JCP特刊：DATA-ENABLED THEORETICAL CHEMISTRY

yflchx · 发表于 Post on 2018-6-10 10:12:06

DATA-ENABLED THEORETICAL CHEMISTRY

https://aip.scitation.org/toc/jcp/148/24?expanded=148

Machine learning，理论化学新的增长点？！

sobereva · 发表于 Post on 2018-6-10 10:55:52

Grimme的态度：
In the authors‘ opinion, the vastly growing field of ML
technologies may only have a big impact for selected
computational chemistry problems (when the questions and
interactions are “fuzzy”).
这点我是赞同的

hanshan · 发表于 Post on 2018-6-10 13:07:43

sobereva 发表于 2018-6-10 10:55
Grimme的态度：
In the authors‘ opinion, the vastly growing field of ML
technologies may only have ...

sob好快啊
刚刚看到这篇文献
Grimme, S. and P. R. Schreiner (2018). "Computational Chemistry: The Fate of Current Methods and Future Challenges." Angewandte Chemie-International Edition 57(16): 4170-4176.

archer · 发表于 Post on 2018-6-11 10:23:59

机器学习很热啊

hakuna · 发表于 Post on 2018-6-11 11:18:49

直言了，不怎么觉得这会成“新的增长点”，在"Computational Chemistry“基础上”Machine learning“一下，怎么都感觉是在”GAUSSIAN"上，再“GAUSSVIEW"一下，不会产生新的”理论化学“，反倒是感觉”Machine learning“来"Computational Chemistry“这里打工，找了口饭吃......

yflchx · 发表于 Post on 2018-6-11 12:06:48

hakuna 发表于 2018-6-11 11:18
直言了，不怎么觉得这会成“新的增长点”，在"Computational Chemistry“基础上”Machine learning“一下， ...

1. 打了个问号的，不敢贸然下结论。

2. 若干年后再看看情形如何。

3. 里面的文章值得一看，但是不感兴趣的就算了。

Jasminer · 发表于 Post on 2018-6-11 21:21:01

sobereva 发表于 2018-6-10 10:55
Grimme的态度：
In the authors‘ opinion, the vastly growing field of ML
technologies may only have ...

基本赞同。
计算化学主要目的是知其所以然，而机器学习长处是不知其所以然先知其然。
所以个人认为ML和高通量一样，会在某些特定领域特定时期发挥重大作用，然而绝不会占据科学的主流。

hakuna · 发表于 Post on 2018-6-12 08:57:50

yflchx 发表于 2018-6-11 12:06
1. 打了个问号的，不敢贸然下结论。

2. 若干年后再看看情形如何。

1. 注意到你的疑问了
2. 其实里面的一些东西至少也都中学生年龄了
3. 曾经对那些个东西感过兴趣，后来觉得没啥前途，弃了，所以那么一说，没别的意思，如果觉得有冒犯，我表示歉意！

njfuzjs · 发表于 Post on 2018-6-12 10:46:13

ML感觉还是没法找到一些规律性的东西，更像是拟合流

njfuzjs · 发表于 Post on 2018-6-12 10:48:04

不过前几天看到JACS有篇ML预测晶体结构的，似乎挺有意思。

yflchx · 发表于 Post on 2018-6-12 11:07:30

hakuna 发表于 2018-6-12 08:57
1. 注意到你的疑问了
2. 其实里面的一些东西至少也都中学生年龄了
3. 曾经对那些个东西感过兴趣，后来 ...

只是拿过来讨论，就事论事，不存在什么冒犯的问题，无需多虑。

既然你有深入的了解（从感兴趣到放弃），那你的看法更值得关注。

lerel · 发表于 Post on 2018-6-12 19:58:09

很赞同 sob 的观点。

yflchx · 发表于 Post on 2021-2-9 10:46:55

越来越热闹了。

https://pubs.acs.org/page/vi/machine-learning?ref=vi_journalhome

Virtual Issue Machine Learning in Physical Chemistry

喵星大佬 · 发表于 Post on 2021-2-14 20:03:35

本帖最后由喵星大佬于 2021-2-15 01:36 编辑

给我4个参数就可以拟合一只大象，再来一个还能甩鼻子。。。。

就这个玩意咯

yflchx · 发表于 Post on 2021-2-14 21:07:34

喵星大佬发表于 2021-2-14 20:03
给我4个参数就可以你和一只大象，再来一个还能甩鼻子。。。。

就这个玩意咯

Drawing an elephant with four complex parameters
American Journal of Physics 78, 648 (2010); https://doi.org/10.1119/1.3254017

希望冯·诺伊曼和费米说的只是大象的形貌。

很多问题有标准答案式的回应方式，我倒是乐意见到不同的可能性。

局限于学科常规范式，玩法是倾向于把活做的好些，目前也只能这样了。

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