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TOOL · CL_22040 · May 8 · 04:00

AI模型利用可极化原子多极矩学习长程静电学

研究人员开发了一个新的机器学习原子间势（MLIPs）框架，解决了长程静电学和极化问题。该方法使用可极化原子多极矩来预测环境依赖的潜在单极矩、偶极矩和四极矩，同时通过线性响应捕获非局域电荷转移和极化。该框架在各种基准测试中显示出更高的准确性，并使MLIPs能够预测对极化敏感的可观测值。