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RESEARCH · CL_90834 · Jun 12 · 14:31

新的神经网络算子加速密度泛函理论计算

研究人员开发了HamEvo，这是一种新颖的神经网络算子，旨在通过预测Kohn-Sham哈密顿量来加速密度泛函理论（DFT）计算。与现有基线相比，该方法将误差降低了35-49%，并能高精度地预测分子轨道能量。HamEvo表现出令人印象深刻的可扩展性，只需少量微调即可将其能力扩展到更大的分子，并且推理速度比传统DFT快242倍。