物理学。修订稿。98、146401（2007）-高维势能表面的广义神经网络表示

高维势能表面的广义神经网络表示

Jörg Behler和Michele Parrinello

物理学。修订稿。98，146401–2007年4月2日出版

摘要

化学过程的准确描述通常需要使用计算要求很高的方法，如密度泛函理论（DFT），这使得大型系统的长时间模拟变得不可行。在这封信中，我们介绍了DFT势能表面的一种新的神经网络表示，它提供能量和力作为任意大小系统中所有原子位置的函数，比DFT快几个数量级。该方法在体硅中具有较高的精度，并与经验势和DFT进行了比较。该方法具有通用性，适用于所有类型的周期和非周期系统。