机器学习+ 分子动力学 模拟技术与应用

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...【查看原文】