复旦大学刘智攀团队JCTC | 局域软化随机势能面行走算法用于崎岖势能面快速搜索

英文原题：Local-Softening Stochastic Surface Walking for Fast Exploration of Corrugated Potential Energy Surfaces

  

通讯作者：刘智攀、商城（复旦大学）

作者：Tong Guan（管曈）, Cheng Shang（商城）*, Zhi-Pan Liu（刘智攀）*

近日，复旦大学化学系刘智攀教授（点击查看介绍）团队在Journal of Chemical Theory and Computation 期刊上发表研究论文，报道了一种全新的势能面搜索算法——“局域软化的随机势能面行走算法”，该算法能够高效地在强共价键体系中进行势能面结构搜索，在有机分子反应、团簇搜索、晶体结构搜索等应用场景中的效率都远超传统的势能面采样算法。本文通讯作者是刘智攀、商城教授，管曈为论文的第一作者。项目感谢自然科学基金委科学中心项目（12188101, 22033003, 22122301, 91945301, 91745201），中央高校基本科研业务费（20720220011）、科技部国家重点研发计划（2018YFA0208600）以及腾讯基金会XPLORER奖的资助。

图1. LS-SSW算法示意图及其工作流程。

基于全局优化算法的势能面搜索方法作为一种崭新的计算化学手段已被广泛地运用于未知体系的热力学与动力学性质预测中。然而，传统的势能面搜索算法在强共价键体系中的效率往往差强人意。以随机势能面行走算法（SSW）为例，由于SSW所使用的Dimer算法更容易定位到频率较低的系统整体运动的振动模式，而强共价键体系中的反应往往对应于势能面上的频率高的局域运动的振动模（以1，3-丁二烯双环化反应为例，见图2），因此SSW在强共价键体系的势能面上的搜索效率往往很低，很容易陷于势能面上的局部最优构象。

图2. 1，3-丁二烯双环化反应振动模式示意图。

在本文中，研究者们开发了局域软化的随机势能面行走算法（LS-SSW，见图1）来加快在此类势能面上的采样效率。通过添加具有自适应机制的Buckingham排斥势，一方面，改变了系统的振动模式空间，软化了反应振动模的频率，分散了局域的反应模式运动，从而使得正确的反应模式能更快的被biased Dimer rotation算法捕捉到。另一方面，排斥势的存在也降低了反应能垒，从而加速了系统构象在势能面局域最小值点之间的转移。因此，在搜索强共价键体系的崎岖势能面时，LS-SSW算法的效率远高于SSW等传统势能面搜索算法。

图3. C₃₆₀结构变化的动画

作者在多个体系中，针对不同的势能面搜索任务对LS-SSW方法的效率加以验证。结果表明在针对1，3-丁二烯（C₄H₆）的稳定同分异构体搜索，LS-SSW算法相比于原始SSW方法，可以搜索到更多的高能垒反应路径；而在碳团簇最稳定结构搜索中，LS-SSW的效率也远高于SSW，在C₇₀体系中其效率更是SSW算法的4倍，并高效用于C₃₆₀纳米金刚石到石墨球相变的结构研究（图3）；针对周期性体系Fe₇C₃，LS-SSW可以更高效的遍历势能面，更快速的找到低能晶体结构相（见图4）。LS-SSW算法将有效地推动全局势能面搜索算法在功能材料设计、催化反应机理、机器学习势函数数据集构建等理论化学热点领域的应用。

图4. LS-SSW算法在周期性体系Fe₇C₃晶体结构搜索中的应用。

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Local-Softening Stochastic Surface Walking for Fast Exploration of Corrugated Potential Energy Surfaces

Tong Guan, Cheng Shang*, Zhi-Pan Liu*

J. Chem. Theory Comput. 2024, 20, 24, 11093–11104

https://doi.org/10.1021/acs.jctc.4c01081 

Published December 5, 2024

© 2024 American Chemical Society

导师介绍

刘智攀

https://www.x-mol.com/university/faculty/9639 

（本稿件来自ACS Publications）