意大利米兰-比可卡大学 发布 基于动力学蒙特卡洛模拟的数据集 数据集, 应用在 物理模拟、机器学习 领域

意大利米兰-比可卡大学 本次发布的数据集 基于动力学蒙特卡洛模拟的数据集, 该数据集基于动力学蒙特卡洛模拟生成，用于研究二维多粒子系统的表面步骤波动及其相关的时间依赖性粗糙度。数据集包含了300条独立的KMC运行轨迹，每条轨迹包含1000个时间步长的状态快照，这些快照记录了原子边缘扩散过程中系统的演化。该数据集的创建旨在通过生成对抗网络（GANs）学习随机动力学，从而替代传统的模型并捕捉热波动。数据集的内容来源于简单的立方材料100表面的二维晶格KMC模拟，初始状态为一个条形区域，随着时间的推移，由于热波动，该区域逐渐变得粗糙。该数据集可用于加速模拟过程，并提高预测能力，同时考虑到对称性和守恒定律，无需详细了解潜在的势能景观即可训练模型。

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