多原子反应体系的高精度拟合势能面

本文介绍了近几年来我们组构建多原子反应体系的高精度拟合势能面的进展。我们基于神经网络(NN)方法,成功构建了多原子气相分子体系和气相分子在金属表面解离的一系列势能面。这些势能面的拟合精度相当高,并且经过了严格的量子动力学测试,能广泛应用到动力学研究中。我们还提出了一种新的置换不变势能面的拟合方法,即基本不变量神经网络方法(FI-NN)。基本不变量的使用极大地减少了神经网络输入层多项式的个数,有效提高了势能面的计算速度。