关于机器学习势中量化泛函选择的问题

退休老干部 · 发表于 Post on 2022-8-11 23:05:10

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！

退休老干部 · 发表于 Post on 2022-8-13 10:46:46

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）

k64_cc · 发表于 Post on 2022-8-12 19:13:32

这取决于你用了啥机器学习势，test结果如何，有没有推广性

退休老干部 · 发表于 Post on 2022-8-12 09:10:16

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

退休老干部 · 发表于 Post on 2022-8-12 09:09:28

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！

sobereva · 发表于 Post on 2022-8-12 07:18:09

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/336（http://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

LittlePupil · 发表于 Post on 2022-8-11 23:53:12

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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