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铁(Fe)是地核中的主要元素，研究铁在地核温压条件下的状态方程及热力学性质对理解地核至关重要。为高效地构建出准确和稳健的势能面模型，本文使用第一性原理数据为初始数据，利用深度势能生成器对地核内温压下构型进行采样，通过深度神经网络训练出深度学习势，完成对大体系超胞的深度学习分子动力学高精度模拟。所构建的地核温压下铁的深度势能，与第一性原理计算结果相吻合。利用该势能，可实现内核温压下超过10000原子体系的高精度分子动力学模拟，计算出密堆六方(hcp)和体心立方(bcc)结构铁的密度和状态方程。本文利用深度势能方法提高了计算效率、保证了计算精度同时可利用于大规模体系、多晶体系，为更接近地球内部条件物质状态、性质的模拟打下基础。 相似文献
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