高精度力场与机器学习势
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知识文档·分子模拟·力场·MolSimulX
经典全原子力场（AA = all-atom）用固定点电荷 + 两体 LJ + 键约束就能跑很大的体系，但在金属、强极化环境、化学反应、接近量子精度的势能面等问题上会不够用。这时人们往算得更准（通常也更贵）的方向走。
本文是力场块里「算得准」的一侧：概览多体力场、极化力场、机器学习势（ML 势），并点到反应力场与量子方法的边界。
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学习路径
前置阅读： 经典全原子力场
下一步：
- 粗粒化与加速模型 —— 另一侧：算得快
- 力场怎么选 —— 问题驱动开关
- 机器学习力场方案与代表工作 —— MLFF 门派与代表工作
- 神经网络与深度学习基础
- 第一性原理分子动力学与核量子效应
- QM-MM思想