具有可微分玻尔兹曼估计的神经网络间接势的稳定性感知训练
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内容提要
介绍了基于样条的神经网络势（s-NNP）框架，结合了MEAM势和神经网络架构的灵活性，能高效描述复杂数据集。演示了该框架在研究原子势函数边界和结构变化方面的优势，以及使用样条滤波器对原子环境编码的方法。
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