用神经网络做分子模型是不是扯淡，f2,cl2,br2分子模型

虽然现在市面已经有很多化学软件可以用于模拟原子，分子甚至小型蛋白质。但那些软件多是收费的，使用起来也很繁琐。至少要学到化学硕士才有可能接触这些模拟软件，但对于大多数化学爱好者来说多数情况下想知道的只是两种物质作用的基本过程和规律，并不需要计算出的值有多精确。

用万有引力和电磁力做一个模型很显然是错误的，因为已经被量子力学否定掉了。就是没有否定掉，一个像氯原子的17体问题也不太可能得到什么有意义的解。

而如果把神经网络的权重当做概率幅好像是可以解决这个问题，

这个仿照f2分子做的模型，如果我们把这个模型给卷起来

 

 

这个模型开起来似乎更像原子，只不过模型里是用两层网络来模拟电子和电子的相互作用。

同样cl2分子的模型

 

 

卷起来

 

还有br2分子

 

这个卷起来就是两个黑球。

然后按照神经网络的原理让两个网络向对方收敛，

权重的初始化标准是

Random rand1 =new Random();

int t=rand1.nextInt(99);

w[a][b]=(double)t/200;

 

收敛标准是

While（Math.abs(a-b)>0.001）

 

学习率是0.1

分别训练了仿f2，cl2，br2分子的神经网络模型，运行了50组。

得到数据

	a	b	迭代次数
9	0.500232353	0.499992353	47506352.98
17	0.50002205	0.500191862	58026278.87
35	0.500202081	0.500042081	69912392.06

 

 

由实验得到的数据很显然随着原子序数的增加网络收敛需要迭代次数逐渐增加，直观上看1*17*17的网络很显然比1*9*9的网络复杂，需要的迭代次数更多也符合常理。化学键越长越不稳定这个化学世界的真实的化学性质与神经网络模拟出来的渐进性也相符。

35	0.500649	0.499649	6.72E+07
	0.500617	0.499617	7.30E+07
tw[a][b]=(double)ti1/200;	0.500648	0.499648	8.00E+07
	0.500594	0.499594	6.23E+07
Math.abs(jud[0]-jud[1])>0.001	0.499619	0.500619	5.74E+07
	0.499688	0.500688	7.83E+07
ret=0.1	0.499688	0.500688	7.00E+07
	0.500547	0.499547	6.67E+07
	0.499588	0.500588	6.73E+07
	0.500679	0.499679	8.37E+07
	0.499616	0.500616	7.04E+07
	0.499523	0.500523	6.10E+07
	0.500591	0.499591	7.26E+07
	0.50065	0.49965	7.07E+07
	0.500654	0.499654	7.46E+07
	0.500556	0.499556	6.26E+07
	0.499649	0.500649	7.14E+07
	0.499598	0.500598	7.51E+07
	0.50062	0.49962	6.99E+07
	0.500633	0.499633	7.38E+07
	0.500618	0.499618	7.11E+07
	0.500594	0.499594	6.22E+07
	0.500628	0.499628	6.29E+07
	0.500664	0.499664	6.68E+07
	0.500602	0.499602	5.94E+07
	0.500571	0.499571	6.92E+07
	0.500645	0.499645	6.49E+07
	0.500665	0.499665	7.37E+07
	0.499639	0.500639	6.65E+07
	0.500617	0.499617	6.43E+07
	0.499593	0.500593	6.57E+07
	0.500642	0.499642	6.90E+07
	0.500653	0.499653	8.11E+07
	0.4996	0.5006	6.31E+07
	0.500628	0.499628	7.50E+07
	0.499583	0.500583	7.41E+07
	0.499609	0.500609	7.22E+07
	0.500649	0.499649	6.83E+07
	0.499698	0.500698	6.38E+07
	0.499644	0.500644	7.75E+07
	0.500647	0.499647	7.75E+07
	0.500631	0.499631	7.22E+07
	0.500679	0.499679	8.08E+07
	0.499599	0.500599	7.26E+07
	0.49963	0.50063	5.86E+07
	0.499621	0.500621	6.10E+07
	0.499566	0.500566	7.37E+07
	0.499593	0.500593	7.16E+07
	0.500572	0.499572	7.09E+07
	0.49962	0.50062	7.80E+07
35	0.500202	0.500042	69912392

 

17	0.50065	0.49965	59336199
	0.500471	0.499471	34869002
tw[a][b]=(double)ti1/200;	0.499662	0.500662	59806039
	0.500587	0.499587	59767604
Math.abs(jud[0]-jud[1])>0.001	0.499518	0.500518	41271014
	0.500546	0.499546	51099693
ret=0.1	0.499594	0.500594	58751931
	0.499632	0.500632	68068135
	0.49954	0.50054	53799487
	0.500609	0.499609	80030738
	0.499625	0.500625	78555638
	0.499499	0.500499	41753267
	0.500571	0.499571	66957176
	0.499661	0.500661	58737834
	0.500564	0.499564	47448803
	0.499703	0.500703	55357026
	0.499607	0.500607	55595749
	0.500548	0.499548	46903503
	0.499626	0.500626	59191310
	0.499629	0.500629	70024707
	0.499587	0.500587	62567294
	0.499517	0.500517	24392995
	0.499747	0.500747	79681730
	0.500692	0.499692	84343653
	0.500653	0.499653	57172607
	0.500635	0.499635	67990313
	0.50064	0.49964	74391095
	0.499592	0.500592	67943518
	0.499592	0.500592	67180622
	0.500546	0.499546	27003113
	0.499657	0.500657	61438073
	0.499606	0.500606	60559267
	0.49966	0.50066	64776072
	0.499587	0.500587	47483799
	0.499631	0.500631	59139975
	0.500547	0.499547	29686439
	0.499623	0.500623	44591791
	0.499602	0.500602	54192161
	0.500649	0.499649	74098409
	0.500549	0.499549	41141360
	0.49964	0.50064	65396864
	0.500645	0.499645	57046591
	0.499591	0.500591	55936926
	0.499653	0.500653	55118837
	0.500647	0.499647	75618246
	0.499645	0.500645	69214925
	0.499701	0.500701	71459912
	0.499681	0.500681	66793640
	0.499513	0.500513	51093714
	0.500507	0.499507	41322759
	0.500658	0.499658	66250148
	0.500567	0.499567	27297232
	0.500566	0.499566	75743845
	0.500022	0.500192	58026278.9

 

 

 

9	0.499627	0.500627	18218331
	0.500488	0.499488	24847604
tw[a][b]=(double)ti1/200;	0.500673	0.499673	13381875
	0.500534	0.499534	40870510
Math.abs(jud[0]-jud[1])>0.001	0.50068	0.49968	59712613
	0.500512	0.499512	32636062
ret=0.1	0.500682	0.499682	87890082
	0.499519	0.500519	23446996
	0.499723	0.500723	1.08E+08
	0.49962	0.50062	33038556
	0.499604	0.500604	46995494
	0.500549	0.499549	24257117
	0.499653	0.500653	72162912
	0.500663	0.499663	56553545
	0.500522	0.499522	35722526
	0.500564	0.499564	24791530
	0.50056	0.49956	42246763
	0.500706	0.499706	54600870
	0.499646	0.500646	43246458
	0.500546	0.499546	32663741
	0.500582	0.499582	17415161
	0.49958	0.50058	70934811
	0.500576	0.499576	32243653
	0.500495	0.499495	42343676
	0.500675	0.499675	42515329
	0.49959	0.50059	49437484
	0.500575	0.499575	37808733
	0.499659	0.500659	53235418
	0.500508	0.499508	29799826
	0.500661	0.499661	55984079
	0.499577	0.500577	25143305
	0.499635	0.500635	36499155
	0.500642	0.499642	57005669
	0.500714	0.499714	53734220
	0.499643	0.500643	63838452
	0.500602	0.499602	58464224
	0.500626	0.499626	47485614
	0.499638	0.500638	35013326
	0.499604	0.500604	59042416
	0.499646	0.500646	49875628
	0.499732	0.500732	56967543
	0.500618	0.499618	75707368
	0.500684	0.499684	71306089
	0.500704	0.499704	73909070
	0.500577	0.499577	42842265
	0.50062	0.49962	59883013
	0.499764	0.500764	71712217
	0.499534	0.500534	32954681
	0.500578	0.499578	51213434
	0.500508	0.499508	45483021
	0.500232	0.499992	47506353