然而，精确的MD模拟需要昂贵的量子力学计算，这对于大型系统来说是不切实际的。因此，通常使用经验力场（FFs），它们虽然计算效率高，但准确性有限，因为它们忽略了重要的量子力学效应。机器学习力场（MLFFs）作为一种替代方法，结合了传统FFs的计算效率和量子化学方法的高准确性，但它们在模拟大型分子的长程相互作用时...
分子动力学(MD)模拟是研究化学和生物过程中原子运动的重要工具,它能够提供分子特性和功能的机制洞察,并详细解释实验研究。然而,精确的MD模拟需要昂贵的量子力学计算,这对于大型系统来说是不切实际的。因此,通常使用经验力场(FFs),它们虽然计算效率高,但准确性有限,因为它们忽略了重要的量子力学效应。机器学习力场(MLFF...
分子动力学(MD)模拟是研究化学和生物过程中原子运动的重要工具,它能够提供分子特性和功能的机制洞察,并详细解释实验研究。然而,精确的MD模拟需要昂贵的量子力学计算,这对于大型系统来说是不切实际的。因此,通常使用经验力场(FFs),它们虽然计算效率高,但准确性有限,因为它们忽略了重要的量子力学效应。机器学习力场(MLFF...