浙江大学化学系王林军课题组：基于机器学习力场的硒化镉量子点表面羧酸配体构型研究

本文由浙江大学化学系王林军课题组发表，研究了基于机器学习力场的硒化镉量子点表面羧酸配体构型。文章背景介绍了量子点的广泛应用前景及其面临的挑战，特别是表面配体构型对量子点性能的影响。研究目的在于通过机器学习方法构建复杂体系的力场，以模拟大尺寸量子点的表面配体构型。研究结论表明，通过构建完备的数据集和使用深度学习框架，成功开发了能够稳定模拟大尺寸量子点的机器学习力场，揭示了不同晶面和配体链长对量子点表面配体构型的影响，为后续研究奠定了基础。