基于智能全局优化算法的理论结构预测

• 作者: 吕健 王彦超 马琰铭 高朋越
• 来源期刊: 物理
• 关键词: 全局优化算法 理论结构预测 粒子群优化 卡里普索方法
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能与科学发现专题
• 页码范围: 582-589
• 页数: 8页
• 字数: 7188字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7693/wl20170902

摘要

凝聚态物质内部的原子堆垛方式,即微观原子结构,是深入理解其各种宏观物理和化学性质的基础.近年来,随着基于群智理论的全局优化算法和第一性原理计算方法的发展,只根据物质的化学组分和外界条件,通过理论计算来确定或预测物质的微观原子结构成为可能.文章将对目前国内外主要理论结构预测方法进行简要的概述,重点介绍基于群智算法的卡里普索(CALYPSO)结构预测方法的基本原理及其在凝聚态物质结构研究中的一些典型应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马琰铭	吉林大学物理学院超硬材料国家重点实验室	20	15	2.0	2.0
2	高朋越	吉林大学物理学院超硬材料国家重点实验室	1	2	1.0	1.0
3	吕健	吉林大学物理学院超硬材料国家重点实验室	2	2	1.0	1.0
4	王彦超	吉林大学物理学院超硬材料国家重点实验室	2	2	1.0	1.0