分子动力学（MD）模拟是探究生物分子机制的核心工具，其成功依赖于力场的准确性、效率和泛化能力。 经典分子力场（MM）高效但精度受限，量子力学（QM）准确却计算开销巨大，机器学习力场（MLFF）作为桥梁应运而生。 准确性要求预测能量和力忠实再现量子势能面，以准确计算如蛋白折叠自由能等宏观性质。
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