机器学习势能开发的高效数据选择方法
摘要：高效抽样的数据选择方法在分子动力学（MD）模拟中应用于跨尺度的原子间势能开发。这项调查表明，最有效的抽样技术是那些包含原子级信息（如力或原子能量）的技术。最后，我们使用每种数据选择技术为氯化钠系统生成了一个原子间势能，并发现全局选择方法导致非物理模拟。
作者：Jan Finkbeiner, Samuel Tovey, Christian Holm
论文ID：2108.01582
分类：Computational Physics
分类简称：physics.comp-ph
提交时间：2021-08-04