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Reduced Density Matrices

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  1. TOOL · CL_44694 ·

    神经网络高精度预测量子材料特性

    研究人员开发了一个新的神经网络框架，旨在以更高的准确性和效率预测双粒子约化密度矩阵（2-RDMs）。该框架将可表征条件直接纳入其架构和损失函数，使其能够在不同的动量网格上运行。该方法被应用于研究扭曲双层MoTe$_2$中的分数陈绝缘体，在2-RDM和基态能量方面取得了高度准确的预测，在参数数量和能量准确性方面优于传统的半定规划方法。