고체에서 E(3) 등변형 딥러닝 해밀턴을 이용한 비아디아바틱 분자 동력학 시뮬레이션의 발전

고체에서 들뜸 상태 역학을 연구하기 위해서는 정확한 비아디아바틱 분자 역학 (NAMD)이 중요하지만, 계산 비용이 많이 듭니다. 여기서 저자들은 고체에서 NAMD 시뮬레이션의 효율성과 정확성을 향상시키기 위해 기계 학습을 사용합니다.