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DFT训练的神经网络势函数：能否真正复现液态水的结构、热力学与动力学？

研究人员用MACE神经网络势函数在DFT数据上训练，系统评估对MgCl₂水溶液的多维度性质复现能力。NNP准确描述水合壳层结构、扩散系数和离子配对，过渡态采样捕获水交换过程（速率与实验相差一个数量级内），但溶剂化自由能严重低估实验值——揭示了当前局部NNP架构在离子溶剂化热力学上的根本局限，需显式纳入长程静电效应。