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10 个月前
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·清华大学·材料科学·材料大模型
神经网络替代密度泛函理论!清华研究组发布通用材料模型 DeepH,实现超精准预测在材料设计中,了解其电子结构与性质是预测材料性能、发现新材料、优化材料性能的关键。过去,业界广泛使用密度泛函理论 (DFT) 来研究材料电子结构和性质,其实质是将电子密度作为分子(原子)基态中所有信息的载体, 而不是单个电子的波函数,从而将多电子体系转化为单电子问题进行求解,既简化了计算过程,又可以确保计算精度,能更准确地反映孔径分布。