从对相关性匹配中学习的自由能量函数用于动态密度函数理论
Karnik Ram1,2, Jacobus Dijkman3,4, René van Roij5
1TU Munich, School of Computation, Information and Technology, Munich, Germany.
对于古典密度函数理论 (cDFT) 所学习的神经自由能量函数现在可以在不需要再培训的情况下应用于动态密度函数理论 (DDFT). 这使得复杂的合体系统和不平衡动态的精确模拟成为可能.
科学领域:
- 统计力学就是统计力学.
- 计算物理学的计算物理.
- 体科学是一种体科学.
背景情况:
- 经典密度函数理论 (cDFT) 和动态密度函数理论 (DDFT) 模型的多体体系统.
- 准确的多余自由能功能是至关重要的,但往往是不可行的.
- 之前的研究表明,对于cDFT,可以学习神经过剩的自由能量功能.
研究的目的:
- 在不需要重新训练的情况下,将预先学习的神经过剩的自由能量功能应用于DDFT.
- 使用DDFT模拟不平衡过度压缩的不均密度的动态.
- 开发和应用DDFT的梯度流扩展用于大规范系统.
主要方法:
- 利用通过对相关性匹配学到的神经过剩的自由能量功能.
- 在外部潜力下模拟了三维Lennard-Jones系统,具有平面几何.
- 扩展DDFT使用梯度流用于大规范模拟.
主要成果:
- 在DDFT中成功应用已学习的函数式来模拟动态.
- 在不均密度的DDFT和布朗动力学模拟之间取得了良好的一致性.
- 展示了使用扩展DDFT的气体吸附系统的精确模拟.
结论:
- 学习的自由能功能可以有效地转移到DDFT,从而消除了再培训的需要.
- 这种方法可以准确有效地建模复杂的多体不平衡系统.
- 该方法在诸如气体吸附研究等领域的应用方面表现有前途.
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