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  1. TOOL · CL_156563 ·

    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。