机器学习与激发态分子动力学
化学物理
2021-03-16 v1 机器学习
摘要
机器学习在量子化学研究领域中的应用日益增多。尽管多数方法针对化学体系电子基态的研究，但将光引入过程会导致电子激发态并产生若干新挑战。本文综述了基于机器学习的激发态动力学近期进展。据此，我们强调了机器学习方法在光诱导分子过程中的成功、陷阱、挑战与未来方向。
引用
@article{arxiv.2005.14139,
title = {Machine learning and excited-state molecular dynamics},
author = {Julia Westermayr and Philipp Marquetand},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.14139},
year = {2021}
}