表面跳跃的灵活框架:从机器学习的混合方案到可基准的非adiabatic动力学
Jakub Martinka1,2, Mikołaj Martyka3, Biman Medhi4
1J. Heyrovský Institute of Physical Chemistry, Academy of Sciences of the Czech Republic, v.v.i., Dolejškova 3, Prague 8 18223, Czech Republic.
这项研究引入了一个灵活的框架,用于使用表面跳跃的非adiabatic分子动力学. MLatom包加速了用于光化学和光物理过程的机器学习模型开发.
科学领域:
- 计算化学计算化学
- 量子动力学 量子动力学是什么?
- 摄影化学的使用.
背景情况:
- 非协作分子动力学 (NAMD) 对于理解光化学和光物理过程至关重要.
- 表面跳跃方案是广泛使用的NAMD方法,可以与量子化学和机器学习集成.
- 现有的方法需要高效和灵活的计算框架.
研究的目的:
- 在MLatom包中为NAMD提供灵活的框架.
- 为了实现塔利的最少开关表面跳跃算法及其时间依赖的Baeck-An变体.
- 通过代表性例子和分析工具来证明框架的实用性.
主要方法:
- 在MLatom中实现了塔利的最少开关表面跳跃及其时间依赖的Baeck-An变体.
- 使用用户定义的自定义模型来进行能量,梯度和非adiabatic合.
- 曲率驱动的表面跳跃方案的比较,包括兰道-泽纳和时间依赖的贝克-安.
主要成果:
- 通过灵活的用户定义模型,证明了计算时间的节省.
- 展示了定制模型的实用性,用于对机器学习模型进行基准测试.
- 在比较中,Landau-Zener方法在与时间依赖的Baeck-An方案相比显示出更高的性能.
结论:
- MLatom框架促进了NAMD机器学习模型的加速开发.
- 该框架提供了对非adiabatic动态的更深入的见解.
- 开源的MLatom包为NAMD研究提供了一个全面的工具.
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