分子與金屬表面碰撞進而發生解離、散射并伴隨著分子-表面間的能量傳遞，是工業上大量多相催化反應的初始步驟，并可能是復雜反應網絡中的決速步。因此研究分子在表面的碰撞過程是理解分子-表面相互作用，并進一步理解和優化多相催化反應的重要方式。在這一方面，理論研究一直是必不可少的工具。隨著第一性原理方法的發展，盡管我們已經可以快速地計算能量單點，但直接進行動力學模擬仍舊是計算量非常大的工作。為了避免進行這樣重復高代價的計算，美國新墨西哥大學郭華教授與中國科學技術大學蔣彬教授課題組合作，構建了HCl在Au(111)表面散射經典體系60維度的第一性原理勢能面，并初步研究了HCl的散射動力學。
以往研究氣相分子在金屬表面的碰撞時，往往將表面原子固定做近似的處理。這樣的勢能面不能考慮分子與表面的能量交換，然而表面原子的運動大大增加了體系的自由度，構建勢能面變得非常困難。2007年，Behler和Parrinello提出一種原子中心神經網絡的方法（Atomistic Neural Network, ANN），按照每種原子的勢能面用一個神經網絡表示的思想，使高維勢能面的構建成為可能
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