arXiv · Materials Science· Pierre-Paul De Breuck, Thalis H. B. da Silva, Antoine Loew, Silvana Botti, Miguel A. L. Marques·· 9 小时前
WBM-MatPES与Tuga-FF：面向高压材料的通用机器学习势基准
Pressure-transferable universal machine-learning potentials: the WBM-MatPES benchmark and Tuga-FF
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作者：Pierre-Paul De Breuck, Thalis H. B. da Silva, Antoine Loew, Silvana Botti, Miguel A. L. Marques
研究任务与主要进展
研究作者发布WBM-MatPES数据集与Tuga-FF通用机器学习原子势：前者包含18.2万个在一致MatPES设置下重算的结构、两种深度的参考凸包，以及最高150 GPa的测试集；后者用覆盖常压和高压构型的数据训练图变换器。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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