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为什么水在4摄氏度时密度最高?为什么冰会漂浮?人工智能可以通过模拟来解释?

    为什么水在4摄氏度时密度最大?为什么冰会漂浮?为什么重水的熔点不同于普通水?为什么雪花是六重对称的?洛桑经济技术联合会、哥廷根大学和维也纳大学的研究人员进行了一项合作研究,将数据驱动的机器学习技术与量子力学结合起来,提供了对这些问题的物理洞察。该研究于2019年1月2日发表在《国家科学院学报》上。大多数可观测材料的基本成分是电子和原子核。根据量子力学的规律,它们的行为可以用波函数来描述,波函数是漫射云,取决于在给定时间点观察它们的概率。博科公园-科普:通过解薛定谔方程,我们可以对任何物质(包括水)进行建模和预测。但有一个问题。随着电子和原子核数量的增加,即使是使用最快的超级计算机,甚至在经过一个世纪的着名优化计算后,所涉及的复杂性也很快变得难以处理。事实上,对于原子数超过几百个,或超过一纳秒,或1/100000000次方的系统来说,量子力学计算仍然是无法负担的。为了克服这些严重的局限性,研究人员使用人工神经网络(ANN)从量子力学中学习原子之间的相互作用。神经网络结构可以表示为几个相互连接的节点层,模拟人脑神经元的结构。神经网络首先学习原子间的量子力学相互作用,然后快速预测原子系统的能量和力,而无需昂贵的量子力学计算。到目前为止,所有这些听起来都是机器学习的典型成功案例。图片:然而,pexels/pexels许可证有一些微妙之处。与实际的量子力学计算相比,神经网络有一个残差:在大多数情况下,它会引入一个非常小的噪声,有时它会随机猜测输入是否与它所学的任何东西有很大的不同。如何避免人工神经网络的陷阱?研究人员并不是单独使用人工神经网络来预测原子系统,而是作为一种替代模型。从本质上讲,有限温度下材料性能的计算通常涉及许多计算步骤,这些步骤可以委托给廉价的替代模型。最后,可以从最终预测中解释和消除代理真理与基本真理的区别,即人工神经网络与量子力学的区别。利用这些技术,研究人员可以从量子力学中再现水的几个热力学性质,包括冰和水的密度、正常水和重水的融化温度差以及不同形式冰的稳定性。应用人工神经网络计算水和冰的热力学性质,揭示了量子核涨落的重要影响。图片:克里斯托夫·德拉戈。此外,这项研究揭示了对冰和水的特殊性质的一些物理见解。最引人注目的发现之一是核量子涨落,即氢等轻元素比局域粒子更像扩散云,这促进了冰中分子的六边形排列,最终导致了雪花的六边形对称。到目前为止,所有这些听起来都是机器学习的典型成功案例。但也有微妙之处。与实际的量子力学计算相比,神经网络有一个残差:在大多数情况下,它会引入一个非常小的噪声,有时它会随机猜测输入是否与它所学的任何东西有很大的不同。如何避免人工神经网络的陷阱?研究人员并没有单独使用人工神经网络来预测原子系统,而是将其作为一种替代模型。从本质上讲,有限温度下材料性能的计算通常涉及许多计算步骤,这些步骤可以委托给廉价的替代模型。最后,可以从最终预测中解释和消除代理真理与基本真理的区别,即人工神经网络与量子力学的区别。利用这些技术,研究人员可以从量子力学中再现水的几个热力学性质,包括冰和水的密度、正常水和重水的融化温度差以及不同形式冰的稳定性。此外,这项研究揭示了对冰和水的特殊性质的一些物理见解。最引人注目的发现之一是,核量子涨落(即氢等轻元素的行为比局部粒子更像扩散云)促进了冰中分子的六边形累积,从而形成了雪花的六边形对称。博科公园-科普研究/来自:维也纳大学参考杂志:国家科学院杂志,化学物理杂志doi:10.1063/1.480195引用:arxiv:1811.08630博科公园-传递宇宙学之美

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门捷列夫化学元素周期表:IT新闻150周年

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