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面向铁电相变的机器学习:基于图卷积神经网络的分子动力学模拟

欧阳鑫健 张岩星 王之龙 张锋 陈韦嘉 庄园 揭晓 刘来君 王大威

物理学报2024，Vol.73Issue(8)：P.273-286,14.
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物理学报2024，Vol.73Issue(8)：P.273-286,14.DOI:10.7498/aps.73.20240156

面向铁电相变的机器学习:基于图卷积神经网络的分子动力学模拟

欧阳鑫健 1张岩星 2王之龙 1张锋 1陈韦嘉 1庄园 1揭晓 1刘来君 3王大威1

作者信息

  • 1. 西安交通大学电子与信息学部微电子学院,西安710049
  • 2. 河南师范大学物理学院,新乡453007
  • 3. 桂林理工大学材料科学与工程学院,桂林541004
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摘要

关键词

铁电相变/机器学习/势函数

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

欧阳鑫健,张岩星,王之龙,张锋,陈韦嘉,庄园,揭晓,刘来君,王大威..面向铁电相变的机器学习:基于图卷积神经网络的分子动力学模拟[J].物理学报,2024,73(8):P.273-286,14.

基金项目

国家自然科学基金(批准号:11974268,12111530061)资助的课题. （批准号:11974268,12111530061）

物理学报

OA北大核心CSTPCD

1000-3290

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