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物理约束提升电子基态模型外推泛化

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AI 综述

研究作者提出与KS-DFT物理方程对齐的电子基态学习模型,通过物理约束减少不物理或无关自由度的优化,以改善分布外尺寸外推。基于论文摘要,在QM9到QM40的尺寸外推实验中,ON-Loss和GROOT使既有密度模型的能量与力MAE分别降低79.1%和83.4%;结合ON-Loss与ROCKET的Hamiltonian模型,相对最强基线的能量与力MAE分别降低99.8%和95.9%。上述结果目前仅据论文摘要,尚不能视为已完成独立验证。

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10月7日
  1. arXiv · quant-ph
    物理对齐的电子基态学习模型提升外推泛化

    作者提出与KS-DFT物理方程对齐的电子基态学习模型,通过物理约束并减少不物理或无关自由度的优化来提升分布外泛化。基于论文摘要,在QM9到QM40的尺寸外推实验中,ON-Loss和GROOT使既有密度模型的能量与力MAE分别降低79.1%和83.4%;Hamiltonian模型结合ON-Loss和ROCKET后,相对最强基线的能量与力MAE分别降低99.8%和95.9%。

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