分子與金屬表面碰撞進(jìn)而發(fā)生解離、散射并伴隨著分子-表面間的能量傳遞，是工業(yè)上大量多相催化反應(yīng)的初始步驟，并可能是復(fù)雜反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)中的決速步。因此研究分子在表面的碰撞過程是理解分子-表面相互作用，并進(jìn)一步理解和優(yōu)化多相催化反應(yīng)的重要方式。在這一方面，理論研究一直是必不可少的工具。隨著第一性原理方法的發(fā)展，盡管我們已經(jīng)可以快速地計(jì)算能量單點(diǎn)，但直接進(jìn)行動(dòng)力學(xué)模擬仍舊是計(jì)算量非常大的工作。為了避免進(jìn)行這樣重復(fù)高代價(jià)的計(jì)算，美國新墨西哥大學(xué)郭華教授與中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)蔣彬教授課題組合作，構(gòu)建了HCl在Au(111)表面散射經(jīng)典體系60維度的第一性原理勢能面，并初步研究了HCl的散射動(dòng)力學(xué)。
以往研究氣相分子在金屬表面的碰撞時(shí)，往往將表面原子固定做近似的處理。這樣的勢能面不能考慮分子與表面的能量交換，然而表面原子的運(yùn)動(dòng)大大增加了體系的自由度，構(gòu)建勢能面變得非常困難。2007年，Behler和Parrinello提出一種原子中心神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法（Atomistic Neural Network, ANN），按照每種原子的勢能面用一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示的思想，使高維勢能面的構(gòu)建成為可能
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