JPCL 展望｜非绝热分子动力学模拟分析中的无监督机器学习

计算材料学 2024-10-12 14:01
文章摘要
该文章探讨了无监督机器学习在非绝热分子动力学模拟（NAMD）分析中的应用。文章首先介绍了NAMD模拟在理解光诱导反应通道和复杂分子激发态运动中的重要性，并指出其产生的高维数据给分析带来的挑战。随后，文章详细讨论了无监督机器学习方法的选择、分子描述符的构建以及分析框架的建立，强调了这些方法在自动化分析复杂动力学数据中的优势。文章还总结了当前技术的应用现状与挑战，并对未来发展方向进行了展望，为该领域的进一步研究提供了指导。
JPCL 展望｜非绝热分子动力学模拟分析中的无监督机器学习
查看文献： Unsupervised Machine Learning in the Analysis of Nonadiabatic Molecular Dynamics Simulation
查看期刊：The Journal of Physical Chemistry Letters
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