阿卡什·库马尔·鲍尔;斯瓦提拉纳;加吉·阿格拉哈里;阿比吉·查特吉 使用反向蒙特卡罗和神经网络模型组合加速计算构型自由能:2D正方形和三角形晶格的吸附等温线。 (英语) Zbl 07666735号 计算。物理学。Commun公司。 285,文章ID 108654,13 p.(2023). 总结:我们演示了人工神经网络(ANN)模型在基于蒙特卡罗的热力学计算中的应用。生成了二维正方形和三角形晶格的吸附等温线。考虑到这些晶格对催化应用的重要性。通常,由吸附质排列产生的构型自由能项很难处理,并且通常使用计算昂贵的蒙特卡罗模拟来评估。我们表明,反向蒙特卡罗(RMC)和ANN模型的结合可以精确估计构型自由能。ANN模型是使用RMC模拟生成的数据训练/构建的。使用这种方法,在台式计算机上几秒钟内就可以准确地获得一系列吸附-吸附相互作用、覆盖范围和温度的吸附等温线。通过与MC计算进行比较,验证了结果。此外,利用ANN/RMC方法研究了氢在Ni(100)表面的吸附。 MSC公司: 82至XX 统计力学,物质结构 92至XX 生物学和其他自然科学 关键词:吸附等温线;反面蒙特卡洛;短期订单;热力学;机器学习 软件:PMTK公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.K.Ball}等人,计算。物理学。Commun公司。285,文章ID 108654,13 p.(2023;Zbl 07666735) 全文: 内政部 arXiv公司 参考文献: [1] Schütt,K.T。;阿巴扎达,F。;Chmiela,S。;穆勒,K.R。;Tkatchenko,A.,自然公社。,8, 6-13 (2017) [2] Chmiela,S。;苏雪达,H.E。;穆勒,K.R。;Tkatchenko,A.,国家公社。,9, 1 (2018) [3] 伯恩斯坦,N。;桑尼,G。;Deringer,V.L.,npj计算。材料。,5, 1, 1-9 (2019) [4] Zong,H。;Pilania,G。;丁,X。;Ackland,G.J。;Lookman,T.,npj计算。材料。,4, 1 (2018) [5] 潘,G.P.P。;巴特拉,R。;Ramprasad,R。;米申,Y.,Nat.Commun。,10, 1, 1-10 (2019) [6] 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