【摘 要】
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精确的全维势能面是进行高效分子动力学模拟的必要条件,许多工作都致力于构建具有正确物理性质的可靠的势能面,例如势能值相对于分子体系中相同原子交换的不变性。本文通过拟合五个典型反应体系,OH+CO、H+H2S、H+NH3、H+CH4和OH+CH4,比较了四种基于神经网络（Neural Network,NN）的势能面构建方法的性能。这些方法可以分为两类:基于神经网络的不变多项式方法和高维神经网络方法（H
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精确的全维势能面是进行高效分子动力学模拟的必要条件,许多工作都致力于构建具有正确物理性质的可靠的势能面,例如势能值相对于分子体系中相同原子交换的不变性。本文通过拟合五个典型反应体系,OH+CO、H+H2S、H+NH3、H+CH4和OH+CH4,比较了四种基于神经网络（Neural Network,NN）的势能面构建方法的性能。这些方法可以分为两类:基于神经网络的不变多项式方法和高维神经网络方法（High Dimensional Neural Network Potentials,HD-NNP）。基于神经网络的不变多项式方法是在神经网络的输入层使用结构的对称化函数,有三种方法:对易不变多项式（Permutation Invariants Polynomials,PIPs）、非冗余不变多项式（None Redundant PIPs,NRPIPs）和基本不变多项式（Fundamental Invariants,FIs）。在HD-NNP方法中,体系的总能量表述为原子能量贡献的总和,每个原子能量贡献由一个单独的原子NN给出,它的输入向量由其周围环境决定。研究结果表明,采用大量耦合簇理论（CCSD（T）-F12a）方法获得的高精度从头算数据,四种拟合方法的拟合精度都很接近。但HD-NNP方法可以很容易直接扩展研究原子数较多的体系,比基于神经网络的不变多项式方法适用性更广。而基于神经网络的不变多项式方法对小分子体系的计算效率更高。为了说明所获得的势能面的适用性,我们采用准经典轨线方法对OH+CH4→H2O+CH3反应进行了准经典轨线动力学模拟,揭示了该反应复杂的模式特异性。
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