无参数和电子计数满足材料表示用于机器学习的潜在能量和力场.
Bin Xi1, Man Kit Chan1, Kejie Bao1
1Department of Physics, The Chinese University of Hong Kong, Shatin, New Territory, Hong Kong SAR 999077, P.R. China.
我们为材料科学开发了一种新的机器学习模型,可以准确预测潜在能量和力量. 这种无参数的方法需要显著减少数据,节省计算资源.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 计算化学计算化学
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 对材料属性的准确预测对于发现新材料至关重要.
- 开发高效的机器学习潜力需要大量的数据集和仔细的参数化.
研究的目的:
- 为机器学习潜力引入无参数的体积元素表示.
- 为了实现六角化 (BN) 和 (Si) 系统的精确能量和力适配.
- 开发一个高效的数据生成方案,降低计算成本.
主要方法:
- 一个新的无参数体积元素表示,满足电子计数模型.
- 维护基本的物理对称性: permutational,转换和旋转不变性.
- 一个基于扰动的数据集构建方案.
主要成果:
- 实现了潜在能 (0.57 meV/原子对于BN,0.43 meV/原子对于Si) 和力 (59 meV/Å对于BN,36 meV/Å对于Si) 的低根平均平方误差 (RMSE).
- 已证明对3D系统的适用性,经过批量验证.
- 使用比传统方法小10倍的培训数据集开发了连续的人口分布.
结论:
- 拟议的方法提供了准确和高效的机器学习潜力.
- 无参数方法和数据生成方案显著降低了计算成本.
- 该模型的一般有效性通过结构优化,分子动力学和外推测试验得到证实.
更多相关视频
07:31Author Spotlight: Advancing Cell Membrane Biophysics - Exploring Interactions and Challenges Through Experimental and Computational Approaches
Published on: September 1, 2023
08:04Excitonic Hamiltonians for Calculating Optical Absorption Spectra and Optoelectronic Properties of Molecular Aggregates and Solids
Published on: May 27, 2020
相关概念视频
Force and Potential Energy in One Dimension
The Quantum-Mechanical Model of an Atom
Potential-Energy Criterion for Equilibrium
Electron Orbital Model
The first shell is closest to the nucleus, and it has only one subshell with a single spherical orbital called the...
Force and Potential Energy in Three Dimensions
Free Energy Changes for Nonstandard States
where R is the gas constant (8.314 J/K·mol), T is the absolute temperature in kelvin, and Q is the reaction quotient. This equation may be used to predict the spontaneity of a process under any given set of conditions.
Reaction Quotient...
