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[交流]
【求助】ReaxFF 力场参数化问题请教
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以下是引自Simulations on the Thermal Decomposition of a Poly(dimethylsiloxane) Polymer Using the ReaxFF Reactive Force Field，J. AM. CHEM. SOC. 2005, 127, 7192-7202的一个片段，是关于ReaxFF力场参数化的说明，不知道具体是怎么执行的，希望有人可以一起探讨下。 The force field was constructed by adding quantum chemical (QC) data for systems relevant to PDMS chemistry to the ReaxFF training set for Si/SiO materials. QC data for nonperiodic systems was obtained from DFT calculations performed using Jaguar (version 5.5) using the B3LYP functional and Pople’s 6-311G**++ basis set.22 The Mulliken charges were obtain using Pople’s 6-31G** basis set. To obtain the equation of state for disiloxane diol (HOMe2Si)2O crystal, DFT calculations were performed with the plane-wave code CASTEP (version 3.8) module in Cerius2. The generalized gradient approximation (GGA) proposed by Perdew, Burke, and Ernzerhof was used for the exchange-correlation energy, and ultrasoft pseudopotentials were used to replace the core electrons. We used the Perdew-Wang implementation of GGA with a kinetic energy cutoff of 380 eV. The Monkhorst-Pack scheme was used to generate the k-space grid with a 0.1 Å-1 spacing 请问以上这些具体是怎么操作的？ 是不是可以理解成 1）、非周期性体系的QC数据用 DFT的 B3LYP/6-311G**++ 模型进行计算；2）、Mulliken电荷从6-31G**基组的频率计算获得 3）、HOMe2Si的状态方程用Cerius中的CASTEP模块的Plane-wave方法获得；4）、使用PBE-GGA计算关联-交换能，超软赝势代替核电子；5）PW-GGA计算中，动能截断取380eV；6）使用Monkhorst-Pack方案产生k-space格点，空间间隔为0.1埃 ？ |
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mophyworld(金币+10): O(∩_∩)O谢谢！ 2011-05-19 09:48:50
heyo_123(金币+12): 回答问题，LZ（mophyworld）馈赠！ 2011-05-20 15:39:34
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你这里提到的细节, 都是量化计算的, 严格意义上讲和ReaxFF力场参数化的具体细节步骤没啥关系.很明显ReaxFF的参数都是在量化数据的基础上fit得到的. 目前, 才训练参数的时候, 可以有这样的几类信息可以使用: Frequency, charge, heat_of_formation, geometry, cell parameter, energy_difference 这其中energy_difference使用得最多. 如果你用量化计算了反应物, 反应产物, 那么你就可以得到energy_difference.这样一来, 对于训练参数的数据库而言, 就又增加了一个target. 先说到这里, 满意了吗? |
2楼2011-05-17 15:11:32
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5楼2011-05-20 09:16:34
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嗯, 很赞你这样的严谨态度. 我查看了一下ReaxFF的train set, 那里有这样几类: Frequency Charge Heat_of_Formation Geometry Cell_Parameter Energy_Difference 就像我前面说的, 现在的ReaxFF的参数, 多是比较能量差别, 比较NEB得到的各个image的能量差, 比较energy barrier, 而达到参数优化. 我的理解是, 多数的优化, 是在前面已有的参数值的基础上的. 所以这个时候, General参数, 基本就不去变动了. 如果是一个新的体系? 那就很麻烦. 得要大量的量化信息, 并同时对多个目标参数进行优化. 关于你提到的几个问题, 电负性及硬度, 我的理解是, 它们包括在Charge, Heat_of_Formation, 和Cell Patameter里面了; VDW参数也是如此. 你的比较发现问题, 不代表你的理解是不对的, 这正是力场的'折衷'带来的问题. ReaxFF本身的思想没有问题, 或者我可以说力场的参数也没有问题. 只要你明白, ReaxFF是以有限的量化数据, 数值拟合出来的. 虽然它的公式本身的推导有一定的物理意义, 但是参数train的本身, 其实是一个纯数学的过程. 其结果也只对它的train set负责, 甚至一样的体系, 如果有T,P变化, 或者外场加入, 都不一定能保证完全可靠的. 那么对于具体的参数, 比如, 我们可以从ReaxFF里面直接将VDW参数, 或者将Charge直接拿来, 放到其他地方去做MD, 或者MC吗? 我觉得这样做是不可取的, 那样的参数, 只有在 ReaxFF这样的环境下才有意义, 单独拿出来, 我觉得就不对了. 另外, 如果你关心一下用 ReaxFF发的文章, 在力场可信性评估那一块, 大家的侧重还是在能量的比较那一块. 这本身就是一个tricky, 以能量为参考态来训练, 然后又以此来作为预测精确的判据... 不管怎样, 我觉得如果你想要用 ReaxFF, 明白一些它的参数是怎么训练出来的, 还是很有必要的. 这大致也能让你估计一下你的结果的可信度范围. |
6楼2011-05-20 12:28:02
7楼2011-05-20 15:29:24
8楼2011-05-20 20:22:51
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