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機器學習勢函數開發與分子動力學模擬

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機器學習勢函數開發與分子動力學模擬

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項目介紹

機器學習勢函數開發與分子動力學模擬是基于第一性原理計算數據，采用深度神經網絡訓練高精度、高效率的機器學習原子間勢函數，以替代傳統經驗勢函數。利用該勢函數開展大規模、長時標的分子動力學模擬，用于研究材料的力學行為、熱力學性質、相變過程及擴散機制。

樣品要求

1. 核心目標：確認是要解決分類（如相識別）、回歸（如性能預測）、聚類（如發現新規律）還是其他問題。

2. 數據現狀：評估現有數據的數量、質量和格式。數據是項目的基石。

3. 可行性評估：基于目標和數據，初步判斷是采用傳統機器學習算法還是需要深度學習模型，并預估計算資源需求。

4. 結果預期：明確模型評價指標（如準確率、均方誤差）和最終交付形式（模型文件、分析報告、集成軟件）。

項目案例

機器學習勢函數開發與分子動力學模擬

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