下载AG百家乐 机器学习赋能密度泛函表面: 液-气相变照看的打破
发布日期：2024-04-04 01:29 点击次数：177
在物理、化学和材料科学中，液-气相变征象是一个备受照看热心的规模。这些相变在当然界和工业中平时存在，对矫健和适度它们具有热切酷爱。传统的照看圭臬如经典密度泛函表面（DFT）在处理省略系统时发达邃密，但在复杂多体系统中，存在一定的局限性。近期下载AG百家乐，发表在《Physical Review X》的论文提议了一种聚首监督式机器学习（ML）与经典密度泛函表面的新圭臬，称为“神经密度泛函表面”（NDFT），对液-气相共存征象进行了正式照看。
配景与照看动机
液-气相变征象是指液体和煦体在一定要求下相互调节的流程，这一征象在当然界中平时存在，如水的挥发和凝结等。在工业坐褥中，液-气相变也起着至关热切的作用，如石油精湛、化工流程等。传统的照看圭臬如经典密度泛函表面（DFT）通过引入密度泛函来描摹系统的目田能，但在处理复杂多体系统时，DFT存在精度和计较着力上的适度。
为了克服这些适度，照看者们开动探索将机器学习圭臬引入到密度泛函表面中，通过熟谙神经收罗来学习和预测一体平直相互作用函数。神经密度泛函表面（NDFT）等于这一照看场所的热切效果，它将监督式机器学习与经典密度泛函表面汇注首，旨在更准确地描摹液-气相变征象。
圭臬与推行筹算
照看者领先通过Monte Carlo模拟生成了一系列不同热力学要求下的液-气相互作用数据。这些数据包括了液体和煦体在不同温度和压力下的密度辞别、目田能变化等信息。照看者们愚弄这些数据熟谙神经收罗，使其好像学习并预测一体平直相互作用函数。
在熟谙流程中，神经收罗不休调理自己参数，以最小化预测值与真正值之间的谬误。熟谙完成后，百家乐ag照看者愚弄神经密度泛函表面（NDFT）对Lennard-Jones系统进行模拟，测试了NDFT在液-气相互作用中的预测能力。
错误发现与闭幕分析
通过这一系列推行和模拟，照看者们获取了以下错误发现：
改良的结构分析：照看标明，通过自动微分和Ornstein-Zernike旅途，不错更准确地分析体积径向辞别函数，细则Fisher-Widom线、最大筹划长度线、最大同温压缩性线和自旋态线等错误参数。这些参数关于矫健液-气相变征象具有热切酷爱。
界面征象的描摹：通过密度功能最小化，照看者见效地细则了目田液-气界面的密度辞别和名义张力。界面征象在很多骨子应用中具有热切作用，如名义活性剂的筹算、材料的润湿性等。
机器学习的上风：与传统的平均场圭臬比较，神经密度泛函表面在描摹干燥壁和毛细挥发征象方面具有更高的准确性。这标明，机器学习圭臬好像更好地捕捉复杂多体系统中的微不雅相互作用，从而训导预测精度。
论断与异日下载AG百家乐预测
总之，神经密度泛函表面为液-气相变照看提供了一种新的、远大的器用。通过聚首机器学习和经典表面，照看者们好像更准确地描摹和预测多体系统中的复杂相互作用和相变征象。这一照看不仅拓展了物理学和材料科学的照看领域，也为异日的科学探索和工程应用带来了无穷可能。
异日，照看者不错进一步探索其他类型的相变征象，并愚弄这一圭臬处置更多复杂的多体系统问题。举例，在材料科学中，照看者不错应用神经密度泛函表面来预测纳米材料的结构和性能；在化学工程中，不错用于优化响应器筹算和工艺参数；在环境科学中，不错用于照看大气中的相变流程和局势变化等。