基本不变量神经网络解析梯度方法的研究

摘要：

提升势能面的运行速度对于动力学模拟至关重要.相对于计算简单、但耗时更长的数值梯度计算,直接求解势能面梯度的解析公式能够大幅提高势能面的运行效率.本文发展了基本不变量神经网络解析梯度的生成方法.计算解析梯度的代码可以通过程序自动生成.对大量数据点进行测试后,证明了该方法可以得到正确的势能面梯度输出结果.通过测试不同势能面的调用时间,发现采用解析梯度方法能够带来10倍以上的性能提升.随着体系的增大,这种性能提升也会越明显.

关键词：势能面、神经网络、反应动力学

所属期刊栏目：42

分类号：O643.1(物理化学（理论化学）、化学物理学)

资助基金：国家自然科学基金;中国科学院战略性先导科技专项;兴辽英才项目

在线出版日期：2021-07-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：2146-2154