机器学习是一种能够从大量数据中学习并发现规律的算法,具有自我学习和优化的能力。在分子动力学模拟中,机器学习技术可以用于分析和优化模拟数据,从而提高模拟效率。通过将机器学习算法与分子动力学模拟相结合,我们可以实现更快速、更准确的模拟,从而更深入地理解分子体系的性质和行为。 机器学习在分子动力学模拟中的应用可以包括以下几个方面: 势能面拟合:分子动力学模拟需要计算每个时刻千万粒子的势能面。机器学习算法可以用于拟合势能面,从而加速计算过程。通过训练机器学习模型来预测势能面的形状,我们可以减少计算量,提高模拟效率...
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