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申请/专利权人：厦门大学

摘要：本发明提供了一种用于导体绝缘体界面模拟的势函数模型获取方法和装置，方法包括：将导体和绝缘体的介电响应在两个子框架内进行分别处理后合并为体系的整体介电响应。基于这种对介电响应的杂化描述，可以得到给定外电场边界条件下体系的电荷分布。接着，采取长短程作用分离的方式对体系势能面进行描述，最终得到包含导体绝缘体界面介电响应的机器学习势能面模型。本发明能够同时描述导体和绝缘体的介电响应。

主权项：1.一种用于导体绝缘体界面模拟的势函数模型获取方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S100，基于给定的指定体系的初始原子结构，对指定体系进行分子模拟，得到n个原子结构，并从n个原子结构中抽取m个原子结构作为初始数据集，所述指定体系包括相互接触的导体和绝缘体，n＞m＞1；S200，利用第一性原理计算当前数据集对应的每个原子结构对应的总能量、总原子受力信息和绝缘体对应的最大局域化万尼尔函数中心，并基于最大局域化万尼尔函数中心获取最大局域化万尼尔函数中心机器学习模型；所述当前数据集的初始值为所述初始数据集；总原子受力信息包括对应原子结构对应的所有原子对应的总原子受力；S300，基于所述最大局域化万尼尔函数中心机器学习模型，获取当前数据集对应的每个原子结构中的绝缘体对应的电荷空间分布，以及对当前数据集对应的每个原子结构施加与第一性原理计算过程中施加的外电场相同的外电场，并基于可极化电极模型获取施加了外电场的原子结构中的导体对应的电荷空间分布；得到当前数据集对应的每个原子结构对应的整体电荷空间分布；S400，基于当前数据集对应的所有原子结构对应的整体电荷空间分布构建体系长程机器学习势函数，并利用构建的体系长程机器学习势函数获取当前数据集对应的每个原子结构对应的长程能量和长程原子受力信息；长程原子受力信息包括对应原子结构对应的所有原子对应的长程原子受力；S500，基于短程能量数据集和短程原子受力数据集获取N个体系短程机器学习势函数，并将N个体系短程机器学习势函数和所述体系长程机器学习势函数进行加和，得到N个体系机器学习势函数；其中，短程能量数据集中的每个能量等于对应的原子结构对应的总能量和长程能量的差值，短程原子受力数据集中的每个原子受力由对应的原子结构对应的总原子受力信息和长程原子受力信息中的原子受力的差值形成，N≥2；S600，基于N个体系机器学习势函数中的一个体系机器学习势函数作为参考体系机器学习势函数，对当前k个源原子结构进行施加了对应设定外电场的分子模拟，得到k*n1个原子结构，作为当前测试用原子结构；n1＞1；当前k个源原子结构的初始值为指定的k个初始原子结构；S700，基于N个体系机器学习势函数获取当前测试用原子结构对应的k*n1个最大原子受力偏差，如果k*n1个最大原子受力偏差中存在位于预设误差范围内的最大原子受力偏差，则将对应的原子结构作为候选数据集，并从候选数据集中获取m1个原子结构加入当前数据集中，以及从加入数据集中的m1个原子结构中获取k个原子结构作为当前k个源原子结构，执行S200；否则，执行S800；S800，将当前数据集作为目标数据集，并基于所述目标数据集获取目标机器学习势函数，作为用于导体绝缘体界面模拟的势函数模型。

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百度查询： 厦门大学 用于导体/绝缘体界面模拟的势函数模型获取方法和装置