基于时间序列分析预测液态水的热力学性质
化学物理
2025-06-30 v1 计算物理
摘要
热力学学说提出已逾两百年，仍是我们理解物理、化学、生物及工程系统的基础。其原理传统上基于统计力学框架，从微观状态解释宏观行为。在本工作中，我们提出一种替代方法，通过时间序列分析的视角来解释热力学行为，这种方法在金融、气候和信号处理等领域广泛应用。我们对液态水——已知最复杂、最异常且最重要的物质——在其相图范围内进行经典分子动力学模拟。通过考察氢键网络（HBN）拓扑的时序演化，我们证明了微观拓扑构象的动力学编码了系统的宏观热力学行为。此外，我们的方法使我们能够预测在模拟直接采样范围之外的区域的热力学性质。我们利用人工智能从时序分辨数据中揭示出常规平均方法会丢失的模式，从而实现此目标。这一工作为我们对水及更广泛网络形成物质行为提供了新见解，确立了一种超越统计力学经典框架的理解物性质的新范式。
引用
@article{arxiv.2506.21821,
title = {Predicting Thermodynamics of Liquid Water from Time Series Analysis},
author = {Małgorzata J. Zimoń and Fausto Martelli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.21821},
year = {2025}
}