多尺度全功能的材料与化学模拟平台 AMS AMS 是一款历史悠久而又迅速发展的多尺度全功能的材料与化学模拟平台，目前包括以下功能与应用： 分子体系的量子化学计算：化学反应机理研究、丰富的光谱性质预测、发光、热力学性质、化学键的机理研究、重元素配合物与团簇、多金属氧酸盐、分子构象搜索等 晶体、低维材料：吸附、表面催化、单原子催化、化学反应机理、磁性质、材料电子学性质、化学键的机理研究、力学性能、热力学性质、光的吸收与折射等 介观体系：基于经典力场、反应力场、机器学习势、半经验量子化学方法的分子动力学与蒙特卡洛模拟，被广泛地应用于化学反应机理与预测研究，以及微细加工、燃烧、热解、催化，以及半导体、聚合物物性的研究 宏观物质：离子液体、溶液、气液平衡、液液平衡、共晶、低共熔溶剂等，采用UNIFAC、COSMO-RS/SAC/UNIFAC等方法进行研究，广泛应用于化工、制药领域的研究 更接近实验、工业研究实际：微观动力学、动力学蒙特卡洛 进一步了解，请参考 AMS 的详细介绍（链接）。 ReaxFF力场、机器学习势、DFTB参数的训练工具 AMS 最近几年在参数训练方面发展迅速，AMS2024 版的 ParAMS 功能已经完善，支持导入 ADF、BAND、Quantum Espresso 生成的 DFT 训练集，并方便地从作业中生成键长、能量、电荷、力、Hessian、应力张量、频率、势能面扫描数据，丰富训练集、验证集，甚至可以导入实验数据作为训练集。不仅仅支持训练 ReaxFF 力场，训练 DFTB 的GFN1-xTB、机器学习势 M3GNet 与 NequIP、Lennard Jones 势也大同小异。 训练方法包括：CMAES、Adaptive Rate Monte Carlo、Nevergrad、Scipy、Random Sampling、Grid Sampling。 在训练时，训练集的权重，对训练质量有非常强的影响，ParAMS 能够通过参数敏感度的计算，便于用户衡量需要优化的力场参数、以及训练集的权重。 目前我们提供了完善的训练教程，通过不同的训练方式，展示参数训练时的各方面的功能。 ParAMS 训练的工作思路 使用 DFT 方法，计算相关的体系的各种键长、键角等不同结构下的情况，包括能量、原子电荷、力等，导入 ParAMS 中，作为参考数据，俗称训练集，或者参考集。用户设定好一个初始力场，然后就可以使用 ParAMS 的训练算法，对力场进行训练，得到不同的力场。最终得到一个所谓损失函数最小的力场，就是最佳结果。损失函数用来描述使用力场计算这些体系，与 DFT 计算这些体系，二者之间的差异，差异越小表示力场越优秀。 在训练前，用户也可以根据自己的理解，选择力场中需要训练的参数，并通过 ParAMS 计算一个叫做敏感性的数值。这个数值描述力场参数跟训练集的相关性程度，用户训练时，可以只训练敏感性比较大的参数，敏感度非常小的参数，可以忽略掉，不去训练。并且真正训练时，也可以先训练敏感度最大的少数参数，收敛后固定这些参数，再去训练敏感度稍小一些的参数，这样能够更高效地得到一个优质的力场。 […]
