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机器学习助力揭秘行星深处奥秘:氢氦相分离新发现

 化工人柚子

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近日,国防科技大学理学院戴佳钰教授团队通过机器学习加速分子动力学模拟,揭示了在木星和土星内部极端温度和压力条件下氢氦混合物的相分离行为。

研究团队针对混合体系发展了宽温压区间机器学习势函数,结合条件概率方法与基于Jarzynski不等式的非平衡自由能计算手段,给出了第一性原理精度的H/He分层热力学相图,得到了木星和土星内部氦雨分布区域半径,显著修正了原有的行星模型,为解释木星和土星大气中氦含量的降低提供了新视角。

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