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标题: 关于机器学习势中量化泛函选择的问题 [打印本页]

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退休老干部    时间: 2022-8-11 23:05
标题: 关于机器学习势中量化泛函选择的问题
我想请问一下各位老师,就是我用b3lyp/6-31+G*跑aimd,然后用XYGJ-OS/6-311+g**重新算aimd跑出来的结构的单点,用机器学习量化的结果,然后用学习出来的模型跑MD,发现一跑温度就飙很高,构型也很不合理,但是基于wb97xd的机器学习模型跑MD时温度就能维持一段时间。这是因为双杂化的精度高,对结构太敏感了吗?请问各位老师有没有什么办法解决这个问题呢?
谢谢!

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LittlePupil    时间: 2022-8-11 23:53
本帖最后由 LittlePupil 于 2022-8-11 23:54 编辑

说句和问题关系不大的,开发者好像说过XYGJ-OS搭配G3large基组才能达到它的最好精度。
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sobereva    时间: 2022-8-12 07:18
你先看看你搞出来的机器学习势的势能面特征,是否平滑、有期望的变化行为。也可以对一些关键的几何参数在两个级别下构建出来的势都做扫描(也可以求差),比较一下看看关键差异在哪
那么小的不带高角动量极化函数的基组对于双杂化泛函根本没法用。仔细看
谈谈量子化学中基组的选择
http://sobereva.com/336http://bbs.keinsci.com/thread-3545-1-1.html
双杂化计算怎么也得从def2-TZVP起步,要么根本别用


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退休老干部    时间: 2022-8-12 09:09
sobereva 发表于 2022-8-12 07:18
你先看看你搞出来的机器学习势的势能面特征,是否平滑、有期望的变化行为。也可以对一些关键的几何参数在两 ...

好的,谢谢老师!我去研究一下!
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退休老干部    时间: 2022-8-12 09:10
LittlePupil 发表于 2022-8-11 23:53
说句和问题关系不大的,开发者好像说过XYGJ-OS搭配G3large基组才能达到它的最好精度。

倒也不需要太高精度,能够解决问题就行
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k64_cc    时间: 2022-8-12 19:13
这取决于你用了啥机器学习势,test结果如何,有没有推广性
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退休老干部    时间: 2022-8-13 10:46
sobereva 发表于 2022-8-12 07:18
你先看看你搞出来的机器学习势的势能面特征,是否平滑、有期望的变化行为。也可以对一些关键的几何参数在两 ...

非常感谢老师的提议!我知道问题出在哪里了,是我在构建数据集的时候xygjos的力取错了,Q-Chem输出的是梯度,梯度的方向和原子受力的方向相反,所以基于xygjos机器学习势的势能面扫描图和正常的是反的(wb97xd我是在gaussian里算的,输出的是力)




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