基于原子团簇展开机器学习力场的Fe-Co合金分子动力学模拟
计算物理
2023-06-28 v1 材料科学
摘要
描述原子或分子间计算相互作用的力场是许多分子动力学（MD）模拟结果准确性的关键。与传统或半经验力场相比，机器学习力场具有更快速度和更高精度的优势。我们采用原子团簇展开（ACE）方法结合第一性原理密度泛函理论（DFT）计算进行机器学习，成功获得了二元Fe-Co合金的力场。使用该ACE力场进行的Fe-Co合金分子动力学模拟预测了正确的相变范围。
引用
@article{arxiv.2303.00753,
title = {Molecular dynamics simulation of the transformation of Fe-Co alloy by machine learning force field based on atomic cluster expansion},
author = {Yongle Li and Feng Xu and Long Hou and Luchao Sun and Haijun Su and Xi Li and Wei Ren},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.00753},
year = {2023}
}
备注
17 pages, 6 figures