1308 Интерполяция неадиабатического гамильтониана с помощью машинного обучения

Дунюй Лю

руководитель проекта

Старт

12.10.2022

Представление

01.02.2023

Постерная сессия

27.04.2023

Защита

03.11.2023

Паспорт проекта

Аннотация

Неадиабатический гамильтониан является ключевым фактором при моделировании динамики возбужденного состояния, но расчеты требуют огромных компьютерных мощностей, особенно для больших систем и длинных траекторий. Неадиабатический гамильтониан зависит от изменения положения атомов в системе, и его значение меняется во времени так же медленно, как и положение атомов. Это означает, что интерполяция является эффективным подходом к снижению вычислительных затрат. В данном проекте будет построена...

Отрасль

Информатика

Цель

Разработать модель машинного обучения для интерполяции эволюции неадиабатического гамильтониана с разреженной выборкой данных и оценить точность этой модели с помощью неадиабатического молекулярно-динамического моделирования.

Ожидаемые результаты

Проанализировав свойства флуктуаций неадиабатического гамильтониана требуется определить, какой метод машинного обучения подходит для данной задачи. Требуется построить модель машинного обучения для неадиабатической гамильтоновой интерполяции на основе этого анализа и оценить точность используемой модели с различными параметрами.

Форма и способы промежуточного контроля

Отчёт научному руководителю

Форма представления результатов

Отчёт

Ресурсное обеспечение

Не требуется

Имеющийся задел

В нашей группе имеется опыт анализа неадиабатического гамильтониана методом машинного обучения, см. например: https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jpclett.2c00869