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非晶态Cu80Si20中二十面体短程有序结构的第一性原理分子动力学研究，吴松，M. J. Kramer，本文采用基于密度泛函理论的第一性原理分子动力学模拟方法，研究了液态与非晶态Cu80Si20的短程有序性。通过在1140和300 K温度下的模拟�

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DFT的matlab源代码机器学习分子动力学（mlmd） 机器学习分子动力学（mlmd）软件包是命令行开源python程序。 它使用“结构信息过滤器特征”（SIFF）计算结构（分子，簇，晶体）的特征表示，此外，mlmd还能执行具有机器学习潜力（也称为机器学习力场）的分子动力学模拟或机器学习的经验潜力）。 mlmd程序会生成机器学习电势（mlp），用于处理在粒子系统上执行的DFT计算的能量和力，然后使用经过训练的电势在与mlp兼容的结构上进行NVT分子动力学。 到目前为止，mlmd可以使用，和的计算作为输入。 mlmd要求 为了使mlmd正常运行，需要以下代码： = 2.7 > = 1.1 1 万一您需要从VASP读取数据 mlmd用户手册 贡献者 James P. Lewis教授[西弗吉尼亚大学] Aldo H. Romero教授[西弗吉尼亚大学] Arturo Hernandez [西弗吉尼亚大学]（开发人员） Uthpala Herath [西弗吉尼亚大学]（模拟和测试） Pedram Tavazohi [西弗吉尼亚大学]（模拟和测试）