potential energy surface | BriefGPT

关键词potential energy surface

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通过微调克服普适机器学习多原子势能中的系统软化
在这项研究中，我们发现普遍的机器学习相互原子势（MLIPs）存在潜在的能量面（PES）软化效应，该效应可以通过微调一个额外数据点来有效解决，这表明一部分 uMLIP 的错误是高度系统化的，可以高效地修正，从而解释了基于 MLIP 的数据高效
PDF2 months ago
使用 SE（3）不变去噪距离匹配进行分子几何预训练
提出了利用 3D 几何结构进行预训练的方法，并提供了一种 3D 坐标去噪预训练框架以建模分子的平滑势能面。实验验证了该方法的效果和稳健性。
PDF2 years ago
嵌入式原子神经网络势能：利用物理启发式建模求解高效准确的机器学习问题
我们提出了一种简单而高效准确的机器学习模型，称为嵌入原子神经网络 (EANN) 方法，用于发展高维势能面，该模型用神经网络表示了嵌入密度向量和原子势能之间的复杂关系，与已有的机器学习模型相比，EANN 方法具有更高的准确性和效率，可以大大加
PDF5 years ago
通过盆地跳跃寻优和 Lennard-Jones 簇最低能量结构的研究（含高达 110 个原子）
采用 “盆地跳跃” 全局优化技术进行全局最优的李纳 - 琼斯团簇搜索，并成功找到了 110 个原子以内的最优构型。
PDF26 years ago