具有 Hartree-Fock 效率与化学精度的基态能量泛函
化学物理
2020-08-11 v2 计算物理
摘要
我们引入深度后 Hartree-Fock（DeePHF）方法，一种基于机器学习、用于构建电子结构问题基态能量的精确且可迁移模型的方案。DeePHF 以基态电子轨道为输入，预测诸如耦合簇方法等高精度模型与诸如 Hartree-Fock（HF）方法等低精度模型间的能量差。它保持了原始高精度模型的所有对称性。所增加的计算成本低于作为参考的 HF 或 DFT，且随系统大小线性缩放。我们使用公开可用数据集在有机分子系统上检验 DeePHF 的性能，并获得了当前最优性能，尤其在大数据集上。
引用
@article{arxiv.2005.00169,
title = {Ground state energy functional with Hartree-Fock efficiency and chemical accuracy},
author = {Yixiao Chen and Linfeng Zhang and Han Wang and Weinan E},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.00169},
year = {2020}
}