多原子反应体系的高精度拟合势能面

论文摘要

本文介绍了近几年来我们组构建多原子反应体系的高精度拟合势能面的进展。我们基于神经网络（NN）方法,成功构建了多原子气相分子体系和气相分子在金属表面解离的一系列势能面。这些势能面的拟合精度相当高,并且经过了严格的量子动力学测试,能广泛应用到动力学研究中。我们还提出了一种新的置换不变势能面的拟合方法,即基本不变量神经网络方法（FI-NN）。基本不变量的使用极大地减少了神经网络输入层多项式的个数,有效提高了势能面的计算速度。

论文目录

• 1引言
• 2 神经网络 （NN）
•   2.1 OH3体系
•   2.2 HOCO体系
•   2.3 CH5体系
•   2.4 H2O+Cu （111） 体系
• 3 置换不变多项式神经网络 （PIP-NN）
• 4 基本不变量神经网络 （FI-NN）
• 5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 傅碧娜,陈俊,刘天辉,邵科杰,张东辉

关键词: 势能面,神经网络,反应动力学,基本不变量,从头算

来源: 物理化学学报 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 化学,自动化技术

单位: 中国科学院大连化学物理研究所分子反应动力学国家重点实验室理论与计算化学研究中心

基金: 国家自然科学基金(21722307,21673233,21590804,21433009,21688102),中国科学院战略性先导科技专项(B类)(XDB17000000)资助~~

分类号: TP183;O643.1

页码: 145-157

总页数: 13

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