复杂分子系统中微观结构动态关系的机器学习
摘要：通过将先进的结构特性（如平滑重叠的原子位置，SOAP）与局部动力学描述符（如局部环境和邻居调换，LENS）耦合到一个独特的数据集中，我们展示了可以改善基于SOAP和LENS的单独分析，并对所研究系统进行更全面的表征。我们使用各种具有不同内部结构动力学的分子系统作为代表性示例。一方面，我们证明了结构和动力学描述符的组合如何有助于将相关的动力学波动与噪声解耦，克服了单独分析的固有限制。此外，机器学习方法还可以从这种结构/动力学数据集中提取有用的微观级别关系，将系统中发生的关键局部动力学事件（例如LENS波动）与其起源的局部结构（SOAP）环境相关联。鉴于其抽象的性质，我们相信这种方法将有助于揭示隐藏的微观结构动力学关系，从而理解各种复杂系统的行为，不限于微观和分子尺度。
作者：Martina Crippa, Annalisa Cardellini, Matteo Cioni, G''abor Cs''anyi, and Giovanni M. Pavan
论文ID：2308.16829
分类：Chemical Physics
分类简称：physics.chem-ph
提交时间：2023-09-01