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M-OFDFT：利用深度学习克服分子系统中无轨道密度泛函理论的障碍
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于机器学习的方法，可直接学习测试系统和分子的密度势和能量密度图，实现了改进的精度和较低的计算成本。该方法可用于构建量子化学精度的密度泛函。
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关键要点
- 本文介绍了一种基于机器学习的方法。
- 该方法通过学习电子结构问题的动能泛函，直接学习测试系统和分子的密度势和能量密度图。
- 该方法在分子动力学模拟中实现了改进的精度和较低的计算成本。
- 探讨了该方法在量子化学计算中的直接应用。
- 该方法可用于构建量子化学精度的密度泛函。
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