物理学家开发出强大的动态密度泛函理论替代方案

从物理学的角度来看，生物体、生态系统和地球是不处于热平衡状态的异常庞大和复杂系统的例子。迄今为止，为了物理描述非平衡系统，动态密度泛函理论一直被使用。

然而，正如拜罗伊特大学的物理学家现在在《物理学杂志：凝聚态》上发表的一篇文章中所展示的那样，该理论存在弱点。事实证明，幂泛函理论的性能要好得多——与人工智能方法相结合，它能够更可靠地描述和预测非平衡系统随时间的动态变化。

多粒子系统是由原子、电子、分子和其他肉眼看不见的粒子组成的各种系统。当温度平衡并且没有热流发生时，它们处于热平衡状态。只有当外部条件发生变化时，处于热平衡状态的系统才会改变其状态。密度泛函理论是为研究此类系统量身定做的。

半个多世纪以来，它已经证明了它在化学和材料科学方面的无限价值。基于该理论的一个强大的经典变体，可以高精度地描述和预测平衡系统的状态。动态密度泛函理论(DDFT)将该理论的范围扩展到非平衡系统。这涉及对状态不受外部边界条件影响的系统的物理理解。

这些系统有自己的动力：它们有能力在不受外部影响的情况下改变自己的状态。因此，DDFT的发现和应用方法非常有趣，例如，用于研究生物体或微观流动的模型。

动态密度泛函理论的潜在错误

然而，DDFT使用辅助结构使非平衡系统易于物理描述。它将这些系统的连续动态转化为平衡状态的时间序列。正如MatthiasSchmidt教授领导的拜罗伊特团队在新研究中所展示的那样，这会导致错误的可能性不容低估。

调查集中在一个相对简单的例子上——一种在物理学中被称为“Lennard-Jones流体”的气体的单向流动。如果将此非平衡系统解释为一系列连续的平衡状态，则忽略了系统随时间变化的动力学中涉及的一个方面，即流场。因此，DDFT可能会提供不准确的描述和预测。

“我们不否认动态密度泛函理论在某些条件下应用于非平衡系统时可以提供有价值的见解和建议。然而，我们想在我们的研究中以流体流动为例提请注意这个问题，这是无法确定在任何特定情况下是否满足这些条件。DDFT不提供任何控制来控制是否给出了能够进行可靠计算的受限框架条件。这使得它更值得开发理解非平衡系统的替代理论概念，”该研究的第一作者DanieldelasHeras教授说。

幂泛函理论被证明表现得更好

十年来，围绕MatthiasSchmidt教授的研究团队一直在为一个还很年轻的物理理论的发展做出重大贡献，该理论迄今已被证明在多粒子系统的物理研究中非常成功：幂泛函理论(PFT)。来自拜罗伊特的物理学家追求的目标是能够以与经典密度泛函理论分析平衡系统相同的精度和优雅来描述非平衡系统的动力学。

在他们的新研究中，他们现在使用流体流动的例子来表明，在理解非平衡系统时，幂泛函理论明显优于DDFT。PFT允许描述这些系统的动力学，而不必绕过一系列连续的平衡状态链。这里的决定性因素是人工智能的使用。机器学习通过包含与系统固有动力学相关的所有因素(包括流场)，揭示了流体流动的时间相关行为。通过这种方式，该团队甚至成功地高精度地控制了Lennard-Jones流体的流动。

“我们的调查提供了进一步的证据，证明幂函数理论是一个非常有前途的概念，可用于描述和解释多粒子系统的动力学。在拜罗伊特，我们打算在未来几年进一步阐述这一理论，将其应用于非平衡态比我们研究的流体流动复杂程度高得多的系统。这样，PFT将能够取代动态密度泛函理论，根据我们迄今为止的发现，它避免了系统性弱点。原始密度泛函理论，它是为平衡系统量身定制的，并且已经证明了它的价值，被保留为PFT的一个优雅的特例，”拜罗伊特大学理论物理II主席MatthiasSchmidt教授说。