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Density functional tight binding

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  1. TOOL · CL_206456 ·

    用于DFTB的机器学习：泛函的可转移性分析

    一篇新的研究论文调查了机器学习的交换-关联泛函向密度泛函紧束缚（DFTB）方法的可转移性。研究表明，机器学习泛函的改进并不总是能直接转化为更好的DFTB参数化，尤其是在共价半导体方面。研究人员发现，可转移性取决于特定的材料性质和势的性质，某些性质比其他性质继承得更好。他们提出使用“转移比”作为初步测试，以预测参数化活动的成功率。