2026年5月21日，“致远六期”2017届数学方向毕业生梁久阳，以第一作者在国际顶尖学术期刊《Nature Communications》发表题为“Accelerating molecular dynamics simulations using fast Ewald summation with prolates”的研究论文。该研究提出了一种名为ESP（Ewald summation with prolates）的快速算法，可显著加速分子动力学模拟中的长程库仑相互作用计算，为计算化学、生物物理及材料科学等领域的大规模模拟提供了高效、并行可扩展、易于接入现有分子动力学模拟软件的解决方案。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-026-73232-8

分子动力学模拟是研究蛋白质折叠、电解液输运、材料界面反应等微观过程的重要工具。然而，在大规模模拟中，带电粒子之间的长程库仑相互作用往往是主要计算开销之一。过去三十多年中，PME、PPPM 和SPME等快速Ewald方法已成为主流分子模拟软件中的标准算法，但在要求单步精度和大规模并行计算场景下，巨量的FFT网格、全局通信和粒子-网格操作仍会带来明显瓶颈。

ESP算法示意图。ESP的主要创新在于使用椭球波函数(PSWF)重新设计了传统Ewald/PME方法中的长短程分裂和粒子-网格插值方案，这样可用更小的网格数完成同等精度的长程静电计算，从而显著加速分子动力学模拟。

为解决这一长期存在的难题，梁久阳与合作者引入第一类零阶椭球波函数（PSWFs），重新设计了Ewald方法中的相互作用分裂和电荷网格扩散步骤。PSWFs同时具有良好的空间局部性和频域集中性，因此可以在保持精度的同时减少所需FFT网格规模、全局通信和粒子-网格操作。测试表明，在10⁻³至10⁻⁴的误差容限下，ESP可使静电相互作用计算加速约3倍，并使约10³个计算核心上的整体分子动力学模拟加速约2.5倍；在10⁻⁵的高精度要求下，加速效果进一步提升至静电计算约10倍、整体约5倍。该研究团队已将ESP方法成功集成至两款主流开源分子动力学软件LAMMPS和GROMACS中，其中LAMMPS的相关代码已被官方开发团队接受，并进入2026年7月发布的新版本中。ESP具有的“即插即用”特点使其在生物蛋白和新能源电解液体系的长时间模拟中均得到了验证，展现出卓越的强扩展性和实用性。

高浓度LiTFSI离子液体的全原子MD模拟——LiTFSI是一种用于研究下一代电池电解质的关键锂盐。每个球体代表一个原子，颜色用于区分锂离子和TFSI阴离子中的原子。

梁久阳此次发表的论文由他与包括来自西蒙斯基金会Flatiron研究所和纽约大学柯朗研究所的Libin Lu、Alex Barnett、Leslie Greengard及Shidong Jiang等国际知名学者合作完成。NVIDIA数字生物方向总监Anthony Costa在他为西蒙斯基金会所撰写的评价中指出，这项工作在显著加速分子动力学任务负载方面蕴藏着巨大潜力，并且证明了应用数学研究的重要性，以及其在生命科学和材料科学等多个领域的广泛影响。

在致远求学期间，梁久阳接受了扎实的科研训练，并展现出对基础科学与交叉领域的浓厚兴趣，他曾赴田纳西大学分子生物物理研究中心交流学习，在更广阔的学术平台上初步探索计算科学与生命科学的交汇地带。本科毕业后，他选择留在上海交通大学直接攻读博士学位，持续深耕计算数学与分子模拟方向。此后，他入选“思源”博士后海外计划，前往纽约Flatiron研究所开展博士后研究，在全球顶尖应用数学机构工作的经历为他提供了更为前沿的学术视野与成长环境。

回顾自己的求学经历，梁久阳表示，科研之路并不总是一开始就清晰可见，但扎实的基础训练和对问题本身的兴趣，会在长期探索中逐渐指引方向。对他而言，从数学出发，走向交叉学科中的实际问题，正是这样一个不断寻找问题、理解问题并探索解决问题途径的过程。