E(3)等変深層ニューラルハミルトニアンを用いた固体中の非断熱分子動力学シミュレーションの進展

固体における励起状態ダイナミクスの研究には、正確な非断熱分子力学（NAMD）が必要だが、計算コストが高い。ここでは、著者たちは、固体におけるNAMDシミュレーションの効率と正確さを向上させるために、マシンラーニングを活用する。