用于材料模拟的均匀准确原子间势的主动学习
计算物理
2019-03-06 v2 材料科学
机器学习
摘要
本文提出一种称为深度势生成器(DP-GEN)的主动学习流程,用于构建准确且可迁移的基于机器学习的势能量面(PES)模型以进行材料分子建模。该流程包含三个主要部分:探索、精确参考数据生成与训练。在 Al、Mg 及 Al-Mg 合金等样本体系上的应用表明,DP-GEN 能以最少量的参考数据产生均匀准确的 PES 模型。
引用
@article{arxiv.1810.11890,
title = {Active Learning of Uniformly Accurate Inter-atomic Potentials for Materials Simulation},
author = {Linfeng Zhang and De-Ye Lin and Han Wang and Roberto Car and Weinan E},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.11890},
year = {2019}
}