Использование символьной регрессии для создания многочастичных потенциалов взаимодействия

Результаты моделирования системы взаимодействующих атомов с помощью классических методов молекулярной динамики (МД) напрямую зависят от используемой формы потенциала взаимодействия. Существует множество подходов получения табличной функции потенциала для проведения МД симуляций, однако для исследования много-масштабных систем при сверхвысоких макроскопических параметрах, использование полученных таким образом потенциалов является трудной задачей. Метод символьной регрессии, базирующийся на алгоритме генетического программирования, может серьезно упростить данную проблему. Благодаря нему, существует возможность построения математической формы потенциала, состоящей из аналитических функций, которая может применяться в дальнейших исследованиях системы и ускорять процессы исследования свойств вещества. В работе были получены аналитические формы потенциалов межатомного взаимодействия с помощью метода символьной регрессии с использованием эволюционного поиска, реализованного алгоритмом генетического программирования, для систем железа при сверхвысоких температурах и давлениях.