对H3O2的定不变多项式和对称梯度域机器学习潜在能量表面的评估
Priyanka Pandey1, Mrinal Arandhara2, Paul L Houston3,4
1Department of Chemistry and Cherry L. Emerson Center for Scientific Computation, Emory University, Atlanta, Georgia 30322, United States.
对单一化离子OH-(H2O) 的两种机器学习潜力进行了比较. 顺序不变的多项式 (PIP) 潜在能量表面 (PES) 比对称梯度域机器学习 (sGDML) PES 快得多.
科学领域:
- 计算化学是一种计算化学.
- 分子动力学分子动力学
- 量子化学是一种量子化学.
背景情况:
- 单一的化离子OH-H2O对于了解水的分子行为至关重要.
- 准确的潜在能量表面 (PESs) 对于这个系统的分子模拟至关重要.
研究的目的:
- 为OH-(H2O开发和比较两个机器学习的PES:一个使用对称梯度域机器学习 (sGDML),另一个基于变不变多项式 (PIP).
- 为了评估机器学习的两种潜力的精度,特性和计算速度.
主要方法:
- 使用sGDML和PIP方法适应机器学习的潜力.
- 比较开发的 PES 的准确性和性能.
- 进行扩散蒙特卡罗计算以确定振动基底状态.
主要成果:
- 无论是sGDML还是PIP潜能在描述OH系统时都表现出类似的精度.
- 与sGDML PES相比,PIP PES表现出明显更快的能量和梯度评估.
- 使用两种潜力的扩散蒙特卡洛计算显示了零点能量中可比较大的无调下移.
结论:
- PIP潜在能量表面为研究单一化离子提供了一个计算效率高的sGDML潜在的替代方案.
- 尽管速度差异很大,但两种潜能都能准确地捕捉到关键的无和的振动特性.
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