arXiv · Materials Science· Yusuke Nishimura, Sho Kubota, Kotaro Takematsu, Kentaro Hirai, Takanobu Watanabe·· 11 小时前
Tersoff-NN：融合机器学习键序项的Tersoff硅原子间势
Tersoff-NN: Hybrid Machine-Learned Bond-Order Extension of the Tersoff Potential
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作者：Yusuke Nishimura, Sho Kubota, Kotaro Takematsu, Kentaro Hirai, Takanobu Watanabe
研究任务与主要进展
Nishimura等人提出Tersoff-NN混合机器学习势，在保留Tersoff势解析径向相互作用和截断结构的同时，用紧凑神经网络表示环境依赖的键序因子。基于论文摘要，在32,768原子体系中，该方法比所测试的Behler-Parrinello型神经网络势快4至12倍，并改善液态硅短程结构、再现金硅石结构及晶相能量趋势。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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