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Carbon Dimers as the Dominant Feeding Species in Epitaxial Growth and Morphological Phase Transition of Graphene on Different Cu Substrates
Carbon Dimers as the Dominant Feeding Species in Epitaxial Growth and Morphological Phase Transition of Graphene on Different Cu Substrates
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深度学习QMC方法加速激发态势能面计算
研究人员开发了一种优化神经网络波函数的新方法，能够高效预测基态和激发态势能面（PESs）。该方法利用权重共享和电子态的动态排序，与传统方法相比，成本降低了两个数量级。该技术已在四种复杂的激发态势能面上进行了验证，包括乙烯、碳二聚体、亚甲基铵阳离子和一种红氧化还原蛋白活性位点模型，展示了可转移深度学习QMC在研究分子电子激发方面的潜力。
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Excited Pfaffians: New Neural Network Architecture for Quantum States
研究人员开发了一种名为 Excited Pfaffians 的新型神经网络架构，旨在更有效地表示多个量子态。与传统方法相比，这种方法显著降低了计算成本，能够实现更快的训练和对更多状态的建模。该架构已成功应用于二聚碳和铍原子等复杂系统，这在这些领域的神经网络应用中尚属首次。