雖然現在市面已經有很多化學軟件可以用于模擬原子，分子甚至小型蛋白質。但那些軟件多是收費的，使用起來也很繁瑣。至少要學到化學碩士才有可能接觸這些模擬軟件，但對于大多數化學愛好者來說多數情況下想知道的只是兩種物質作用的基本過程和規律，并不需要計算出的值有多精確。

用萬有引力和電磁力做一個模型很顯然是錯誤的，因為已經被量子力學否定掉了。就是沒有否定掉，一個像氯原子的17體問題也不太可能得到什么有意義的解。

而如果把神經網絡的權重當做概率幅好像是可以解決這個問題，

這個仿照f2分子做的模型，如果我們把這個模型給卷起來

?

?

這個模型開起來似乎更像原子，只不過模型里是用兩層網絡來模擬電子和電子的相互作用。

同樣cl2分子的模型

?

?

卷起來

?

還有br2分子

?

這個卷起來就是兩個黑球。

然后按照神經網絡的原理讓兩個網絡向對方收斂，

權重的初始化標準是

Random rand1 =new Random();

int t=rand1.nextInt(99);

w[a][b]=(double)t/200;

?

收斂標準是

While（Math.abs(a-b)>0.001）

?

學習率是0.1

分別訓練了仿f2，cl2，br2分子的神經網絡模型，運行了50組。

得到數據

?	a	b	迭代次數
?	?	?	?
9	0.500232353	0.499992353	47506352.98
17	0.50002205	0.500191862	58026278.87
35	0.500202081	0.500042081	69912392.06
?	?	?	?

?

?

由實驗得到的數據很顯然隨著原子序數的增加網絡收斂需要迭代次數逐漸增加，直觀上看1*17*17的網絡很顯然比1*9*9的網絡復雜，需要的迭代次數更多也符合常理?；瘜W鍵越長越不穩定這個化學世界的真實的化學性質與神經網絡模擬出來的漸進性也相符。

35	0.500649	0.499649	6.72E+07
?	0.500617	0.499617	7.30E+07
tw[a][b]=(double)ti1/200;	0.500648	0.499648	8.00E+07
?	0.500594	0.499594	6.23E+07
Math.abs(jud[0]-jud[1])>0.001	0.499619	0.500619	5.74E+07
?	0.499688	0.500688	7.83E+07
ret=0.1	0.499688	0.500688	7.00E+07
?	0.500547	0.499547	6.67E+07
?	0.499588	0.500588	6.73E+07
?	0.500679	0.499679	8.37E+07
?	0.499616	0.500616	7.04E+07
?	0.499523	0.500523	6.10E+07
?	0.500591	0.499591	7.26E+07
?	0.50065	0.49965	7.07E+07
?	0.500654	0.499654	7.46E+07
?	0.500556	0.499556	6.26E+07
?	0.499649	0.500649	7.14E+07
?	0.499598	0.500598	7.51E+07
?	0.50062	0.49962	6.99E+07
?	0.500633	0.499633	7.38E+07
?	0.500618	0.499618	7.11E+07
?	0.500594	0.499594	6.22E+07
?	0.500628	0.499628	6.29E+07
?	0.500664	0.499664	6.68E+07
?	0.500602	0.499602	5.94E+07
?	0.500571	0.499571	6.92E+07
?	0.500645	0.499645	6.49E+07
?	0.500665	0.499665	7.37E+07
?	0.499639	0.500639	6.65E+07
?	0.500617	0.499617	6.43E+07
?	0.499593	0.500593	6.57E+07
?	0.500642	0.499642	6.90E+07
?	0.500653	0.499653	8.11E+07
?	0.4996	0.5006	6.31E+07
?	0.500628	0.499628	7.50E+07
?	0.499583	0.500583	7.41E+07
?	0.499609	0.500609	7.22E+07
?	0.500649	0.499649	6.83E+07
?	0.499698	0.500698	6.38E+07
?	0.499644	0.500644	7.75E+07
?	0.500647	0.499647	7.75E+07
?	0.500631	0.499631	7.22E+07
?	0.500679	0.499679	8.08E+07
?	0.499599	0.500599	7.26E+07
?	0.49963	0.50063	5.86E+07
?	0.499621	0.500621	6.10E+07
?	0.499566	0.500566	7.37E+07
?	0.499593	0.500593	7.16E+07
?	0.500572	0.499572	7.09E+07
?	0.49962	0.50062	7.80E+07
?	?	?	?
?	?	?	?
35	0.500202	0.500042	69912392

?

17	0.50065	0.49965	59336199
?	0.500471	0.499471	34869002
tw[a][b]=(double)ti1/200;	0.499662	0.500662	59806039
?	0.500587	0.499587	59767604
Math.abs(jud[0]-jud[1])>0.001	0.499518	0.500518	41271014
?	0.500546	0.499546	51099693
ret=0.1	0.499594	0.500594	58751931
?	0.499632	0.500632	68068135
?	0.49954	0.50054	53799487
?	0.500609	0.499609	80030738
?	0.499625	0.500625	78555638
?	0.499499	0.500499	41753267
?	0.500571	0.499571	66957176
?	0.499661	0.500661	58737834
?	0.500564	0.499564	47448803
?	0.499703	0.500703	55357026
?	0.499607	0.500607	55595749
?	0.500548	0.499548	46903503
?	0.499626	0.500626	59191310
?	0.499629	0.500629	70024707
?	0.499587	0.500587	62567294
?	0.499517	0.500517	24392995
?	0.499747	0.500747	79681730
?	0.500692	0.499692	84343653
?	0.500653	0.499653	57172607
?	0.500635	0.499635	67990313
?	0.50064	0.49964	74391095
?	0.499592	0.500592	67943518
?	0.499592	0.500592	67180622
?	0.500546	0.499546	27003113
?	0.499657	0.500657	61438073
?	0.499606	0.500606	60559267
?	0.49966	0.50066	64776072
?	0.499587	0.500587	47483799
?	0.499631	0.500631	59139975
?	0.500547	0.499547	29686439
?	0.499623	0.500623	44591791
?	0.499602	0.500602	54192161
?	0.500649	0.499649	74098409
?	0.500549	0.499549	41141360
?	0.49964	0.50064	65396864
?	0.500645	0.499645	57046591
?	0.499591	0.500591	55936926
?	0.499653	0.500653	55118837
?	0.500647	0.499647	75618246
?	0.499645	0.500645	69214925
?	0.499701	0.500701	71459912
?	0.499681	0.500681	66793640
?	0.499513	0.500513	51093714
?	0.500507	0.499507	41322759
?	0.500658	0.499658	66250148
?	0.500567	0.499567	27297232
?	0.500566	0.499566	75743845
?	?	?	?
?	?	?	?
?	0.500022	0.500192	58026278.9

?

?

?

9	0.499627	0.500627	18218331
?	0.500488	0.499488	24847604
tw[a][b]=(double)ti1/200;	0.500673	0.499673	13381875
?	0.500534	0.499534	40870510
Math.abs(jud[0]-jud[1])>0.001	0.50068	0.49968	59712613
?	0.500512	0.499512	32636062
ret=0.1	0.500682	0.499682	87890082
?	0.499519	0.500519	23446996
?	0.499723	0.500723	1.08E+08
?	0.49962	0.50062	33038556
?	0.499604	0.500604	46995494
?	0.500549	0.499549	24257117
?	0.499653	0.500653	72162912
?	0.500663	0.499663	56553545
?	0.500522	0.499522	35722526
?	0.500564	0.499564	24791530
?	0.50056	0.49956	42246763
?	0.500706	0.499706	54600870
?	0.499646	0.500646	43246458
?	0.500546	0.499546	32663741
?	0.500582	0.499582	17415161
?	0.49958	0.50058	70934811
?	0.500576	0.499576	32243653
?	0.500495	0.499495	42343676
?	0.500675	0.499675	42515329
?	0.49959	0.50059	49437484
?	0.500575	0.499575	37808733
?	0.499659	0.500659	53235418
?	0.500508	0.499508	29799826
?	0.500661	0.499661	55984079
?	0.499577	0.500577	25143305
?	0.499635	0.500635	36499155
?	0.500642	0.499642	57005669
?	0.500714	0.499714	53734220
?	0.499643	0.500643	63838452
?	0.500602	0.499602	58464224
?	0.500626	0.499626	47485614
?	0.499638	0.500638	35013326
?	0.499604	0.500604	59042416
?	0.499646	0.500646	49875628
?	0.499732	0.500732	56967543
?	0.500618	0.499618	75707368
?	0.500684	0.499684	71306089
?	0.500704	0.499704	73909070
?	0.500577	0.499577	42842265
?	0.50062	0.49962	59883013
?	0.499764	0.500764	71712217
?	0.499534	0.500534	32954681
?	0.500578	0.499578	51213434
?	0.500508	0.499508	45483021
?	?	?	?
?	?	?	?
?	0.500232	0.499992	47506353

?

?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的用神经网络做分子模型是不是扯淡，f2,cl2,br2分子模型的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。