一份新的观点论文认为，机器学习是推动量子化学发展的最有希望的方向。该论文提出，像密度泛函理论和波函数方法这样的传统方法在解决复杂的量子多体问题方面正达到极限。机器学习方法被认为是一种更有效的策略，即使在解析解难以获得的情况下也能取得成功，因此值得在该领域获得战略优先地位。 AI
影响 通过改进计算化学，可能加速材料科学、药物发现和基础物理学领域的突破。
排序理由 论证科学领域新方法论的观点论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- arXiv
- density functional theory
- machine learning
- quantum chemistry
- Quantum Many-Body Problem
- Wavefunction methods in electronic-structure theory of solids
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