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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

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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.
Development and application of classical and machine learning interatomic potential
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)