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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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
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本文介绍了一种基于机器学习的方法。
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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。
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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。
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探讨了该方法在量子化学计算中的直接应用。
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该方法可用于构建量子化学精度的密度泛函。
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