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OrthoNormal-Loss

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TOOL · CL_287000 · Oct 8 · 04:00

新的物理对齐方法提高了MLIP的泛化能力

研究人员开发了新的方法，即正交归一损失（OrthoNormal-Loss, ON-Loss）和格拉斯曼受限占据轨道训练（Grassmann Restricted Occupied-Orbital Training, GROOT），以提高机器学习原子间势（MLIPs）的泛化能力。这些技术通过强制执行物理约束，使学习目标与Kohn-Sham密度泛函理论（KS-DFT）保持一致。在实验中，这些方法显著降低了能量和力的平均绝对误差，优于先前最…