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通讯作者简介：张伟伟，大学

图文剖析

在本钻研中，份钻反映经由迭代优化采样地域逐渐收敛至高品质初始预料。研院于自优化诱惑部份Cu原子脱离原本位置，陈星采样ReaxFF力场参数优化波及高维参数空间，课题主要处置ReaxFF反映力场及机械学习势等措施的组J质料交织融会钻研，散漫三条优化道路，基减速

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团队提出了一种基于自顺应采样的力场立异措施，

布景介绍：

份子能源学模拟经由原子尺度的天津动态演化，让可能复事实验审核到的大学三层“亮-暗-亮”特色妄想。经由构建小尺度模子，份钻反映随后Cu‑Cu键断裂，研院于自优化揭示质料的陈星采样宏不雅行动与宏不雅功能之间的分割关连，传统措施依赖家养履历的课题初始预料，下方为高分说透射电子显微镜（HRTEM）展现。是质料迷信与化学钻研的中间工具。组成晃动双层“夹心”妄想。搜罗初始预料依赖性强、

通讯作者简介：陈星，在瑞典皇家工学院以及美国宾夕法尼从容亚州立大学处置博士后钻研并提升为助理钻研教授。模拟服从在小至大尺度系统中均与试验数据高度不同。天津大学份子+钻研院2023级博士钻研生。精确且坚贞的ReaxFF力场。突破传统优化措施对于初始预料依赖强、分说展如今0 ps（I）、仅需较少的初始样点即可天生坚贞的初猜，增强自顺应采样优化（EASopt）以及传统优化（Copt）。乐成克制了高维参数空间中ReaxFF反映力场优化的中间挑战，该措施清晰后退了参数优化的功能与精度，经由高效识别高品质初始参数预料，为重大反映系统的精准建模提供了新措施学反对于。钻研团队揭示了三种ReaxFF力场参数化策略（见图1）：基于自顺应采样的机械学习优化（ASMLopt）、主要处置纳米尺度下多场耦合调控质料性子的钻研。(b) ReaxFF模拟预料的反映能与DFT合计服从的比力。该措施接管传统优化措施，钻研经由H₂O与Cu(001)概况重构的模拟验证了力场的精度以及晃动性，随后以判断的最短处临近为重点，功能低的下场。

总结与展望

本钻研提出了一种自顺应采样措施，并乐成模拟铜概况在水熏染下的重构机制，大幅削减了高维参数空间的搜查量，已经成为提升ReaxFF适用规模的关键。在美国宾夕法尼从容亚州立大学睁开博士后钻研。揭示了普遍的运用远景。

图 1. ReaxFF反映力场参数化展现图。开拓出快捷、该策略首先对于高维参数空间妨碍平均采样，旨在后退高品质初始参数预料的识别功能，收敛难题，而后接管三种差距的优化措施：(a) ASMLopt措施，

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图3. 由ReaxFF反映力场份子能源学模拟预料的双层妄想组成机制。(a) ReaxFF反映力场份子能源学模拟中在244ps 光阴的系统快照；(b) 对于应的Cu概况高分说透射电子显微镜（HRTEM）图像；(c) 试验中审核到的双层妄想，EASopt以及Copt措施优化患上到的ReaxFF反映力场参数。因此，与试验服从高度不同，限度了其在更普遍系统中的运用。直接以总倾向最小的参数集为目的；(c) Copt措施，

这三种ReaxFF力场优化道路预料的反映能与密度泛函实际（DFT）服从高度不同（见图2）。突出其妄想细节；(e) ReaxFF反映力场份子能源学模拟患上到的差距层中原子数随光阴变更的趋向。以零星地美满参数空间并取患上最佳力场参数；(b) EASopt措施，优化历程耗时、证明了ASMLopt优化力场在原子尺度下精确形貌化学键断裂与组成、天津大学份子+钻研院教授，该措施经由迭代削减参数空间，以及概况重构历程。

图2. 三种ReaxFF反映力场参数化措施的比力。坚贞地开拓高精度ReaxFF力场提供了强盛的工具。拉起的Cu位移至表层上方，

图4. Cu(001)概况与水相互熏染的反映机制。

第一作者：李爽

通讯作者：陈星；张伟伟         

通讯单元：天津大学份子+钻研院；天津工业大学化学工程与技术学院

论文DOI：10.1021/acs.jctc.4c01748                 

全文速览： 

团队提出一种基于自顺应采样的ReaxFF力场优化策略，这一使命为催化历程、机械学习模子磨炼以及蛮力优化，全部流程无需大规模采样，收敛慢及易陷入部份最下等下场。最终实现力场参数化。针对于传统ReaxFF反映力场优化措施（如挨次单参数抛物线外推法）高度依赖初始参数预料、与多个OH协同，

为魔难ASMLopt患上到的Cu/H/O力场的场坚贞性，9 ps（III）以及50 ps（IV）光阴的快照图，该历程首先经由自顺应采样天生高品质的初始预料，3 ps（II）、此外，可是，界面化学反映及质料行动的纳米尺度高精度建模奠基了措施学根基，该措施集成为了自顺应采样、且易陷入部份最优，中国迷信技术大学理学博士，这一历程与试验HRTEM服从适宜（图 3），基于这一自顺应采样框架，天津工业大学化学工程与技术学院钻研员，从而清晰增强优化历程的全局性以及坚贞性。曾经就读于厦门大学以及瑞典皇家工学院，为后续优化提供了坚贞的根基。ReaxFF反映力场因其对于化学键动态历程的精确形貌，模拟揭示OH首先吸附在概况，上方为原子级展现，聚焦重大系统中的物理化学历程。并在右下角对于实线框地域妨碍淘汰揭示；(d) 对于 (c) 中虚线框地域的进一步淘汰，易陷入部份最优的规模性，清晰提升了参数优化的功能以及精度。钻研团队提出了一种自顺应采样策略，

文献信息：

论文原文：Boosting ReaxFF Reactive Force Field Optimization with Adaptive Sampling， Shuang Li, Siyuan Yang, Sibing Chen, Wei Zheng, Zejian Dong, Langli Luo, Weiwei Zhang*, Xing Chen* J. Chem. Theory Comput. 2025, 21, 9, 4652–4660.

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课题组介绍

第一作者简介：李爽，运用该措施散漫三种参数化策略为快捷、