可以与空间耦合的神经网络分子微扰模型BeO

前文《用神经网络模拟分子：钠的卤化物》中用两个相互向对方收敛的网络来模拟NaF，

 

经实验计算表明，这个键值也可以反映网络结构的一些差异，但这个网络的节点与原子核外电子的运动方式有很大的不同。这个模型无法体现三维空间对电子运动的影响。

所以需要想办法在这个模型中加入空间约束，让网络的节点更加接近原子核外电子。以BeO为例，Be第二层有2个电子，氧第二层有6个电子，第一层的两个电子约化到核电荷数里。成双键，每个电子用3个节点表示，构成电子的运动向量，让向量满足要求

 

 

先不考虑自旋，Be空间约束部分

 

表达Be核外两电子的运动状态，

 

让这两个向量大小相等，方向相反，长度归一化等于Be原子的半径，并用yi的值训练Be左侧的网络。

氧空间约束部分

 

表达O核外6个电子的运动状态。并让这6个向量满足共轭，正交和归一化条件，并用yj的值训练O右侧的网络。

 

然后再让Be的右侧网络和O的左侧网络向对方收敛。

 

 

这个模型考虑了Be和O成键过程中空间和物质两部分的约束。

首先让Be网络和O网络向空间收敛，表达空间约束，

再让Be网络和O网络彼此向对方收敛表达自由电子假设，

彼此构成一种微扰。

再让Be网络的左右两部分耦合，再让O网络左右两部分的权重耦合。重复直到满足收敛标准。

 

总结

以上是生活随笔为你收集整理的可以与空间耦合的神经网络分子微扰模型BeO的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

如果觉得生活随笔网站内容还不错，欢迎将生活随笔推荐给好友。