motor的博客

本文全面解析了有机材料设计与相关计算方法，涵盖量子化学基础（如Hartree-Fock理论、DFT）、机器学习在化学中的应用、分子动力学模拟、材料设计与优化策略、数据处理与特征工程、激发态性质研究、以及非绝热分子动力学等内容。同时总结了当前研究面临的挑战及未来发展方向，旨在为有机材料的设计与研究提供方法论支持和技术参考。

本文探讨了利用机器学习方法对有机材料的光学性质进行设计与优化，重点介绍了基于深度神经网络（DNN）的标准模型、融合物理方程的多任务模型以及迁移学习模型的构建与实现。通过对比不同特征表示（如Dragon描述符和分子指纹）及模型架构的性能，研究发现物理融合模型相较于标准DNN提升了20%的预测准确性，而迁移学习在有限高精度数据（TZVP）上的应用则提升了近45%的预测性能。研究还总结了数据管理、特征选择和模型优化在材料设计中的关键作用，并展望了未来在先进特征表示、模型架构优化和迁移学习扩展应用方面的潜力。

本博文介绍了一种基于数据驱动和机器学习的理性设计策略，用于发现和优化具有定制光学特性的有机材料。通过结合高通量筛选、量子化学计算和机器学习方法，研究团队构建了大规模分子库，并预测了分子的极化率和折射率等关键光学属性。研究揭示了分子结构与光学性能之间的关系，并筛选出具有高折射率的有机分子，为光学和光电子领域提供了潜在的材料候选物。此外，博文还展示了ChemLG、ChemHTPS、ChemBDDB和ChemML等软件工具在材料设计中的应用，并展望了未来的研究方向，包括优化机器学习模型、扩大化学空间探索以及拓展至

本博文介绍了基于机器学习方法对非绝热分子动力学轨迹的分析案例。通过轨迹相似性分析、经典多维缩放（MDS）、Fréchet距离分析以及主成分分析（PCA），展示了如何从复杂的动力学轨迹中提取关键信息。案例包括CH₂NH₂⁺分子、藻胆素以及位点-激子模型的动力学研究，强调了机器学习在处理激发态动力学中的潜力和挑战。文章还讨论了描述符选择、降维方法优化以及集体坐标的表征等未来研究方向。

本博客详细解析了多种非绝热分子动力学轨迹分析方法，包括Fréchet距离、MDS（多维缩放）分析、ISOMAP、扩散图和PCA（主成分分析）等，通过具体案例探讨了这些方法在分子动力学研究中的应用与比较。博客还总结了不同方法的适用场景，并展望了未来在复杂体系和大数据驱动下的发展方向，为深入理解分子反应机制提供了重要参考。

本文综述了非绝热分子动力学轨迹分析的核心方法与应用，涵盖坐标选择、动力学模拟方法（如TSH和MM-SQC）、降维技术（包括主成分分析、多维标度、等距特征映射和扩散映射）以及轨迹相似性的测量方法（如Fréchet距离）。通过实际应用案例，如分子异构化和蛋白质动力学分析，展示了这些方法在理解和描述复杂分子系统演化过程中的重要作用。文章为研究人员提供了方法选择的参考框架，并展望了未来结合大数据和机器学习的发展方向。

本文探讨了如何利用机器学习技术，特别是无监督降维方法，分析非绝热分子动力学轨迹数据。非绝热动力学在光物理、光化学和光生物过程中广泛存在，但涉及大量自由度和高维数据，传统分析方法面临巨大挑战。通过引入主成分分析（PCA）、多维标度（MDS）、等距特征映射（ISOMAP）、扩散映射和自动编码器等降维方法，结合描述符选择和Fréchet距离相似度分析，可以有效提取关键分子运动信息，揭示反应机制。文章系统介绍了Kabsch算法对齐几何结构、Fréchet距离轨迹聚类以及反应坐标的提取流程，展示了机器学习在化学研究中

本博文探讨了机器学习在波函数理论中的应用，重点分析了一维盒子中粒子的高斯过程贝叶斯学习与变分优化方法，以及使用 PauliNet 和 CCSD(T) 计算氢化锂基态能量的案例。文章比较了不同机器学习方法的优势与挑战，展望了实空间方法和监督学习方法的发展前景，并总结了机器学习波函数方法的未来趋势。

本文探讨了机器学习技术在量子化学领域中的应用，特别是其在波函数表示与求解中的作用。重点介绍了三种基于机器学习的方法：FermiNet、PauliNet和SchNOrb，分别分析了它们的网络架构、计算复杂度及在量子化学中的实际应用。通过具体案例展示了这些方法在求解薛定谔方程和模拟量子系统中的优势。文章还对比了不同方法的特点，为读者提供了根据需求选择合适方法的指导，并展望了机器学习在量子化学领域的未来发展趋势。

本文介绍了机器学习方法在量子波函数建模中的应用，重点讨论了高斯过程态（GPS）和FermiNet两种方法。GPS基于高斯过程回归，在Fock空间中通过核函数编码多体关联效应，适用于多参考设置和基准计算；FermiNet则基于深度神经网络，在实空间中通过广义斯莱特行列式实现反对称性，适用于原子、分子系统及强关联系统。文章还对两种方法的优缺点进行了对比分析，并探讨了其面临的挑战与未来发展方向。

本文探讨了机器学习在量子化学中电子波函数表示中的应用。文章介绍了基于神经网络和高斯过程等机器学习方法如何用于解决量子多体问题，包括福克空间和实空间中的波函数建模。重点分析了受限玻尔兹曼机（RBM）、FermiNet、PauliNet 和 SchNOrb 等方法的原理、优势及其在不同系统中的应用效果。通过变分蒙特卡罗（VMC）方法优化波函数参数，这些技术在精度和适用性上均超越了传统方法，为量子化学和物理学研究提供了新的强大工具。

本文综述了机器学习在改进半经验量子化学方法中的应用，重点介绍了ML-EHM和ML-DFTB等新兴方法的原理、训练过程及实际案例。通过结合深度神经网络和量子化学理论，这些方法在分子轨道预测、能量计算及化学性质分析方面表现出更高的精度和适用性。文章还探讨了其在分子动力学模拟、药物研发和材料科学等领域的应用前景，并展望了未来数据驱动、多尺度模拟和跨学科融合的发展趋势。

本文介绍了如何利用机器学习（ML）改进半经验量子力学（SQM）方法，以提升其计算精度。文章概述了SQM方法的基本原理及其局限性，详细讨论了两种主要的ML改进策略：Δ-学习策略和将ML函数融入半经验哈密顿量。此外，文章列举了几种具体的ML-SQM方法，如AIQM1、OrbNet Denali、DelFTa、用于生成热预测的ML-SQM方法以及ML-OM2和ML-EHM，并对它们的性能和适用场景进行了对比分析。最后，文章通过一个实际案例展示了AIQM1的应用流程，并展望了ML-SQM方法在未来的发展趋势，包括扩

本文介绍了如何利用机器学习方法重塑密度泛函理论（DFT），特别是针对交换-关联（XC）泛函的建模。讨论了模型输出、损失函数设计以及范德华（vdW）相互作用的处理，同时提供了基于PyTorch的开源模型和案例研究。文章还展望了未来可能用于DFT的深度学习模型，如图神经网络（GNN）、循环神经网络（RNN）和Transformers，并提出了从传统DFT到新一代机器学习增强DFT的发展路径。

这篇博客探讨了如何利用机器学习方法重新设计密度泛函理论（DFT）中的准局部电子密度公式，以提高计算精度和泛化能力。文章重点介绍了两种主要模型：ML XC能量密度模型和ML XC片段能量模型，分别讨论了它们的理论基础、实现方法以及在电子结构预测中的应用。博客还分析了在训练过程中结合Kohn-Sham自洽场（SCF）计算的优化策略，并比较了不同模型输出类型对应的损失函数和训练流程。通过这些创新方法，机器学习在DFT中的应用为复杂分子和材料的模拟提供了新的可能性。

本博客探讨了如何利用机器学习（ML）重新设计密度泛函理论（DFT）中的交换-关联（XC）泛函。文章回顾了ML与DFT XC泛函的发展历程，介绍了基于全局电子密度和准局部电子密度的ML模型构建方法，并讨论了其在小分子和大分子系统中的表现与可转移性挑战。此外，博客总结了当前ML-DFTXC方法的优势与不足，并展望了未来可能的发展方向，包括数据驱动的改进、描述符优化、算法创新及跨学科应用。ML-DFTXC在分子结构预测、材料性质计算和化学反应模拟等领域已展现出巨大潜力，有望为化学和材料科学提供更精确和高效的理论工

本文介绍了数据驱动的完全活性空间二阶微扰理论（DDCASPT2）方法，并通过水分子和臭氧分子的案例展示了其在量子化学计算中的应用。通过结合低级别计算数据和机器学习模型，DDCASPT2能够高效预测高精度的分子性质，显著降低了计算成本。文章还讨论了该方法的技术要点、优势及未来发展方向，为量子化学领域提供了新的思路和工具。

本文深入解析了量子化学中的耦合簇方法（CCSD）和多组态方法（如CASPT2），并介绍了基于数据驱动的改进版本（如DDCC和DDCASPT2）。耦合簇方法通过引入哈密顿量和簇算符求解能量表达式，但计算成本高；为此，DDCC 利用 MP2 级别的数据预测关键参数，显著提高了效率。CASPT2 在 CASSCF 基础上捕获动态相关能，但操作复杂且计算需求高，DDCASPT2 则通过数据驱动策略降低了使用门槛和成本。文章还探讨了这些方法的适用场景及未来发展方向。

本博客探讨了机器学习在量子化学中的融合与加速策略，重点介绍了量子化学的基本方法，如Hartree-Fock理论和后Hartree-Fock方法中的耦合簇理论。通过结合机器学习技术，如迁移学习、协同克里金法和分层机器学习，实现了对量子化学计算的精度提升与效率优化。文章还详细分析了数据驱动的方法在耦合簇理论和其他量子化学方法（如CASPT2）中的应用，并通过具体案例展示了其显著效果。未来，这些方法有望在材料科学、药物研发等领域发挥重要作用，推动量子化学研究的发展。

本文探讨了多种机器学习方法在量子化学中的组合与应用，包括Δ-学习、迁移学习、协同克里金和分层机器学习。通过具体案例分析，展示了这些方法在处理多保真度数据、提高预测精度和降低计算成本方面的优势。同时，文章提供了不同方法的选择依据和适用场景，为量子化学研究中的机器学习应用提供了系统性的参考。

本文探讨了如何利用机器学习改进量子化学方法，重点介绍了多方法学习策略的原理、特点及其应用场景。文章详细分析了Δ-学习、LFAF、Δ-学习与LFAF的组合以及迁移学习的核心思想和优势，并通过对比总结帮助读者根据具体计算需求选择合适的方法。此外，还提供了方法选择的决策流程以及未来发展趋势的展望，旨在提升量子化学计算的准确性和效率。

本文探讨了机器学习在预测分子激发态性质和紫外/可见光谱中的应用，比较了KREG和SchNarc两种模型在光谱预测中的性能差异。通过乙烯和亚甲基铵阳离子的案例分析，展示了机器学习模型对光谱预测的准确性和可转移性，并进一步探讨了静电势分析在揭示分子电荷分布特性中的意义。文章总结了不同方法的特点与挑战，展望了未来在构建通用模型、大分子系统和凝聚相系统光谱预测中的发展方向。

本文介绍了机器学习在激发态性质预测及光谱计算中的应用，重点探讨了SchNarc方法在激发态势能面和偶极矩学习中的使用。通过两个案例研究，展示了ML-NEA方法在单分子UV/vis吸收光谱模拟中的优势，以及SchNarc模型在不同分子间预测的可转移性和高效性。文章还讨论了模型训练的关键因素，包括理论水平选择、收敛性判断和计算资源优化，为激发态性质研究提供了新的工具和思路。

本文探讨了机器学习在分子激发态性质研究中的应用，重点介绍了其在紫外-可见吸收光谱模拟中的作用。传统的量子化学计算面临高计算成本和低效率的问题，而机器学习提供了一种高效的替代方案。文章详细分析了KREG和SchNarc两种机器学习模型在预测能隙、跃迁偶极矩和振子强度等方面的应用，并通过案例研究展示了其有效性。此外，还讨论了机器学习在获取激发态原子电荷和静电势方面的潜力。未来，随着机器学习技术的发展，其在化学研究领域将发挥更加重要的作用。

本文探讨了机器学习在量子化学中的应用，重点研究了电子密度、偶极矩和极化率等分子性质的预测方法。通过引入物理动机，机器学习模型能够高效准确地预测这些性质，为分子模拟和材料设计提供了新思路。文中介绍了DeepDFT、A3MDnet等模型的应用，以及如何处理对称性和旋转等变性等关键问题，同时探讨了模型优化策略和未来发展方向。

本文系统介绍了电子密度预测的各种方法与计算实践，包括基于量子化学和机器学习的方法，如 SA-GPR、A2MDnet 和 A3MDnet。同时探讨了针对密度泛函理论（DFT）的建模方法、XC 泛函的学习以及量子深场（QDF）等技术。文章还详细解析了电子密度的积分方法，包括笛卡尔网格和球面积分，并通过 PySCF 和 A3MDnet 的案例展示了如何获取和预测电子密度。最后，总结了各方法的优劣，并展望了未来的发展趋势，如深度学习的应用和多尺度建模。

本文介绍了电子密度在量子化学中的基础概念及其在机器学习方法中的预测应用。从电子密度的定义、性质，到基于数值和分析的机器学习预测方法，全面探讨了电子密度学习的理论基础和技术手段。同时，还讨论了电子密度与原子分子理论的关系及其在实际应用中的潜力和挑战。

本文探讨了在分子结构优化中应用机器学习技术，特别是RVO和RS-RFO方法的比较。通过水分子（H₂O）和乙醛与乙烯醇互变异构过渡态的优化案例，分析了RVO方法在收敛速度、稳定性以及处理约束条件方面的优势。文章还介绍了OpenMolcas软件包中相关算法的实现及未来发展方向。

本文介绍了受限方差优化（RVO）方法在分子结构优化中的应用。RVO基于高斯过程回归（GPR）中的广义增强克里金（GEK）技术，结合了标准二阶优化方案与GPR的优势，为分子能量最小化提供了高效解决方案。文章详细阐述了RVO的数学原理、实现细节，并通过基准测试和案例研究（如H₂分子）展示了其优越性能。RVO在平衡结构、过渡态和反应路径优化等方面均表现出比传统RS-RFO方法更少的迭代次数和更高的效率，为未来大规模系统优化及多领域应用提供了新思路。

本文探讨了分子结构优化中的约束优化方法及机器学习技术的应用。首先介绍了罚函数优化、拉格朗日乘数法优化、直接法和投影约束优化（PCO）等约束优化技术，并对它们的优缺点进行了比较。随后，讨论了几何优化的迭代子空间直接反演（GDIIS）方法及其优化流程。最后，重点分析了机器学习方法，尤其是高斯过程回归（GPR）在分子结构优化中的潜力，并回顾了相关研究进展。通过结合约束优化与机器学习，未来有望在分子结构优化领域实现更高精度和效率。

本文综述了分子结构优化领域的传统方法与新兴机器学习方法，重点介绍了基于高斯过程回归（GPR）的受限方差优化（RVO）方法在分子几何优化和势能面探索中的应用。传统优化方法基于二阶展开模型和准牛顿策略，具有良好的效率和鲁棒性，但仍存在对非谐特性描述不足、依赖Hessian更新等问题。而GPR-RVO方法通过构建概率模型并引入不确定性估计，提供了多驻点处理能力、更高的收敛性和更强的灵活性。通过案例研究展示了该方法在稳定结构优化和过渡态优化中的高效性和准确性，为未来计算化学中的优化任务提供了新的方向。

本文探讨了机器学习在振动光谱学中的应用，重点介绍了如何利用高斯过程回归（GPR）和神经网络构建势能面并求解薛定谔方程。文中提供了详细的代码实现步骤，并对机器学习在振动光谱预测中的未来发展进行了展望。

本文详细探讨了机器学习在振动光谱学中的广泛应用，包括光谱分类、特征识别以及细菌对抗生素响应的区分等实际案例。同时，还介绍了机器学习在求解振动薛定谔方程和构建量子动力学友好的势能面中的应用，通过案例研究展示了神经网络和高斯过程回归的具体实现方法。文章总结了机器学习在该领域的优势与挑战，并展望了未来发展方向，特别是在处理高维复杂系统和提升计算精度方面的潜力。

本文探讨了机器学习在振动光谱学中的广泛应用，包括基于经典分子动力学计算振动光谱的方法、机器学习构建势能面（PES）的特点、高维模型表示（HDMR）在PES构建中的应用、全维GPR PES在振动光谱计算中的表现，以及机器学习在结构、势能和光谱映射中的作用。文章还总结了不同机器学习方法的性能对比，并展望了未来发展方向。通过合理选择和组合机器学习方法，可以显著提高振动光谱计算的准确性和效率。

本文综述了振动光谱学的基本原理及其在环境监测、化学反应研究和材料科学等领域的应用。讨论了传统振动光谱计算方法（如谐波近似、振动微扰理论、变分方法等）的优缺点，并详细介绍了机器学习在振动光谱学中的具体应用，包括势能面构建、基函数和配置点优化、光谱精度提升以及光谱-结构反向映射。通过结合机器学习技术，可以显著降低计算成本，提高精度，为分子和材料的设计与分析提供更高效的工具。

本博文探讨了机器学习在激发态非绝热分子动力学模拟中的应用，重点介绍了两种结合机器学习的方法：HEOM和TSH。通过使用机器学习模型替代传统高计算成本的方法，显著提高了模拟效率，同时讨论了当前面临的挑战及未来发展方向，如探索ML失败原因、降低训练数据成本和构建通用模型。

本文探讨了机器学习辅助的轨迹面跳跃（TSH）方法在激发态动力学中的应用。重点介绍了混合量子-经典动力学框架下的TSH算法，包括瞬时概率算法（如FSSH）和全局概率算法（如ZNSH）。文章详细分析了FSSH的运动方程、跃迁概率计算及其存在的问题，并讨论了非绝热耦合的处理方法。同时，文章还展示了机器学习在势能面、非绝热耦合和自旋-轨道耦合学习中的应用，以及训练集生成和主动学习策略。最后通过全量子动力学和TSH在特定化学系统上的案例研究，展示了机器学习如何加速激发态动力学模拟。

本博文探讨了利用机器学习（ML）加速激发态动力学研究的前沿方法，重点介绍了全量子动力学和混合量子-经典动力学（如层次运动方程HEOM和轨迹表面跳跃TSH）的基本原理及其计算挑战。文章综述了ML在势能面建模、非绝热耦合预测以及动力学传播中的应用，并通过多个分子系统的实际案例展示了ML辅助NAMD的显著效率提升。同时，博文提供了两个详细的案例研究，分别演示了ML辅助TSH和HEOM方法的实施流程，为读者开展相关研究提供了理论基础与实践指导。

本文介绍了基于主动学习构建机器学习势场的方法，并结合随机表面行走（SSW）算法和Steinhardt型序参数进行势能面探索与结构优化。通过金属锂的案例研究，展示了如何利用主动学习策略高效生成可靠势场，并结合密度泛函理论（DFT）计算和LASP软件实现全局优化。文中详细描述了采样、去重、训练和迭代优化的完整流程，总结了主动学习在化学和材料领域的重要作用及未来发展方向。

本文探讨了主动学习（Active Learning, AL）在构建机器学习势（ML势）中的应用。高质量的训练数据集对ML势的成功至关重要，而传统的被动监督学习方法存在效率低下、数据冗余和容易过拟合等问题。AL方法通过迭代过程逐步改进ML模型，基于预定义的数据选择规则，避免数据冗余并提高训练效率。文章介绍了AL的两种主要策略（基于池和基于流）以及三种常用的查询策略（不确定性采样、委员会查询和失败收集），并分析了它们的适用模型、选择标准和成本特点。最后，通过Li系统的案例展示了AL方法构建高质量训练集和训练全局