AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · রসায়ন ও উপকরণ · arXiv · 2026-10-22

ম্যাগনেসিয়াম যৌগের জন্য টাইট বাইন্ডিং ও মেশিন লার্নিং পটেনশিয়ালের একটি সম্মিলিত মডেল

মূল শিরোনাম: A Combined Tight Binding with Machine Learning Potential Model for Magnesium Compounds

গবেষকরা DFTB+MACE উপস্থাপন করেছেন—ম্যাগনেসিয়াম-ভিত্তিক সিস্টেমের জন্য এমন একটি মডেল, যা ডেনসিটি ফাংশনাল টাইট বাইন্ডিংকে মেশিন লার্নিং আন্তঃপরমাণবিক পটেনশিয়াল MACE-এর সঙ্গে একত্রিত করে এবং প্রচলিত বিকর্ষণী জোড়া পটেনশিয়ালকে DFT-DFTB শক্তি ও বলের পার্থক্যের ওপর প্রশিক্ষিত একটি বহু-বডি MACE পটেনশিয়াল দিয়ে প্রতিস্থাপন করে। তারা এটি MgO-CO2 শোষণ সিস্টেমের কাঠামোগত রিল্যাক্সেশন, জল-ক্লাস্টারের মলিকিউলার ডাইনামিক্স এবং স্থায়ী fcc-MgO ও মেটাস্টেবল bcc-MgO-এর ফোনন স্পেকট্রায় প্রয়োগ করেছেন। এই মডেল মাত্র মাঝারি অতিরিক্ত ব্যয়ে জোড়া-পটেনশিয়াল DFTB-এর তুলনায় নির্ভুলতা উন্নত করে এবং বেশিরভাগ মেশিন লার্নিং পটেনশিয়াল যা দিতে পারে না এমন ইলেকট্রনিক কাঠামো সরবরাহ করে।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →