Phase behavior of continuous-space systems: A supervised machine learning approach

计算机科学 网格 相图 格子(音乐) 临界点(数学) 算法 相空间 人工智能 参数空间 相(物质) 数学 物理 几何学 量子力学 声学 热力学
作者
Hyuntae Jung,Arun Yethiraj
出处
期刊:Journal of Chemical Physics [American Institute of Physics]
卷期号:153 (6) 被引量:2
标识
DOI:10.1063/5.0014194
摘要

The phase behavior of complex fluids is a challenging problem for molecular simulations. Supervised machine learning (ML) methods have shown potential for identifying the phase boundaries of lattice models. In this work, we extend these ML methods to continuous-space systems. We propose a convolutional neural network model that utilizes grid-interpolated coordinates of molecules as input data of ML and optimizes the search for phase transitions with different filter sizes. We test the method for the phase diagram of two off-lattice models, namely, the Widom-Rowlinson model and a symmetric freely jointed polymer blend, for which results are available from standard molecular simulations techniques. The ML results show good agreement with results of previous simulation studies with the added advantage that there is no critical slowing down. We find that understanding intermediate structures near a phase transition and including them in the training set is important to obtain the phase boundary near the critical point. The method is quite general and easy to implement and could find wide application to study the phase behavior of complex fluids.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
568923完成签到,获得积分10
2秒前
Grace159完成签到 ,获得积分10
5秒前
咖啡博士发布了新的文献求助10
7秒前
彦祖i学术完成签到,获得积分10
9秒前
zq完成签到,获得积分20
10秒前
HY完成签到,获得积分10
11秒前
不再挨训完成签到 ,获得积分10
12秒前
学术乞丐完成签到,获得积分20
14秒前
咖啡博士完成签到,获得积分10
15秒前
韭黄发布了新的文献求助10
16秒前
Singularity完成签到,获得积分0
18秒前
JamesPei应助zq采纳,获得10
19秒前
所所应助韭黄采纳,获得10
23秒前
江霭完成签到,获得积分10
26秒前
鲤鱼青槐完成签到,获得积分10
35秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
36秒前
39秒前
缥缈的冰旋完成签到,获得积分10
39秒前
45秒前
46秒前
ailemonmint完成签到 ,获得积分10
46秒前
47秒前
玉ER完成签到,获得积分10
48秒前
49秒前
四十四次日落完成签到 ,获得积分10
49秒前
科研通AI2S应助羊二呆采纳,获得10
49秒前
英吉利25发布了新的文献求助10
51秒前
52秒前
水晶茶杯发布了新的文献求助10
53秒前
欢欢完成签到,获得积分10
54秒前
茯苓完成签到 ,获得积分10
56秒前
小鱼发布了新的文献求助10
57秒前
香香丿完成签到 ,获得积分10
57秒前
58秒前
万能图书馆应助zz123采纳,获得10
58秒前
杜康完成签到,获得积分10
58秒前
Cheung2121发布了新的文献求助10
58秒前
医学小王完成签到 ,获得积分10
59秒前
1分钟前
刘涵完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038112
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575788
关于积分的说明 11373801
捐赠科研通 3305604
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022