雖然現(xiàn)在市面已經(jīng)有很多化學軟件可以用于模擬原子，分子甚至小型蛋白質(zhì)。但那些軟件多是收費的，使用起來也很繁瑣。至少要學到化學碩士才有可能接觸這些模擬軟件，但對于大多數(shù)化學愛好者來說多數(shù)情況下想知道的只是兩種物質(zhì)作用的基本過程和規(guī)律，并不需要計算出的值有多精確。

用萬有引力和電磁力做一個模型很顯然是錯誤的，因為已經(jīng)被量子力學否定掉了。就是沒有否定掉，一個像氯原子的17體問題也不太可能得到什么有意義的解。

而如果把神經(jīng)網(wǎng)絡的權重當做概率幅好像是可以解決這個問題，

這個仿照f2分子做的模型，如果我們把這個模型給卷起來

?

?

這個模型開起來似乎更像原子，只不過模型里是用兩層網(wǎng)絡來模擬電子和電子的相互作用。

同樣cl2分子的模型

?

?

卷起來

?

還有br2分子

?

這個卷起來就是兩個黑球。

然后按照神經(jīng)網(wǎng)絡的原理讓兩個網(wǎng)絡向對方收斂，

權重的初始化標準是

Random rand1 =new Random();

int t=rand1.nextInt(99);

w[a][b]=(double)t/200;

?

收斂標準是

While（Math.abs(a-b)>0.001）

?

學習率是0.1

分別訓練了仿f2，cl2，br2分子的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，運行了50組。

得到數(shù)據(jù)

?	a	b	迭代次數(shù)
?	?	?	?
9	0.500232353	0.499992353	47506352.98
17	0.50002205	0.500191862	58026278.87
35	0.500202081	0.500042081	69912392.06
?	?	?	?

?

?

由實驗得到的數(shù)據(jù)很顯然隨著原子序數(shù)的增加網(wǎng)絡收斂需要迭代次數(shù)逐漸增加，直觀上看1*17*17的網(wǎng)絡很顯然比1*9*9的網(wǎng)絡復雜，需要的迭代次數(shù)更多也符合常理。化學鍵越長越不穩(wěn)定這個化學世界的真實的化學性質(zhì)與神經(jīng)網(wǎng)絡模擬出來的漸進性也相符。

35	0.500649	0.499649	6.72E+07
?	0.500617	0.499617	7.30E+07
tw[a][b]=(double)ti1/200;	0.500648	0.499648	8.00E+07
?	0.500594	0.499594	6.23E+07
Math.abs(jud[0]-jud[1])>0.001	0.499619	0.500619	5.74E+07
?	0.499688	0.500688	7.83E+07
ret=0.1	0.499688	0.500688	7.00E+07
?	0.500547	0.499547	6.67E+07
?	0.499588	0.500588	6.73E+07
?	0.500679	0.499679	8.37E+07
?	0.499616	0.500616	7.04E+07
?	0.499523	0.500523	6.10E+07
?	0.500591	0.499591	7.26E+07
?	0.50065	0.49965	7.07E+07
?	0.500654	0.499654	7.46E+07
?	0.500556	0.499556	6.26E+07
?	0.499649	0.500649	7.14E+07
?	0.499598	0.500598	7.51E+07
?	0.50062	0.49962	6.99E+07
?	0.500633	0.499633	7.38E+07
?	0.500618	0.499618	7.11E+07
?	0.500594	0.499594	6.22E+07
?	0.500628	0.499628	6.29E+07
?	0.500664	0.499664	6.68E+07
?	0.500602	0.499602	5.94E+07
?	0.500571	0.499571	6.92E+07
?	0.500645	0.499645	6.49E+07
?	0.500665	0.499665	7.37E+07
?	0.499639	0.500639	6.65E+07
?	0.500617	0.499617	6.43E+07
?	0.499593	0.500593	6.57E+07
?	0.500642	0.499642	6.90E+07
?	0.500653	0.499653	8.11E+07
?	0.4996	0.5006	6.31E+07
?	0.500628	0.499628	7.50E+07
?	0.499583	0.500583	7.41E+07
?	0.499609	0.500609	7.22E+07
?	0.500649	0.499649	6.83E+07
?	0.499698	0.500698	6.38E+07
?	0.499644	0.500644	7.75E+07
?	0.500647	0.499647	7.75E+07
?	0.500631	0.499631	7.22E+07
?	0.500679	0.499679	8.08E+07
?	0.499599	0.500599	7.26E+07
?	0.49963	0.50063	5.86E+07
?	0.499621	0.500621	6.10E+07
?	0.499566	0.500566	7.37E+07
?	0.499593	0.500593	7.16E+07
?	0.500572	0.499572	7.09E+07
?	0.49962	0.50062	7.80E+07
?	?	?	?
?	?	?	?
35	0.500202	0.500042	69912392

?

17	0.50065	0.49965	59336199
?	0.500471	0.499471	34869002
tw[a][b]=(double)ti1/200;	0.499662	0.500662	59806039
?	0.500587	0.499587	59767604
Math.abs(jud[0]-jud[1])>0.001	0.499518	0.500518	41271014
?	0.500546	0.499546	51099693
ret=0.1	0.499594	0.500594	58751931
?	0.499632	0.500632	68068135
?	0.49954	0.50054	53799487
?	0.500609	0.499609	80030738
?	0.499625	0.500625	78555638
?	0.499499	0.500499	41753267
?	0.500571	0.499571	66957176
?	0.499661	0.500661	58737834
?	0.500564	0.499564	47448803
?	0.499703	0.500703	55357026
?	0.499607	0.500607	55595749
?	0.500548	0.499548	46903503
?	0.499626	0.500626	59191310
?	0.499629	0.500629	70024707
?	0.499587	0.500587	62567294
?	0.499517	0.500517	24392995
?	0.499747	0.500747	79681730
?	0.500692	0.499692	84343653
?	0.500653	0.499653	57172607
?	0.500635	0.499635	67990313
?	0.50064	0.49964	74391095
?	0.499592	0.500592	67943518
?	0.499592	0.500592	67180622
?	0.500546	0.499546	27003113
?	0.499657	0.500657	61438073
?	0.499606	0.500606	60559267
?	0.49966	0.50066	64776072
?	0.499587	0.500587	47483799
?	0.499631	0.500631	59139975
?	0.500547	0.499547	29686439
?	0.499623	0.500623	44591791
?	0.499602	0.500602	54192161
?	0.500649	0.499649	74098409
?	0.500549	0.499549	41141360
?	0.49964	0.50064	65396864
?	0.500645	0.499645	57046591
?	0.499591	0.500591	55936926
?	0.499653	0.500653	55118837
?	0.500647	0.499647	75618246
?	0.499645	0.500645	69214925
?	0.499701	0.500701	71459912
?	0.499681	0.500681	66793640
?	0.499513	0.500513	51093714
?	0.500507	0.499507	41322759
?	0.500658	0.499658	66250148
?	0.500567	0.499567	27297232
?	0.500566	0.499566	75743845
?	?	?	?
?	?	?	?
?	0.500022	0.500192	58026278.9

?

?

?

9	0.499627	0.500627	18218331
?	0.500488	0.499488	24847604
tw[a][b]=(double)ti1/200;	0.500673	0.499673	13381875
?	0.500534	0.499534	40870510
Math.abs(jud[0]-jud[1])>0.001	0.50068	0.49968	59712613
?	0.500512	0.499512	32636062
ret=0.1	0.500682	0.499682	87890082
?	0.499519	0.500519	23446996
?	0.499723	0.500723	1.08E+08
?	0.49962	0.50062	33038556
?	0.499604	0.500604	46995494
?	0.500549	0.499549	24257117
?	0.499653	0.500653	72162912
?	0.500663	0.499663	56553545
?	0.500522	0.499522	35722526
?	0.500564	0.499564	24791530
?	0.50056	0.49956	42246763
?	0.500706	0.499706	54600870
?	0.499646	0.500646	43246458
?	0.500546	0.499546	32663741
?	0.500582	0.499582	17415161
?	0.49958	0.50058	70934811
?	0.500576	0.499576	32243653
?	0.500495	0.499495	42343676
?	0.500675	0.499675	42515329
?	0.49959	0.50059	49437484
?	0.500575	0.499575	37808733
?	0.499659	0.500659	53235418
?	0.500508	0.499508	29799826
?	0.500661	0.499661	55984079
?	0.499577	0.500577	25143305
?	0.499635	0.500635	36499155
?	0.500642	0.499642	57005669
?	0.500714	0.499714	53734220
?	0.499643	0.500643	63838452
?	0.500602	0.499602	58464224
?	0.500626	0.499626	47485614
?	0.499638	0.500638	35013326
?	0.499604	0.500604	59042416
?	0.499646	0.500646	49875628
?	0.499732	0.500732	56967543
?	0.500618	0.499618	75707368
?	0.500684	0.499684	71306089
?	0.500704	0.499704	73909070
?	0.500577	0.499577	42842265
?	0.50062	0.49962	59883013
?	0.499764	0.500764	71712217
?	0.499534	0.500534	32954681
?	0.500578	0.499578	51213434
?	0.500508	0.499508	45483021
?	?	?	?
?	?	?	?
?	0.500232	0.499992	47506353

?

?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的用神经网络做分子模型是不是扯淡，f2,cl2,br2分子模型的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。