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机器学习提高密度泛函近似的准确性
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文回顾了机器学习在计算化学中的应用，特别是在提高密度泛函和相关近似方法准确性方面的最新进展。机器学习方法有潜力提高计算效率高的电子结构方法的预测能力，并纠正密度泛函方法中的基础错误。文章还讨论了构建适用于不同化学和材料类别的可迁移学习模型的前景和挑战。
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关键要点
- 机器学习技术在计算化学中的应用被认为是加速原子模拟和材料设计的无可或缺的工具。
- 机器学习方法有潜力提高计算效率高的电子结构方法（如密度泛函理论）的预测能力。
- 机器学习可以纠正密度泛函方法中的基础错误。
- 本文回顾了机器学习在提高密度泛函和相关近似方法准确性方面的最新进展。
- 讨论了构建适用于不同化学和材料类别的可迁移学习模型的前景和挑战。
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