ab initio molecular dynamics | BriefGPT

关键词ab initio molecular dynamics

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使用机器学习将从头算准确性扩展至 1 亿个原子的分子动力学极限
本文利用机器学习使得原始精度的分子动力学模拟 (DPMD) 效率大幅提升，采用 GPU DeePMD-kit 在 Summit 超级计算机上取得 91 PFLOPS，混合精度可达 275 PFLOPS，并能够模拟 10^8 个原子以上 1
PDF4 years ago
分子动力学的机器学习用于红外光谱模拟
本文提出了一种基于机器学习的策略来预测分子红外光谱的方法，建立在从头分子动力学模拟的基础上，利用各种机器学习技术加速模拟并扩展可处理的系统大小，其中包括环境依赖性神经网络电荷的分子偶极矩模型和 Behler 和 Parrinello 的神经
PDF7 years ago
精准的能量守恒分子力场的机器学习
利用能量守恒定律，我们开发了一种高效的梯度域机器学习方法（GDML），使用极少量的来自从头算分子动力学（AIMD）轨迹的样本构建准确的分子力场。这种方法可以在训练时仅使用 1000 个构象几何结构，以 0.3 kcal/mol 的能量准确度
PDF8 years ago
精确交换和分散相互作用对液态水 Ab initio 结构的个体和集合效应
本文使用密度泛函理论和分子动力学模拟研究水的微观结构，通过包括精确交换能、范德华力相互作用和核量子效应的模拟，软化了环境下液态水的结构并使得模拟与实验结果定量一致。
PDF10 years ago