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888贵宾会下载:这些问题阻碍了泛函直接分析解决方案的创建

时间:2021/12/10 16:25:26   作者:   来源:   阅读:59   评论:0
内容摘要:通过将函数表达为神经网络,并将精确的属性整合到训练数据中,DM21可以在没有两个重要系统误差(离域误差和自旋对称性破坏)的情况下学习函数,这使得DM21能够比以往的平台更好地模拟广泛的化学反应类别。DM21的重要性不在于它产生最终的密度泛函,而在于人工智能方法解决了分数电子和自旋问题,这些问题阻碍了泛函直接分析解决方案...
通过将函数表达为神经网络,并将精确的属性整合到训练数据中,DM21可以在没有两个重要系统误差(离域误差和自旋对称性破坏)的情况下学习函数,这使得DM21能够比以往的平台更好地模拟广泛的化学反应类别。DM21的重要性不在于它产生最终的密度泛函,而在于人工智能方法解决了分数电子和自旋问题,这些问题阻碍了泛函直接分析解决方案的创建。

在短期内,这将使研究人员通过代码可用性提高精确密度函数的近似值。从长远来看,这进一步展示了深度学习在量子力学水平上精确模拟物质的前景,并将允许研究人员在纳米水平上探索与材料、药物和催化剂相关的问题,在计算机上实现材料设计。

“了解纳米技术对帮助我们应对21世纪的一些重大挑战变得越来越重要,从清洁电力到塑料污染。”Kirkpatrick说:“这项研究是朝着正确方向迈出的一步,它使我们能够更好地理解电子之间的相互作用,电子是将分子粘在一起的粘合剂。”

为了加快这一领域的进展,Deep Thinking发表了这篇论文,并免费提供了开源代码。

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