而FPsl方法是对氧化态和还原态利用ML电位到FP电位进行热力学积分来校正ML电位预测的误差，这种积分法具有如下优势：考虑了TI中的大部分非线性成分，可以达到极高的统计精度；还为其他计算步骤提供了所需的均衡初始结构；实现只需几十皮秒的分子动力学模拟（MD）就能收敛。此外，对FPnl方法计算出的电位，作者决定应用...
而FPsl方法是对氧化态和还原态利用ML电位到FP电位进行热力学积分来校正ML电位预测的误差,这种积分法具有如下优势:考虑了TI中的大部分非线性成分,可以达到极高的统计精度;还为其他计算步骤提供了所需的均衡初始结构;实现只需几十皮秒的分子动力学模拟(MD)就能收敛。此外,对FPnl方法计算出的电位,作者决定应用Δ-ML学...
而FPsl方法是对氧化态和还原态利用ML电位到FP电位进行热力学积分来校正ML电位预测的误差,这种积分法具有如下优势:考虑了TI中的大部分非线性成分,可以达到极高的统计精度;还为其他计算步骤提供了所需的均衡初始结构;实现只需几十皮秒的分子动力学模拟(MD)就能收敛。此外,对FPnl方法计算出的电位,作者决定应用Δ-ML学...
而FPsl方法是对氧化态和还原态利用ML电位到FP电位进行热力学积分来校正ML电位预测的误差,这种积分法具有如下优势:考虑了TI中的大部分非线性成分,可以达到极高的统计精度;还为其他计算步骤提供了所需的均衡初始结构;实现只需几十皮秒的分子动力学模拟(MD)就能收敛。此外,对FPnl方法计算出的电位,作者决定应用Δ-ML学...
而FPsl方法是对氧化态和还原态利用ML电位到FP电位进行热力学积分来校正ML电位预测的误差,这种积分法具有如下优势:考虑了TI中的大部分非线性成分,可以达到极高的统计精度;还为其他计算步骤提供了所需的均衡初始结构;实现只需几十皮秒的分子动力学模拟(MD)就能收敛。此外,对FPnl方法计算出的电位,作者决定应用Δ-ML...
分子动力学(Molecular Dynamics,MD)和密度泛函理论(Density Functional Theory,DFT)是材料科学和化学领域的重要计算工具。近年来,机器学习(Machine Learning,ML)在这些领域的应用越来越广泛,尤其是在结合VASP(Vienna Ab initio Simulation Package)进行计算时,极大提升了效率和准确性。
▎机器学习 当我们在生产模式中没有运行具有机器学习力场的MD时,将忽略ML_OUTBLOCK 3、修复 除以上新功能与改进之外,还修复一些其它问题。 详情查看VASP官方网站:https://www.vasp.at/wiki/index.php/Changelog 复制网址至浏览器或点击文末阅读原文打开
用vasp的ML-MD获得了ML_HEAT数据，如何进一步处理得到热导率？求详细说明 NSTEP= 1 QXYZ= 0.1...
温度设置为2000 K,以便在MD运行中快速熔化晶体。为了大幅提高模拟速度,该例子利用即时机器学习技术(on-the-fly machine learning)。大部分基于第一性原理的步骤将被非常快速的力场替代。在相当于30 ps的10000步弛豫后,得到了CONTCAR文件,用于后续ML模拟所需的初始结构文件。
mdvasp机器学习 # 基于机器学习的MDVASP应用介绍 分子动力学(Molecular Dynamics,MD)和密度泛函理论(Density Functional Theory,DFT)是材料科学和化学领域的重要计算工具。近年来,机器学习(Machine Learning,ML)在这些领域的应用越来越广泛,尤其是在结合VASP(Vienna Ab initio Simulation Package)进行计算 ...