JAX MD

一句话定位

一个基于JAX的分子动力学模拟工具包，为科学计算和机器学习研究提供高性能模拟能力。

核心价值

• 利用JAX的自动微分和GPU加速功能，实现高效的分子动力学模拟
• 提供完整的粒子系统模拟工具，支持多种物理系综和边界条件 n* 专为机器学习与物理模拟结合的研究场景设计，支持神经网络势能函数

功能亮点

• 多种物理系综支持：微正则系综(NVE)、正则系综(NVT)、等温等压系综(NPT)
• 空间分区优化：邻居列表、单元列表等高效的空间分区算法
• 势能函数库：经典势能、键势能、神经网络势能等多种势能函数
• 模拟环境：确定性和随机性模拟环境，支持能量最小化
• 神经网络原语：Behler-Parrinello网络、图神经网络等机器学习组件

适用人群

• 分子动力学研究者
• 计算化学和物理学家
• 机器学习与科学计算交叉领域研究者
• 材料科学和生物物理学研究人员

使用场景

• 分子动力学模拟和物理系统演化研究
• 材料性质计算和弹性力学分析
• 机器学习势能函数的开发和测试
• 刚性体模拟和复杂粒子系统研究
• 科学计算与深度学习结合的研究项目

综合说明

JAX MD是一个专门为科学计算和机器学习研究设计的分子动力学模拟工具包。它充分利用JAX框架的自动微分、GPU加速和JIT编译等特性，为研究人员提供高性能的模拟能力。该工具包特别适合需要将机器学习方法与物理模拟结合的研究场景，支持神经网络势能函数和各种先进的模拟算法。