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        預(yù)訓(xùn)練通用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CHGNet,實(shí)現(xiàn)基于電荷的原子模擬

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        原標(biāo)題:預(yù)訓(xùn)練通用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CHGNet,實(shí)現(xiàn)基于電荷原子模擬

        關(guān)鍵字:電荷,原子,離子,電子,圖示

        文章來(lái)源:機(jī)器之心

        內(nèi)容字?jǐn)?shù):5915字

        內(nèi)容摘要:將 ScienceAI設(shè)為星標(biāo)第一時(shí)間掌握新鮮的 AI for Science 資訊編輯|紫羅復(fù)雜電子相互作用的大規(guī)模模擬仍然是原子建模面臨的最大挑戰(zhàn)之一。盡管經(jīng)典力場(chǎng)通常無(wú)法描述電子態(tài)和離子重排之間的耦合,但更準(zhǔn)確的從頭算分子動(dòng)力學(xué)受到計(jì)算復(fù)雜性的影響,無(wú)法進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間和大規(guī)模的模擬,而這對(duì)于研究技術(shù)相關(guān)現(xiàn)象至關(guān)重要。近日,來(lái)自加州大學(xué)伯克利分校和勞倫斯伯克利國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的研究人員,提出了一種基于圖…

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        文章來(lái)源:機(jī)器之心

        作者微信:almosthuman2014

        作者簡(jiǎn)介:專(zhuān)業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺(tái)

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