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B3LYP/def2-SVP
B3LYP/def2-SVP
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新型AI模型以耦合簇精度预测分子性质
研究人员开发了MEHnet-MG，一种等变网络，旨在以显著降低的计算成本预测具有耦合簇精度的分子电子结构性质。该模型在一个包含九种主族元素的新数据集上进行训练，可以从一次廉价的B3LYP/def2-SVP计算中推导出能量、光学带隙和偶极矩等各种性质。与传统的密度泛函理论方法相比，MEHnet-MG的误差显著降低，并且能够准确地外插到更大的分子系统，这是基于池化的架构无法实现的。
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新AI方法提高化学泛函预测的准确性
研究人员开发了一种名为导数信息XC-Loss (DI-Loss) 的新方法，以提高计算化学中机器学习交换-关联泛函的准确性。该技术结合了能量的一阶和二阶导数信息，从而显著降低了能量误差并加快了自洽场迭代。改进后的泛函在预测下游计算中的激发态方面也表现出更好的性能。