题  目：智能型耗散粒子动力学：基于机器学习连接微观与介观的桥梁

内容简介：我们利用机器学习开发了一个自下而上的粗粒化方法，搭建了从微观分子动力学到介观耗散粒子动力学的桥梁，该方法被称为智能耗散粒子动力学。它不仅能够保持静态属性一致，如径向分布函数、压强、温度等；同时也能保持动态属性一致，如扩散系数、粘度等。基于Mori-Zwanzig投影理论，我们建立了从分子动力学与耗散粒子动力学的理论桥梁。然而，由于 Mori-Zwanzig理论过于复杂难以直接实现，因此我们通过深度神经网络，学习分子动力学数据直接获得耗散粒子动力学力场。为了验证该方法的有效性和适用性，我们分别对星形聚合物、甲烷和水三个分子系统进行模拟。结果表明，智能型耗散粒子动力学不仅能够保留微观系统的静态和动态特性，而且还能粗粒化多个分子，这是目前大多数粗粒化方法所面临的挑战。

报告人：叶挺

报告人简介：吉林大学计算数学教授。2012年在新加坡南洋理工大学获得博士学位；2014年回到吉林大学数学学院工作。主要研究方向为粒子法理论及其在细胞尺度血液流动方面的应用。

时  间：2024年1月13日（周六）下午14：00开始

地  点：腾讯会议号：34362395541

热烈欢迎广大师生参加!

信息科学技术学院

2024年1月4日