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机器学习非绝热动力学：通过状态交互状态平均自旋限制的集成参考Kohn-Sham方法消除非绝热耦合的相自由度
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内容提要
本研究提出了一种新型相无关耦合项$ abla^2$，有效解决激发态分子动力学模拟中的不连续性问题，显著提升机器学习模型的稳定性和准确性，展现了广泛的应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种新型相无关耦合项Δ^2。
- 该方法有效解决了激发态分子动力学模拟中的不连续性问题。
- 显著提升了机器学习模型的稳定性和准确性。
- 能够有效模拟大规模和长时间尺度下的激发态分子动力学。
- 研究结果表明该方法能准确重现从头算的激发态分子动力学模拟。
- 展示了该方法的广泛应用潜力和效率。
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