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    適用于機器學習勢能面構造的物質結構描述方法

    982   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-19 08:56:56
    本發明屬于計算化學和物理技術領域，具體為一種適用于機器學習勢能面構造的物質結構描述方法。本發明利用輸入的原子坐標，構造一系列特征函數作為輸入信息，利用機器學習方法訓練物質體系的全局勢能面數據，得到機器學習勢能面。這些特征函數以原子間鍵長、鍵角為基本變量，通過組合冪函數、截斷函數、球諧函數及三角函數構造原子周圍環境，包含成鍵、配位等結構信息；物質體系的全局勢能面數據來源于量子力學計算，包含大量不同物質結構的能量、力和應力信息。本發明的特征函數具有坐標旋轉不變，原子交換不變,一階和二階導數連續等特性，適用于復雜的多元素物質體系?；谶@些特征函數，訓練得到的高維機器學習勢能面可以用于材料結構搜索、反應機理預測研究等。
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    “適用于機器學習勢能面構造的物質結構描述方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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    化學分析
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