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兼具精度与效率，微软基于AI的新电子结构计算框架登Nature子刊

兼具精度与效率，微软基于AI的新电子结构计算框架登Nature子刊
编辑 | ScienceAI编者按：为了使电子结构方法突破当前广泛应用的密度泛函理论（KSDFT）所能求解的分子体系规模，微软研究院科学智能中心的研究员们基于人工智能技术和无轨道密度泛函理论（OFDFT）开发了一种新的电子结构计算框架M-OFDFT。这一框架不仅保持了与KSDFT相当的计算精度，而且在计算效率上实现了显著提升，并展现了优异的外推性能，为分子科学研究中诸多计算方法的基础——电子结构方法开辟了新的思路。相关研究成果已在国际知名学术期刊《自然-计算科学》（Nature Computational Scie
3/12/2024 5:54:00 PM
ScienceAI
更低计算成本，基于单电子约化密度矩阵的机器学习电子结构方法

更低计算成本，基于单电子约化密度矩阵的机器学习电子结构方法
编辑 | 萝卜皮密度泛函理论（DFT）的定理建立了多体系统的局部外部势与其电子密度、波函数以及单粒子约化密度矩阵之间的双射映射。在此基础上，罗格斯大学（Rutgers University）和纽约大学（New York University）的研究人员证明基于单电子约化密度矩阵（reduced density matrices）的机器学习模型可用于生成替代电子结构方法。该团队为从小分子（如水）到更复杂的化合物（如苯和丙醇）的系统生成局部和混合 DFT、Hartree-Fock 和完整构型相互作用理论的替代品。代理模
10/29/2023 6:56:00 PM
ScienceAI
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