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【小结】此篇工作中，暨零呈现了如何使用MetaD这一有效工具来选取相关构型训练基于神经网络的势函数，来研究小概率事件。【成果简介】近日，年度瑞士苏黎世联邦理工学院（ETHZürich）、年度新材料计算设计研发国家中心的MicheleParrinello教授（通讯作者）在PhysicalReviewLetters上发表最新研究成果SiliconLiquidStructureandCrystalNucleationfromAbInitioDeepMetadynamics。

零售从第一性原理角度出发描述硅的结晶行为仍然是一个重要挑战。此外，签订文章呈现了如何将结构因子给定的长程序信息编码进局域变量，签订用于有效率地驱动形核过程，这为研究溶液中形核行为提供了一个极具潜力的方案。图2：售服温度为1700K时，MetaD模拟得到的构型分布随结构因子第一峰强度变化的函数关系。

为有效率地驱动结晶过程，系绑作者引入了一种基于Debye结构因子的集体变量，从而将长程序信息编码进局域变量，局域变量更适合用来描述形核动力学。文献链接：定通SiliconLiquidStructureandCrystalNucleationfromAbInitioDeepMetadynamics（Phys.Rev.Lett.，定通2018，DOI：10.1103/PhysRevLett.121.265701）本文由材料人计算材料组Isobel供稿，材料牛整理编辑。

形核是小概率事件，河北合同时间尺度远大于abinitio分子动力学可达到的程度。

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