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In cluster science,it is challenging to identify the ground state structures(GSS)of gold(Au)clusters.Among different search approaches,first-principles method based on density functional theory(DFT)is the most reliable one with high precision.However,as the cluster size increases,it requires more expensive computational cost and becomes impracticable.In this paper,we have developed an artificial neural network(ANN)potential for Au clusters,which is trained to the DFT binding energies and forces of 9000 AuN clusters(11
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