原子模拟机器学习模块化方法数据集

数据集概述

本数据集围绕原子模拟领域的机器学习模块化方法展开，聚焦开源软件包Amp的开发与应用，涉及电子结构计算、机器学习势函数构建及多物种原子系统能量与力的插值模拟，为原子尺度模拟研究提供数据支持。

文件详解

• 文件名称：Amp.tar.gz
• 文件格式：压缩包（.gz）
• 内容说明：包含开源原子机器学习软件包Amp的相关文件，支持周期性与非周期性系统的势能面表示，兼容多种电子结构代码，具备高斯型、双谱型、泽尼克型描述符及神经网络模型功能。

适用场景

• 计算材料科学研究：用于开发原子尺度机器学习势函数，提升分子动力学模拟效率
• 电子结构计算优化：探索机器学习对电子结构计算精度与成本的平衡方法
• 跨尺度模拟研究：支持大尺寸、长时间尺度的原子系统模拟分析
• 开源科学软件应用：为原子模拟环境（ASE）集成机器学习工具提供实践案例