文化风采
博士生邵烨程参加USNC/TAM并做报告
第18届全美力学大会（USNC/TAM）于2018年6月5日至9日在芝加哥召开。浙江大学交叉力学中心博士生邵烨程赴美参加会议，并做了题目为“A Multiscale Method Bridging Machine Learning and EAM Potentials”的口头报告。
当前的分子动力学已经被证明可用于模拟数十亿原子的规模，但是模拟的精度仍然受限于模拟中所采用的半经验的势函数。最新的机器学习势函数能够准确描述复杂构型的力学行为，但是效率较低。交叉力学中心的王鹏博士与邵烨程等人通过混合经典势函数和最新的机器学习势函数，发展了一种高速高精度且方法上同源的模拟方法。在分子动力学模拟的过程中，本方法利用中心对称因子，动态地识别不同区域的畸变程度。对于畸变程度高的区域，采用高精度而低速的机器学习势函数计算；而对于畸变程度低的区域，采用低精度而高速的EAM势函数计算，实现了计算效率和精度的高度平衡。对于两种势函数的过渡区，本方法采用混合力描述，测得的界面应变仅为10-12微应变，远小于金属中缺陷造成的应变场。由于该算法利用高精度的方法来描述位错的高畸变区域，使其具备更精确描述位错应变场的能力，为高精度研究缺陷的长距离应变场交互作用铺平了道路。
在场的学者对报告产生了极大的兴趣，特别是对于机器学习势函数的部分，报告人邵烨程一一解答了现场提出的问题，并在场外与部分学者进行了深入讨论。
