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Science子刊，理解更真实的溶液，ML力场将速度提升六个数量级，更高效表征水分子时空关系

计算材料学 2024-12-20 11:18
文章摘要
韩国首尔国立大学的团队提出了一种使用机器学习力场（MLFF）通过深度势能分子动力学（DPMD）来研究盐溶液中水动力学的方法。该研究解决了传统水模型在捕捉加盐后水动态行为方面的不足，并展示了MLFF在处理大规模系统中的速度优势。研究结果表明，DPMD模型能够准确再现盐溶液中水的扩散特性，尤其是在高浓度盐溶液中观察到的水动力学加速现象。此外，研究还探讨了水分子的协同运动和重新取向动力学，为未来研究提供了新的方向。
Science子刊，理解更真实的溶液，ML力场将速度提升六个数量级，更高效表征水分子时空关系
查看文献： Spatiotemporal characterization of water diffusion anomalies in saline solutions using machine learning force field
查看期刊：Science Advances
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