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经典与机器学习原子间相互作用势的发展及应用进展

Development and application of classical and machine learning interatomic potential

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通过对几种经典和机器学习(maching learning,ML)势函数发展历史的回顾,重点介绍了各类势函数在金属及共价键材料中的发展与应用等,统筹分析了ML势函数与经典势函数的优缺点,并对未来发展出更有效的原子间作用势的思路提出了展望.
This study reviewed the history of several classical and machine learning(ML)potential functions and focused on the recent developments and applications of these po-tential functions in metal and covalent-bond materials.A comprehensive analysis of the advantages and disadvantages of ML and traditional potential functions was provided and a perspective on the development of more effective interatomic potentials was offered.

molecular dynamics(MD)interatomic potentialmachine learning(ML)deformation mechanism

赵浩然、沈强、王鹏

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上海大学材料基因组工程研究院,上海 200444

上海大学力学与工程科学学院,上海 200444

分子动力学 原子间作用势 机器学习 变形机制

国家自然科学基金资助项目

12472106

2024

上海大学学报(自然科学版)
上海大学

上海大学学报(自然科学版)

CSTPCD北大核心
影响因子:0.579
ISSN:1007-2861
年,卷(期):2024.30(5)