不同尺度的問題所需要的建模對(duì)象不同，但都是高維的（可用DNN建模）：DFT--建模交換關(guān)聯(lián)泛函（無窮維函數(shù)）；MD--建模相互作用勢(shì)、能量（3N維）；粗粒化MD--建模自由能A

截?cái)啵撼鞘请x子溶液里靜電相互作用等問題需要注意長(zhǎng)程相互作用，不然默認(rèn)認(rèn)為做截?cái)嗍呛侠淼?，認(rèn)為長(zhǎng)程相互作用可以適當(dāng)忽略

定理：任意交換不變的函數(shù)iff可以表示成如下形式（兩函數(shù)，求和）

G對(duì)應(yīng)phi

由對(duì)能量的建模擴(kuò)展為對(duì)張量的建模

訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能是原子數(shù)較少的小體系，而訓(xùn)練后的模型由可擴(kuò)展性得以計(jì)算大規(guī)模體系的能量和力從而用于下一步大規(guī)模分子動(dòng)力學(xué)模擬；前提是大規(guī)模體系中的局部構(gòu)型都能從訓(xùn)練集中學(xué)會(huì)

右上：通過排序分離不同化學(xué)類型的原子，以避免分支影響gpu效率

右下：加速gpu排序，做壓縮

這里不太懂

tensorcore 專門設(shè)計(jì)用于加速DL模型中的矩陣計(jì)算，but只有半精度（用精度換時(shí)間）

考察精度損失：

如何盡量減少損失：

（嵌入網(wǎng)絡(luò)）用單精度存儲(chǔ)，計(jì)算時(shí)用半精度，結(jié)果用單精度存儲(chǔ)。

擬合網(wǎng)絡(luò) 在上述基礎(chǔ)上將最后一個(gè)線性層退化為單精度

這邊又聽不太懂了

嵌入網(wǎng)絡(luò)32-64-128就夠了