SC1MC-2022：用于训练机器学习模型预测单点熵与互信息的过渡金属配合物数据库
化学物理
2023-01-30 v2
摘要
我们介绍了 SC1MC 数据库的新版本 SC1MC-2022，该版本通过对近期 SC1MC-2020 的扩展获得，包含人工单过渡金属配合物。该数据库包含用作机器学习模型训练输入的参考数据、在 DMRG 水平上针对正则轨道和分裂定域轨道得到的一点和两点熵以及互信息。该数据库的目的是尽可能多地获取关于电子关联结构的信息，机器学习模型可利用这些信息以较低的计算代价估计这些重要信息，并对任何具有一定程度可迁移性的类似系统适用。
引用
@article{arxiv.2101.06090,
title = {SC1MC-2022: A database of transition metal complexes for training ML models to predict one-site entropies and mutual information},
author = {Pavlo Golub and Pavel Beran and Andrej Antalik and Jiri Brabec},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.06090},
year = {2023}
}