AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · रसायन विज्ञान और पदार्थ · arXiv · 2026-10-19

Tersoff-NN: Tersoff विभव का हाइब्रिड मशीन-लर्न्ड बॉन्ड-ऑर्डर विस्तार

मूल शीर्षक: Tersoff-NN: Hybrid Machine-Learned Bond-Order Extension of the Tersoff Potential

मशीन-लर्निंग पोटेंशियल सटीक होते हैं, लेकिन महँगे होते हैं और अपने प्रशिक्षण क्षेत्र के बाहर अविश्वसनीय हो सकते हैं। सिलिकॉन के लिए हाइब्रिड पोटेंशियल Tersoff-NN, Tersoff पोटेंशियल के विश्लेषणात्मक रेडियल पदों और cutoff संरचना को बनाए रखता है और केवल परिवेश-निर्भर बॉन्ड-ऑर्डर कारक को सघन न्यूरल नेटवर्क से निरूपित करता है। 32,768-परमाणु बेंचमार्क पर यह परीक्षण किए गए Behler-Parrinello-प्रकार के NN पोटेंशियल से 4 से 12 गुना तेज़ चलता है, और पारंपरिक Tersoff पोटेंशियल की तुलना में तरल Si की लघु-दूरी संरचना में सुधार करता है।

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