快速、準(zhǔn)確的計(jì)算分子間的相互作用能對高效準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)分子動力學(xué)模擬起著至關(guān)重要的作用。在現(xiàn)有的方法中,基于分子力場的相互作用能計(jì)算速度快,但精度不高�；诹孔踊瘜W(xué)的相互作用能計(jì)算精度很高,但對計(jì)算資源和計(jì)算時間都有更高的要求。于是,發(fā)展快速、高精度的相互作用能計(jì)算框架就變的非常必要。近年來,深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在眾多學(xué)科和應(yīng)用領(lǐng)域取得了突破性的進(jìn)展。本文利用深度張量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論方法預(yù)測有機(jī)分子和水分子以及有機(jī)分子和離子之間的相互作用能,進(jìn)而在相對高的精度下,快速合理地預(yù)測其物理化學(xué)性質(zhì)。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過卷積、池化等操作構(gòu)建多隱層的網(wǎng)絡(luò),通過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練隱層中的節(jié)點(diǎn)權(quán)重,實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)中隱含特性的學(xué)習(xí)。深度張量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)一步發(fā)展。在深度張量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,輸入信息通過基函數(shù)轉(zhuǎn)換為一組張量。深度張量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過卷積提取有效信息。首先在固定范圍內(nèi),生成大量的有機(jī)分子和水分子或者有機(jī)分子和不同種類離子的分子結(jié)構(gòu)文件。并通過量化計(jì)算軟件Gaussian09在B3LYP方法和6-31+G*基組下得到體系中兩分子之間的相互作用能并生成數(shù)據(jù)集。然后,以體系中的原子的相互距離以及原子類型作為網(wǎng)絡(luò)輸入,... 

【文章來源】：遼寧師范大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】：45 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1.引言
    1.1 深度張量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        1.1.1 人工智能
        1.1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)
        1.1.3 深度學(xué)習(xí)
        1.1.4 深度張量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    1.2 有機(jī)分子相互作用能對于分子動力學(xué)模擬的研究意義
    1.3 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算相互作用能的優(yōu)勢
    1.4 本文結(jié)構(gòu)
2.量化計(jì)算相互作用能
    2.1 構(gòu)建數(shù)據(jù)集
        2.1.1 甲醇分子與水分子
        2.1.2 甲醇分子與不同類型離子
    2.2 量子化學(xué)計(jì)算相互作用能
        2.2.1 方法與基組
        2.2.2 BSSE校正
    2.3 體系中原子的電荷分布
    2.4 本章小結(jié)
3.DTNN預(yù)測能量
    3.1 DTNN
        3.1.1 DTNN的輸入
        3.1.2 DTNN的輸出
        3.1.3 D_(ij)的高斯特征展開
        3.1.4 T次交互傳遞
        3.1.5 相互作用能E_i
    3.2 DTNN的實(shí)現(xiàn)
    3.3 DTNN的交叉驗(yàn)證訓(xùn)練結(jié)果
        3.3.1 甲醇分子與水分子的訓(xùn)練結(jié)果
        3.3.2 甲醇分子與鈉離子的訓(xùn)練結(jié)果
        3.3.3 甲醇分子與鉀離子的訓(xùn)練結(jié)果
        3.3.4 甲醇分子與氯離子的訓(xùn)練結(jié)果
    3.4 本章小結(jié)
4.結(jié)果分析
    4.1 甲醇分子與水分子的數(shù)據(jù)分析
    4.2 甲醇分子與鈉離子的數(shù)據(jù)分析
    4.3 甲醇分子與鉀離子的數(shù)據(jù)分析
    4.4 甲醇分子與氯離子的數(shù)據(jù)分析
    4.5 DTNN與量化計(jì)算耗時比對
    4.6 DTNN應(yīng)用
    4.7 本章小結(jié)
5.結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝



本文編號：3629909