本文介绍了一种基于机器学习的密度泛函方法，利用深度神经网络提高电子结构计算的精度和效率。该方法在较低计算成本下，准确预测分子的动能和电子密度，适用于量子化学计算。研究表明，机器学习在加速原子模拟和材料设计方面具有重要潜力，并能纠正传统密度泛函方法的不足。

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。

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。