題  目：智能型耗散粒子動力學：基于機器學習連接微觀與介觀的橋梁

内容簡介：我們利用機器學習開發了一個自下而上的粗粒化方法，搭建了從微觀分子動力學到介觀耗散粒子動力學的橋梁，該方法被稱為智能耗散粒子動力學。它不僅能夠保持靜态屬性一緻，如徑向分布函數、壓強、溫度等；同時也能保持動态屬性一緻，如擴散系數、粘度等。基于Mori-Zwanzig投影理論，我們建立了從分子動力學與耗散粒子動力學的理論橋梁。然而，由于 Mori-Zwanzig理論過于複雜難以直接實現，因此我們通過深度神經網絡，學習分子動力學數據直接獲得耗散粒子動力學力場。為了驗證該方法的有效性和适用性，我們分别對星形聚合物、甲烷和水三個分子系統進行模拟。結果表明，智能型耗散粒子動力學不僅能夠保留微觀系統的靜态和動态特性，而且還能粗粒化多個分子，這是目前大多數粗粒化方法所面臨的挑戰。

報告人：葉挺

報告人簡介：吉林大學計算數學教授。2012年在新加坡南洋理工大學獲得博士學位；2014年回到吉林大學數學學院工作。主要研究方向為粒子法理論及其在細胞尺度血液流動方面的應用。

時  間：2024年1月13日（周六）下午14：00開始

地  點：騰訊會議号：34362395541

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2024年1月4日