| 中文摘要 | 第4-6页 |
| 英文摘要 | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 分子动力学模拟 | 第11-12页 |
| 1.2 势能面 | 第12-16页 |
| 第2章 理论方法介绍 | 第16-30页 |
| 2.1 势能面的构造方法 | 第16-19页 |
| 2.1.1 经验和半经验势能面 | 第16-17页 |
| 2.1.2 基于数学原理的势能面 | 第17-19页 |
| 2.2 人工神经网络简介 | 第19-26页 |
| 2.2.1 神经网络的发展和分类 | 第19-20页 |
| 2.2.2 多层前反馈神经网络 | 第20-23页 |
| 2.2.3 神经网络的训练方法 | 第23-26页 |
| 2.3 神经网络势能面的构造 | 第26-30页 |
| 2.3.1 输入坐标的选择 | 第26-28页 |
| 2.3.2 构型的选择 | 第28-29页 |
| 2.3.3 势能面的梯度 | 第29-30页 |
| 第3章 H3势能面的构建 | 第30-38页 |
| 3.1 研究背景 | 第30-31页 |
| 3.2 构建方法 | 第31-34页 |
| 3.2.1 拟合数据集的获取 | 第31-32页 |
| 3.2.2 拟合方法 | 第32-34页 |
| 3.3 结果与讨论 | 第34-38页 |
| 第4章 低标度量子化学程序的发展 | 第38-46页 |
| 4.1 理论介绍 | 第39-40页 |
| 4.1.1 GEBF方法 | 第39页 |
| 4.1.2 CIM方法 | 第39-40页 |
| 4.2 程序简介 | 第40-42页 |
| 4.2.1 组成部分 | 第40-41页 |
| 4.2.2 运行流程 | 第41-42页 |
| 4.3 算例 | 第42-46页 |
| 4.3.1 α-环糊精模板卟啉纳米环的结构优化和红外光谱 | 第42-43页 |
| 4.3.2 CO在MgO(001)表面的结合能 | 第43-46页 |
| 第5章 水簇势能面的构建 | 第46-54页 |
| 5.1 单一神经网络构建势能面 | 第47-48页 |
| 5.2 分区法构建势能面 | 第48-53页 |
| 5.2.1 构建方法和流程 | 第49-50页 |
| 5.2.2 结果与讨论 | 第50-53页 |
| 5.3 小结与展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |