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英文原题: LASP to the Future of Atomic Simulation: Intelligence and Automation 通讯作者: 刘智攀 (复旦大学);商城(复旦大学) 作者: Xin-Tian Xie(谢忻恬),Zheng-Xin Yang(杨正新),Dongxiao Chen(陈东晓),Yun-Fei Shi(史云飞),Pei-Lin Kang(康沛林),Sicong Ma(马思聪),Ye-Fei Li(李晔飞),Cheng Shang(商城),Zhi-Pan Liu(刘智攀) 研究背景 原子模拟已成为现代科学研究中揭示原子动态过程的主要工具,旨在理解和预测复杂的物理现象。其成功在很大程度上依赖于势能面描述的准确性和捕捉重要稀有事件的效率。然而长期以来基于量子力学和统计力学的传统模拟由于需要在精度和效率之间保持平衡,极大地制约了模拟尺度和应用场景。最近几年得到蓬勃发展的机器学习势函数在很大程度上颠覆了这一传统,为大规模原子模拟开辟了一条新途径。 文章亮
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