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RESEARCH · CL_06224 · Apr 27 · 14:49

新的DenSNet模型利用机器学习电子密度增强分子动力学

研究人员开发了DenSNet，一种用于电子结构计算的新型机器学习方法，可预测基态电子密度。该方法利用SE(3)-等变神经网络和$\Delta$-学习策略，可在分子动力学模拟中获取除能量和力之外的电子可观测量。该方法已在各种分子上得到验证，显示出模拟轨迹的精确红外光谱，并证明了预测更大分子系统性质的可扩展性。