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实体 Residual Optimal-gauge Conditioning-aware KS-Eq. Training

Residual Optimal-gauge Conditioning-aware KS-Eq. Training

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  1. TOOL · CL_295239 ·

    新的机器学习模型通过物理对齐训练提高了电子基态预测能力

    研究人员开发了新的机器学习模型用于电子基态预测,其泛化能力显著优于现有方法。通过结合源自Kohn-Sham密度泛函理论(KS-DFT)的物理约束,并引入正交归一化损失(ON-Loss)和格拉斯曼受限占据轨道训练(GROOT)等新颖训练技术,这些模型在能量和力预测的误差率方面取得了实质性降低。新方法在从较小数据集外推到较大数据集方面显示出有效性,并有望应用于反应化学。