【摘 要】
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提升势能面的运行速度对于动力学模拟至关重要.相对于计算简单、但耗时更长的数值梯度计算,直接求解势能面梯度的解析公式能够大幅提高势能面的运行效率.本文发展了基本不变量神经网络解析梯度的生成方法.计算解析梯度的代码可以通过程序自动生成.对大量数据点进行测试后,证明了该方法可以得到正确的势能面梯度输出结果.通过测试不同势能面的调用时间,发现采用解析梯度方法能够带来10倍以上的性能提升.随着体系的增大,这种性能提升也会越明显.
【机 构】
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中国科学院大连化学物理研究所,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:21688102),中国科学院战略性先导科技专项(B类)(批准号:XDB17010200),兴辽英才项目(批准号:XLYC1808024)资助.
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提升势能面的运行速度对于动力学模拟至关重要.相对于计算简单、但耗时更长的数值梯度计算,直接求解势能面梯度的解析公式能够大幅提高势能面的运行效率.本文发展了基本不变量神经网络解析梯度的生成方法.计算解析梯度的代码可以通过程序自动生成.对大量数据点进行测试后,证明了该方法可以得到正确的势能面梯度输出结果.通过测试不同势能面的调用时间,发现采用解析梯度方法能够带来10倍以上的性能提升.随着体系的增大,这种性能提升也会越明显.
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