Fortschrittliche nichtadiabatische Molekulardynamiksimulationen in Festkörpern mit E(3)-äquivarianten tiefen neuronalen Hamilton-Operatoren

Genaue nichtadiabatische Molekulardynamik (NAMD) ist entscheidend für die Untersuchung der Dynamik angeregter Zustände in Festkörpern, aber rechenintensiv. Hier nutzen die Autoren maschinelles Lernen, um die Effizienz und Genauigkeit von NAMD-Simulationen in Festkörpern zu verbessern.