机器学习用于远程系统的原子间潜力
Yajie Ji1, Jiuyang Liang1,2, Zhenli Xu1,3
1Shanghai Jiao Tong University, School of Mathematical Sciences, Shanghai 200240, China.
我们开发了一种新型的神经网络 (SOG-Net),以准确地模拟机器学习力场中的远程相互作用,用于分子模拟. 这种方法提高了复杂系统的精度和效率.
科学领域:
- 计算化学的计算化学
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 机器学习的原子间潜能为分子模拟提供了低成本的量子精度.
- 当前的模型往往忽略了重要的远程相互作用,限制了它们的适用性.
研究的目的:
- 引入一种新的框架,即高斯总和神经网络 (SOG-Net),用于将远程交互纳入机器学习力场.
- 通过解决现有模型的局限性,提高分子模拟的准确性和范围.
主要方法:
- 开发了SOG-Net,这是一种轻量级的框架,利用潜在变量学习网络来连接短距离和长距离的交互.
- 实现了一种高效的富里埃卷积层,用于捕捉远程效应.
- 采用高斯积乘法器和非均的快速里埃变换,以适应性衰变行为和近线性计算复杂性.
主要成果:
- SOG-Net有效地将远程交互集成到机器学习的力量场中.
- 该框架展示了各种远程衰变行为的适应性捕获.
- 在训练和模拟过程中实现了接近线性的计算复杂性.
结论:
- 在分子模拟中,SOG-Net提供了一种多功能和高效的解决方案,用于模拟分子模拟中的远程相互作用.
- 该方法在需要准确的远程力场描述的各种系统中是有效的.
更多相关视频
08:54Vibrational Spectra of a N719-Chromophore/Titania Interface from Empirical-Potential Molecular-Dynamics Simulation, Solvated by a Room Temperature Ionic Liquid
Published on: January 25, 2020
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
¹H NMR: Long-Range Coupling
In alkenes, spin information is communicated via σ–π overlap, as seen in allylic (four-bond) and homoallylic (five-bond) couplings. These coupling interactions are stronger when the σ bond is parallel to the alkene...
Intermolecular Forces
Thermodynamic Potentials
Van der Waals Interactions
Intermolecular Forces and Physical Properties
Intermolecular vs Intramolecular Forces
