两侧同时换到之前的修订记录前一修订版后一修订版 | 前一修订版后一修订版两侧同时换到之后的修订记录 |
adf:uff [2023/04/13 14:29] – liu.jun | adf:uff [2024/04/24 22:41] – liu.jun |
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* ANI-1x:有机分子,只支持C、H、O、N,训练集为ωB97-x/6-31G(d) | * ANI-1x:有机分子,只支持C、H、O、N,训练集为ωB97-x/6-31G(d) |
* ANI-2x:有机分子,只支持C、H、O、N、F、S、Cl元素,训练集为ωB97-x/6-31G(d) | * ANI-2x:有机分子,只支持C、H、O、N、F、S、Cl元素,训练集为ωB97-x/6-31G(d) |
* M3GNet-UP-2022:适用于绝大部分元素(详见下表) | * CHGNet:[[https://www.sohu.com/a/723986451_121156425|CHGNet详细介绍]]。根据材料项目轨迹数据集(Materials Project Trajectory Dataset,MPtrj))的能量、力、应力和磁矩进行了预训练,该数据集包含 10 多年对超过 150 万个无机结构的密度泛函理论计算。明确包含磁矩使 CHGNet 能够学习并准确表示电子的轨道占据,从而增强其描述原子和电子自由度的能力,适用于如下元素([[https://www.scm.com/doc/ASE/calculators.html#chgnet|如何调用?]]):{{ :adf:c4512db4e62c48459b6e7f370450de2b.jpg?400 }} |
{{ :adf:ams2023-m3gnet-500x302.png?350 }} | * M3GNet-UP-2022:适用于绝大部分元素(详见下表),关于该力场的简介参考:[[adf:m3gnetintro]],适用元素:{{ :adf:ams2023-m3gnet-500x302.png?400 }} |
* 用户自定义机器学习势(ParAMS训练力场只包括ReaxFF、Lennard-Jones、DFTB:GFN1-xTB,不含机器学习势) | * 用户自定义机器学习势(ParAMS训练力场只包括ReaxFF、Lennard-Jones、DFTB:GFN1-xTB,不含机器学习势) |
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* 结构优化 | * 结构优化 |
* 分子动力学 | * 分子动力学 |
| - 粘度 |
| - 扩散系数 |
| - [[adf:diffusionrdf]] |
| - [[adf:frictioncoeff|摩擦系数]] |
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3,适用的体系: | 3,适用的体系: |
* [[https://www.scm.com/doc/Tutorials/MolecularDynamicsAndMonteCarlo/ThermalTransportNEMD.html|通过非平衡分子动力学的热导率]] | * [[https://www.scm.com/doc/Tutorials/MolecularDynamicsAndMonteCarlo/ThermalTransportNEMD.html|通过非平衡分子动力学的热导率]] |
* [[https://www.scm.com/doc.2023/Tutorials/StructureAndReactivity/M3GNetCohesiveEnergy.html|深度神经网络机器学习势M3GNet(通用型)]] | * [[https://www.scm.com/doc.2023/Tutorials/StructureAndReactivity/M3GNetCohesiveEnergy.html|深度神经网络机器学习势M3GNet(通用型)]] |
| * [[adf:m3gnetpredictliintercallationpotential]] |
| * [[adf:chemicalreaction]] |
| * [[adf:m3gnet-up-2022forcoh]] |
| * [[adf:linearregressionofgraph]] |
| * [[adf:isothermcurveofadsorption]] |
| * [[adf:slabsandliquidsystem]] |