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可以克服并模拟数千原子的系统,以获取纳秒级的时间尺度。的确,MLP允许以第一条原理方法成本的一小部分进行从头启动 - 质量的MD模拟。在这种方法中,按照Behler和Parrinello率先提出的策略,36通过神经网络(NN)对原子间的相互作用进行建模,该神经网络(NN)经过训练,可以忠实地预测一套参考文献con的dft计算获得的能量和力量。为了进行反应性过程的准确性,因此,最重要的是,训练数据集不仅包含来自亚稳态状态的采样的低能量结构,而且还包括跨性别状态的情况。不幸的是,对于复杂的系统(例如液体硫),由于存在大型自由能屏障,大多数反应性事件都是在时间尺度上发生的,远远超过了在标准MD模拟中可访问的,因此无法采样。幸运的是,ES方法旨在克服这一限制,并允许在可行的计算时间中对罕见事件进行采样。许多这样的方法基于

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