Nishimura等提出硅的Tersoff-NN混合机器学习势

Yusuke Nishimura等人在arXiv发布Tersoff-NN，一种针对硅的混合机器学习势：保留Tersoff势的解析径向相互作用和截断结构，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原子体系的基准测试中，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。与另一种原子中心键序神经网络的直接对比显示物理约束对保证动力学稳定性的关键作用。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。