen mit zwei Auflösungen untersucht, in atomistischer Auflösung und in einer vergröberten Auflösung, die als "coarse-grained" bezeichnet wird. In der atomistischen Auflösung wird ein Wassermolekül, entsprechend seiner chemischen Struktur, durch drei Atome beschrieben, im Gegensatz dazu wird ein Molekül in der coarse-grained Auflösung durch eine Kugel dargestellt.rnrnDie coarse-grained Modelle, die in dieser Arbeit vorgestellt werden, werden mit verschiedenen coarse-graining Methoden entwickelt. Hierbei kommen hauptsächlich die "iterative Boltzmann Inversion" und die "iterative Monte Carlo Inversion" zum Einsatz. Beides sind struktur-basierte Ansätze, die darauf abzielen bestimmte strukturelle Eigenschaften, wie etwa die Paarverteilungsfunktionen, des zugrundeliegenden atomistischen Systems zu reproduzieren. Zur automatisierten Anwendung dieser Methoden wurde das Softwarepaket "Versatile Object-oriented Toolkit for Coarse-Graining Applications" (VOTCA) entwickelt.rnrnEs wird untersucht, in welchem Maße coarse-grained Modelle mehrere Eigenschaftenrndes zugrundeliegenden atomistischen Modells gleichzeitig reproduzieren können, z.B. thermodynamische Eigenschaften wie Druck und Kompressibilität oder strukturelle Eigenschaften, die nicht zur Modellbildung verwendet wurden, z.B. das tetraedrische Packungsverhalten, welches für viele spezielle Eigenschaft von Wasser verantwortlich ist.rnrnMit Hilfe des "Adaptive Resolution Schemes" werden beide Auflösungen in einer Simulation kombiniert. Dabei profitiert man von den Vorteilen beider Modelle:rnVon der detaillierten Darstellung eines räumlich kleinen Bereichs in atomistischer Auflösung und von der rechnerischen Effizienz des coarse-grained Modells, die den Bereich simulierbarer Zeit- und Längenskalen vergrössert.rnrnIn diesen Simulationen kann der Einfluss des Wasserstoffbrückenbindungsnetzwerks auf die Hydration von Fullerenen untersucht werden. Es zeigt sich, dass die Struktur der Wassermoleküle an der Oberfläche hauptsächlich von der Art der Wechselwirkung zwischen dem Fulleren und Wasser und weniger von dem Wasserstoffbrückenbindungsnetzwerk dominiert wird.rn

Charge transport in amorphous organic semiconductors

Organic semiconductors with the unique combination of electronic and mechanical properties may offer cost-effective ways of realizing many electronic applications, e.g. large-area flexible displays, printed integrated circuits and plastic solar cells. In order to facilitate the rational compound design of organic semiconductors, it is essential to understand relevant physical properties e.g. charge transport. This, however, is not straightforward, since physical models operating on different time and length scales need to be combined. First, the material morphology has to be known at an atomistic scale. For this atomistic molecular dynamics simulations can be employed, provided that an atomistic force field is available. Otherwise it has to be developed based on the existing force fields and first principle calculations. However, atomistic simulations are typically limited to the nanometer length- and nanosecond time-scales. To overcome these limitations, systematic coarse-graining techniques can be used. In the first part of this thesis, it is demonstrated how a force field can be parameterized for a typical organic molecule. Then different coarse-graining approaches are introduced together with the analysis of their advantages and problems. When atomistic morphology is available, charge transport can be studied by combining the high-temperature Marcus theory with kinetic Monte Carlo simulations. The approach is applied to the hole transport in amorphous films of tris(8-hydroxyquinoline)aluminium (Alq3). First the influence of the force field parameters and the corresponding morphological changes on charge transport is studied. It is shown that the energetic disorder plays an important role for amorphous Alq3, defining charge carrier dynamics. Its spatial correlations govern the Poole-Frenkel behavior of the charge carrier mobility. It is found that hole transport is dispersive for system sizes accessible to simulations, meaning that calculated mobilities depend strongly on the system size. A method for extrapolating calculated mobilities to the infinite system size is proposed, allowing direct comparison of simulation results and time-of-flight experiments. The extracted value of the nondispersive hole mobility and its electric field dependence for amorphous Alq3 agree well with the experimental results.

Simulations of amphiphilic peptides at the air-water interface

Amphiphile Peptide, Pro-Glu-(Phe-Glu)n-Pro, Pro-Asp-(Phe-Asp)n-Pro, und Phe-Glu-(Phe-Glu)n-Phe, können so aus n alternierenden Sequenzen von hydrophoben und hydrophilen Aminosäuren konstruiert werden, dass sie sich in Monolagen an der Luft-Wasser Grenzfläche anordnen. In biologischen Systemen können Strukturen an der organisch-wässrigen Grenzfläche als Matrix für die Kristallisation von Hydroxyapatit dienen, ein Vorgang der für die Behandlung von Osteoporose verwendet werden kann. In der vorliegenden Arbeit wurden Computersimulationenrneingesetzt, um die Strukturen und die zugrunde liegenden Wechselwirkungen welche die Aggregation der Peptide auf mikroskopischer Ebene steuern, zu untersuchen. Atomistische Molekulardynamik-Simulationen von einzelnen Peptidsträngen zeigen, dass sie sich leicht an der Luft-Wasser Grenzfläche anordnen und die Fähigkeit haben, sich in β-Schleifen zu falten, selbst für relativ kurze Peptidlängen (n = 2). Seltene Ereignisse wie diese (i.e. Konformationsänderungen) erfordern den Einsatz fortgeschrittener Sampling-Techniken. Hier wurde “Replica Exchange” Molekulardynamik verwendet um den Einfluss der Peptidsequenzen zu untersuchen. Die Simulationsergebnisse zeigten, dass Peptide mit kürzeren azidischen Seitenketten (Asp vs. Glu) gestrecktere Konformationen aufwiesen als die mit längeren Seitenketten, die in der Lage waren die Prolin-Termini zu erreichen. Darüber hinaus zeigte sich, dass die Prolin-Termini (Pro vs. Phe) notwendig sind, um eine 2D-Ordnung innerhalb derrnAggregate zu erhalten. Das Peptid Pro-Asp-(Phe-Asp)n-Pro, das beide dieser Eigenschaften enthält, zeigt das geordnetste Verhalten, eine geringe Verdrehung der Hauptkette, und ist in der Lage die gebildeten Aggregate durch Wasserstoffbrücken zwischen den sauren Seitenketten zu stabilisieren. Somit ist dieses Peptid am besten zur Aggregation geeignet. Dies wurde auch durch die Beurteilung der Stabilität von experimentnah-aufgesetzten Peptidaggregaten, sowie der Neigung einzelner Peptide zur Selbstorganisation von anfänglich ungeordneten Konfigurationen unterstützt. Da atomistische Simulationen nur auf kleine Systemgrößen und relativ kurze Zeitskalen begrenzt sind, wird ein vergröbertes Modell entwickelt damit die Selbstorganisation auf einem größeren Maßstab studiert werden kann. Da die Selbstorganisation an der Grenzfläche vonrnInteresse ist, wurden existierenden Vergröberungsmethoden erweitert, um nicht-gebundene Potentiale für inhomogene Systeme zu bestimmen. Die entwickelte Methode ist analog zur iterativen Boltzmann Inversion, bildet aber das Update für das Interaktionspotential basierend auf der radialen Verteilungsfunktion in einer Slab-Geometrie und den Breiten des Slabs und der Grenzfläche. Somit kann ein Kompromiss zwischen der lokalen Flüssigketsstruktur und den thermodynamischen Eigenschaften der Grenzfläche erreicht werden. Die neue Methode wurde für einen Wasser- und einen Methanol-Slab im Vakuum demonstriert, sowie für ein einzelnes Benzolmolekül an der Vakuum-Wasser Grenzfläche, eine Anwendung die von besonderer Bedeutung in der Biologie ist, in der oft das thermodynamische/Grenzflächenpolymerisations-Verhalten zusätzlich der strukturellen Eigenschaften des Systems erhalten werden müssen. Daraufrnbasierend wurde ein vergröbertes Modell über einen Fragment-Ansatz parametrisiert und die Affinität des Peptids zur Vakuum-Wasser Grenzfläche getestet. Obwohl die einzelnen Fragmente sowohl die Struktur als auch die Wahrscheinlichkeitsverteilungen an der Grenzfläche reproduzierten, diffundierte das Peptid als Ganzes von der Grenzfläche weg. Jedoch führte eine Reparametrisierung der nicht-gebundenen Wechselwirkungen für eines der Fragmente der Hauptkette in einem Trimer dazu, dass das Peptid an der Grenzfläche blieb. Dies deutet darauf hin, dass die Kettenkonnektivität eine wichtige Rolle im Verhalten des Petpids an der Grenzfläche spielt.

Development of models and methods to simulate peptide-assisted nucleation and growth of calcium-minerals

In den vergangenen Jahren wurden einige bislang unbekannte Phänomene experimentell beobachtet, wie etwa die Existenz unterschiedlicher Prä-Nukleations-Strukturen. Diese haben zu einem neuen Verständnis von Prozessen, die auf molekularer Ebene während der Nukleation und dem Wachstum von Kristallen auftreten, beigetragen. Die Auswirkungen solcher Prä-Nukleations-Strukturen auf den Prozess der Biomineralisation sind noch nicht hinreichend verstanden. Die Mechanismen, mittels derer biomolekulare Modifikatoren, wie Peptide, mit Prä-Nukleations-Strukturen interagieren und somit den Nukleationsprozess von Mineralen beeinflussen könnten, sind vielfältig. Molekulare Simulationen sind zur Analyse der Formation von Prä-Nukleations-Strukturen in Anwesenheit von Modifikatoren gut geeignet. Die vorliegende Arbeit beschreibt einen Ansatz zur Analyse der Interaktion von Peptiden mit den in Lösung befindlichen Bestandteilen der entstehenden Kristalle mit Hilfe von Molekular-Dynamik Simulationen.rnUm informative Simulationen zu ermöglichen, wurde in einem ersten Schritt die Qualität bestehender Kraftfelder im Hinblick auf die Beschreibung von mit Calciumionen interagierenden Oligoglutamaten in wässrigen Lösungen untersucht. Es zeigte sich, dass große Unstimmigkeiten zwischen etablierten Kraftfeldern bestehen, und dass keines der untersuchten Kraftfelder eine realistische Beschreibung der Ionen-Paarung dieser komplexen Ionen widerspiegelte. Daher wurde eine Strategie zur Optimierung bestehender biomolekularer Kraftfelder in dieser Hinsicht entwickelt. Relativ geringe Veränderungen der auf die Ionen–Peptid van-der-Waals-Wechselwirkungen bezogenen Parameter reichten aus, um ein verlässliches Modell für das untersuchte System zu erzielen. rnDas umfassende Sampling des Phasenraumes der Systeme stellt aufgrund der zahlreichen Freiheitsgrade und der starken Interaktionen zwischen Calciumionen und Glutamat in Lösung eine besondere Herausforderung dar. Daher wurde die Methode der Biasing Potential Replica Exchange Molekular-Dynamik Simulationen im Hinblick auf das Sampling von Oligoglutamaten justiert und es erfolgte die Simulation von Peptiden verschiedener Kettenlängen in Anwesenheit von Calciumionen. Mit Hilfe der Sketch-Map Analyse konnten im Rahmen der Simulationen zahlreiche stabile Ionen-Peptid-Komplexe identifiziert werden, welche die Formation von Prä-Nukleations-Strukturen beeinflussen könnten. Abhängig von der Kettenlänge des Peptids weisen diese Komplexe charakteristische Abstände zwischen den Calciumionen auf. Diese ähneln einigen Abständen zwischen den Calciumionen in jenen Phasen von Calcium-Oxalat Kristallen, die in Anwesenheit von Oligoglutamaten gewachsen sind. Die Analogie der Abstände zwischen Calciumionen in gelösten Ionen-Peptid-Komplexen und in Calcium-Oxalat Kristallen könnte auf die Bedeutung von Ionen-Peptid-Komplexen im Prozess der Nukleation und des Wachstums von Biomineralen hindeuten und stellt einen möglichen Erklärungsansatz für die Fähigkeit von Oligoglutamaten zur Beeinflussung der Phase des sich formierenden Kristalls dar, die experimentell beobachtet wurde.

Numerical analysis of the relation between interactions and structure in a molecular fluid

Coarse graining is a popular technique used in physics to speed up the computer simulation of molecular fluids. An essential part of this technique is a method that solves the inverse problem of determining the interaction potential or its parameters from the given structural data. Due to discrepancies between model and reality, the potential is not unique, such that stability of such method and its convergence to a meaningful solution are issues.rnrnIn this work, we investigate empirically whether coarse graining can be improved by applying the theory of inverse problems from applied mathematics. In particular, we use the singular value analysis to reveal the weak interaction parameters, that have a negligible influence on the structure of the fluid and which cause non-uniqueness of the solution. Further, we apply a regularizing Levenberg-Marquardt method, which is stable against the mentioned discrepancies. Then, we compare it to the existing physical methods - the Iterative Boltzmann Inversion and the Inverse Monte Carlo method, which are fast and well adapted to the problem, but sometimes have convergence problems.rnrnFrom analysis of the Iterative Boltzmann Inversion, we elaborate a meaningful approximation of the structure and use it to derive a modification of the Levenberg-Marquardt method. We engage the latter for reconstruction of the interaction parameters from experimental data for liquid argon and nitrogen. We show that the modified method is stable, convergent and fast. Further, the singular value analysis of the structure and its approximation allows to determine the crucial interaction parameters, that is, to simplify the modeling of interactions. Therefore, our results build a rigorous bridge between the inverse problem from physics and the powerful solution tools from mathematics. rn

Reconciling transport models across scales: The role of volume exclusion

Diffusive transport is a universal phenomenon, throughout both biological and physical sciences, and models of diffusion are routinely used to interrogate diffusion-driven processes. However, most models neglect to take into account the role of volume exclusion, which can significantly alter diffusive transport, particularly within biological systems where the diffusing particles might occupy a significant fraction of the available space. In this work we use a random walk approach to provide a means to reconcile models that incorporate crowding effects on different spatial scales. Our work demonstrates that coarse-grained models incorporating simplified descriptions of excluded volume can be used in many circumstances, but that care must be taken in pushing the coarse-graining process too far.

On the fundamentals of coherence theory

In the thesis I study various quantum coherence phenomena and create some of the foundations for a systematic coherence theory. So far, the approach to quantum coherence in science has been purely phenomenological. In my thesis I try to answer the question what quantum coherence is and how it should be approached within the framework of physics, the metatheory of physics and the terminology related to them. It is worth noticing that quantum coherence is a conserved quantity that can be exactly defined. I propose a way to define quantum coherence mathematically from the density matrix of the system. Degenerate quantum gases, i.e., Bose condensates and ultracold Fermi systems, form a good laboratory to study coherence, since their entropy is small and coherence is large, and thus they possess strong coherence phenomena. Concerning coherence phenomena in degenerate quantum gases, I concentrate in my thesis mainly on collective association from atoms to molecules, Rabi oscillations and decoherence. It appears that collective association and oscillations do not depend on the spin-statistics of particles. Moreover, I study the logical features of decoherence in closed systems via a simple spin-model. I argue that decoherence is a valid concept also in systems with a possibility to experience recoherence, i.e., Poincaré recurrences. Metatheoretically this is a remarkable result, since it justifies quantum cosmology: to study the whole universe (i.e., physical reality) purely quantum physically is meaningful and valid science, in which decoherence explains why the quantum physical universe appears to cosmologists and other scientists very classical-like. The study of the logical structure of closed systems also reveals that complex enough closed (physical) systems obey a principle that is similar to Gödel's incompleteness theorem of logic. According to the theorem it is impossible to describe completely a closed system within the system, and the inside and outside descriptions of the system can be remarkably different. Via understanding this feature it may be possible to comprehend coarse-graining better and to define uniquely the mutual entanglement of quantum systems.

Design and analysis of nucleic acid reaction pathways

Nucleic acids are a useful substrate for engineering at the molecular level. Designing the detailed energetics and kinetics of interactions between nucleic acid strands remains a challenge. Building on previous algorithms to characterize the ensemble of dilute solutions of nucleic acids, we present a design algorithm that allows optimization of structural features and binding energetics of a test tube of interacting nucleic acid strands. We extend this formulation to handle multiple thermodynamic states and combinatorial constraints to allow optimization of pathways of interacting nucleic acids. In both design strategies, low-cost estimates to thermodynamic properties are calculated using hierarchical ensemble decomposition and test tube ensemble focusing. These algorithms are tested on randomized test sets and on example pathways drawn from the molecular programming literature. To analyze the kinetic properties of designed sequences, we describe algorithms to identify dominant species and kinetic rates using coarse-graining at the scale of a small box containing several strands or a large box containing a dilute solution of strands.