DP与全维势能面、基于势能面进行对反应内坐标的约束性优化

[Zhou-tao-USTC]

DP拟合出的深度学习力场/深度学习势函数与一些已报道的在小分子体系中构建的全维势能面是一个概念吗，有什么差异
原文对右图的图注里有提到“其它自由度已优化”，这个DP能实现吗

[dosubot[bot]]

Hi @Zhou-tao-USTC! I'm Dosu and I’m helping the deepmd-kit team.

DP（Deep Potential）深度学习力场与传统的小分子全维势能面（PES）在概念和实现上有本质区别。DP是一种多体势能模型，原子能量依赖于所有邻居原子的相对位置，而不是简单的两体或三体项。每个原子的总能量和力是通过神经网络对其局域环境的高维描述进行回归得到的，体现了复杂的多体相互作用，而不是传统PES那种解析表达式或高维插值方法。DP拟合的势能面本质上是“全维”的，但它的表达方式和传统PES（如小分子反应坐标扫描得到的高精度PES）不同，DP更适合大体系和复杂多体效应的描述相关讨论。

关于“其它自由度已优化”的约束性优化，deepmd-kit 本身并不直接支持反应坐标扫描或约束优化等功能。通常的做法是将DP模型作为能量/力引擎，结合外部优化器（如 ASE、LAMMPS 的 fix restrain、PLUMED 插件等）实现对某些反应坐标的约束优化，其它自由度自动优化。即：你可以用DP模型提供能量和力，把约束和优化流程交给外部工具完成。

总结：DP力场和传统全维PES都能描述体系的高维势能面，但DP是通过机器学习回归多体相互作用，适合大体系和复杂环境；而传统PES多用于小分子、低维反应路径的精细刻画。DP本身不直接实现约束优化，但可以与外部优化器结合实现“其它自由度已优化”的扫描。

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