【摘 要】
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团簇的结构-能量关系非常复杂,存在大量的局部能量极小点,寻找全局稳定结构是个很艰巨的任务.对于中大尺寸团簇的计算,采用纯量子力学计算方法将面临非常重的计算负担,而如果采用传统力场的方法则会面临精度不足的困难.近年来崛起的机器学习浪潮,开始渗透到包括化学在内的各个学科领域.基于机器学习的方法,有可能提供一条介乎量子力学与传统力场之间的中间新路线.发展基于机器学习的团簇势能模型,用于寻找中大尺寸团簇的稳定结构,有望为团簇的理论与计算研究提供新思路与新手段.
【机 构】
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北京大学化学与分子工程学院 北京 100871
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团簇的结构-能量关系非常复杂,存在大量的局部能量极小点,寻找全局稳定结构是个很艰巨的任务.对于中大尺寸团簇的计算,采用纯量子力学计算方法将面临非常重的计算负担,而如果采用传统力场的方法则会面临精度不足的困难.近年来崛起的机器学习浪潮,开始渗透到包括化学在内的各个学科领域.基于机器学习的方法,有可能提供一条介乎量子力学与传统力场之间的中间新路线.发展基于机器学习的团簇势能模型,用于寻找中大尺寸团簇的稳定结构,有望为团簇的理论与计算研究提供新思路与新手段.
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