実空間における深層学習密度汎関数理論ハミルトニアン ノート

実空間における深層学習密度汎関数理論ハミルトニアン

著者: Zilong Yuan, Zechen Tang, Honggeng Tao, Xiaoxun Gong, Zezhou Chen, Yuxiang Wang, He Li, Yang Li, Zhiming Xu, Minghui Sun, Boheng Zhao, Chen Si, Chong Wang, Wenhui Duan, and Yong Xu 深層学習第一原理法に本質的な物理的先験知識を統合することは、重要な基礎的問題である。ここでは、深層学習密度汎関数理論ハミルトニアン(DeepH)法が、学習目的を回転不変な…に変更することで大幅に改善できることを実証する。[Phys. Rev. Lett. 137, 046401] 2026年7月20日(月)発行