可以与空间耦合的神经网络分子微扰模型BeO

前文《用神经网络模拟分子：钠的卤化物》中用两个相互向对方收敛的网络来模拟NaF，

 

经实验计算表明，这个键值也可以反映网络结构的一些差异，但这个网络的节点与原子核外电子的运动方式有很大的不同。这个模型无法体现三维空间对电子运动的影响。

所以需要想办法在这个模型中加入空间约束，让网络的节点更加接近原子核外电子。以BeO为例，Be第二层有2个电子，氧第二层有6个电子，第一层的两个电子约化到核电荷数里。成双键，每个电子用3个节点表示，构成电子的运动向量，让向量满足要求

 

 

先不考虑自旋，Be空间约束部分

 

表达Be核外两电子的运动状态，

 

让这两个向量大小相等，方向相反，长度归一化等于Be原子的半径，并用yi的值训练Be左侧的网络。

氧空间约束部分

 

表达O核外6个电子的运动状态。并让这6个向量满足共轭，正交和归一化条件，并用yj的值训练O右侧的网络。

 

然后再让Be的右侧网络和O的左侧网络向对方收敛。

 

 

这个模型考虑了Be和O成键过程中空间和物质两部分的约束。

首先让Be网络和O网络向空间收敛，表达空间约束，

再让Be网络和O网络彼此向对方收敛表达*电子假设，

彼此构成一种微扰。

再让Be网络的左右两部分耦合，再让O网络左右两部分的权重耦合。重复直到满足收敛标准。