使用现代Fortran实现的Behler-Parrinello-Neural-Network工具

1. Fortnet概述 Fortnet是一个基于Behler-Parrinello-Neural-Network（BPNN）的实现，使用了现代Fortran编程语言进行编写。它主要被用来进行科学计算和物理系统建模，特别是在处理原子或分子级别数据时。该工具通过原子为中心的对称函数表征局部原子环境，以此来构建神经网络模型，进行物理属性的预测。 2. Behler-Parrinello-Neural-Network（BPNN） Behler-Parrinello-Neural-Network是一种用于描述和预测分子和材料性质的神经网络模型。它的核心思想是通过原子为中心的对称函数来捕捉局部环境信息，并将其作为神经网络的输入特征。BPNN在材料科学、化学和物理学等领域有广泛的应用。 3. Fortnet的安装与构建 安装Fortnet需要从其官方GitHub仓库克隆源代码，并使用CMake进行构建。对于不熟悉该流程的用户，Fortnet提供了详细构建说明文档，并推荐了在Linux环境下的默认构建方法。构建Fortnet之前需要确保系统中安装了适当版本的CMake（版本3.16以上）。如果系统环境缺少CMake或版本较旧，可以通过Python的pip包管理器安装最新版本的CMake。 4. 程序使用特点 - Fortnet利用了原子为中心的对称函数来表征局部原子环境，这为处理复杂的分子和材料系统提供了基础。 - 通过神经网络结构，Fortnet可以预测物理系统中的原子级或全局属性。 - Fortnet具有可选的MPI（Message Passing Interface）并行性支持，这使得它可以在多核处理器或分布式计算环境中进行高效的计算。 5. 应用领域 - 材料科学：模拟和预测材料的结构和性质。 - 分子建模：研究分子相互作用和反应。 - 物理学：研究原子尺度的物理现象。 - 化学：进行分子结构的预测和性质分析。 6. 标签分析 - open-source：Fortnet是一个开源项目，用户可以免费获取源代码并自行构建。 - machine-learning：Fortnet融入了机器学习技术，尤其是神经网络，用于数据驱动的建模和分析。 - fortran：Fortnet使用Fortran语言编写，Fortran是科学计算领域广泛使用的语言。 - scientific-computing：Fortnet是一个科学计算工具，尤其适用于复杂科学问题的数值模拟。 - neural-networks：Fortnet基于神经网络，特别是BPNN架构，进行数据处理和模式识别。 7. 压缩包子文件 - fortnet-master：该压缩包子文件可能包含了Fortnet项目的主版本源代码，用户需要解压缩后才能进行构建和安装。 综上所述，Fortnet为科研人员提供了一个强大的工具，用于建立基于原子环境的神经网络模型，通过它可以进行高效的物理属性预测。它利用了现代Fortran语言的高性能数值计算能力，并提供了一个标准化的构建流程，使得安装和使用变得更加便捷。