声明
摘要
第一章绪论
1．1理论结构预测的背景及意义
1．2理论结构预测的原理及困难
1．3理论结构预测的研究现状
1．4论文工作的意义和主要内容
第二章改进的粒子群优化算法与团簇结构优化
2．1粒子群优化算法
2．2改进的粒子群优化算法
2．2．1随机学习算子
2．2．2变异算子
2．2．3竞争机制
2．3性能测试
2．3．1测试标准
2．3．2 RPSO参数设置
2．3．3测试结果
2．4 RPSO与团簇结构预测
2．4．1点群对称性限制的初始构型生成
2．4．2基于成键特征矩阵的相似结构排除
2．4．3 Lennard-Jones原子团簇预测测试
2．5纳米团簇结构优化平台
第三章基于经验势能的纳米团簇结构优化
3．1二阶动量近似紧束缚方法
3．2团簇结构预测
3．2．1铂纳米团簇结构预测
3．2．2铂钯纳米团簇结构预测
第四章基于密度泛函计算的纳米团簇结构优化
4．1密度泛函理论
4．2计算细节
4．3团簇魔幻数的的表征
4．4团簇结构预测
4．4．1铂团簇结构预测
4．4．2银团簇结构预测
4．4．3金团簇结构预测
第五章机器学习加速的纳米团簇结构优化
5．1原子中对称函数
5．2高斯近似势
5．3机器学习加速模型
5．3．1势能拟合模型
5．3．2结合RPSO的加速模型
第六章总结与展望
6．1工作总结
6．2未来展望
参考文献
致谢
研究成果及发表的学术论文
作者和导师简介
北京化工大学;
