人工智能从头开始加速电化学接口的分子动力学数据集
2025-06-13 11:02:35
提供的文本是与分子动力学有关的研究论文的全面参考列表或书目,尤其是针对各种固体界面和电催化的水的行为。它包括该领域的几位著名研究人员的作品,例如J.-B.。Le,A。Cheng,M.T.M。Koper,E.A。Carter,R。Car,S.K。Natarajan,J。Behler等。参考文献涵盖了广泛的主题,包括:1。**从头算分子动力学**:J.-B。类似的论文。Le等人,使用从头算分子动力学(AIMD)探索界面,以了解金属表面或电催化场景中水的行为。2。**深度神经网络和机器学习**:诸如Li等人的研究。使用深神经网络辅助分子动力学来模拟和分析复杂系统。3。**质子转移动力学**:像Yan等人的作品这样的研究深入研究了质子在散装水中或界面中的机理,这是理解催化过程的关键方面。4。**电子带对齐**:Wen等人等论文。研究分子和添加剂如何影响半导体 - 水接口处的电子带对齐,这对于能量转换和存储应用至关重要。5。**可视化工具**:该列表还包括对用于分析和可视化分子动力学轨迹的MDTRAJ和VMD等软件工具的引用,并协助研究人员有效地解释其仿真结果。6。**电催化建模**:几篇论文讨论了使用AIMD在各种金属水接口上对电催化反应进行建模的进步。7。**表面上的水结构动力学**:像Carrasco等人一样的工作,专注于理解吸附在金属表面上的水层的结构和动力学,从而影响腐蚀保护和催化剂设计等领域。每个参考指向在信誉良好的期刊上发表的特定研究文章或评论,为分子模拟技术及其应用的最新发展和挑战提供了见解。该汇编不仅可以作为参考书目,而且还可以作为在材料科学和化学领域从事类似主题的研究人员之间进行进一步研究和协作的指南。