关注长程电子关联：一种基于单双电子积分的尺寸无关深度学习预测分子电子能量的方法
量子物理
2026-03-02 v2
摘要
我们提出了一种基于单双电子积分的分子电子结构描述符，该描述符具有平移、旋转和幺正不变性。然后，直接利用尺寸一致性，我们训练并微调了一个神经网络来预测强关联系统（特别是氢团簇）的能量。我们使用注意力机制来制定一种尺寸无关的方法，该方法利用并保持了尺寸一致性。因此，在少电子系统上的训练可以指导对更多电子系统的预测。我们的结果比基于几何的替代机器学习模型更准确。
引用
@article{arxiv.2504.03849,
title = {Paying attention to long-range electron correlation: a size-independent deep-learning approach to predicting molecules' electronic energies from one- and two-electron integrals},
author = {Valerii Chuiko and Giovanni B. Da Rosa and Paul W. Ayers},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.03849},
year = {2026}
}