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科研动态
清华大学提出深度学习哈密顿量新方法提升电子结构预测精度
来源: Physical Review Letters合作: 徐勇、段文晖、袁子龙、唐泽宸、陶泓耕、李洋、陈泽洲、王昱翔、赵柏恒、许祗铭、孙明辉、贡晓荀、王冲、司晨
清华大学发展了深度学习计算方法，将DeepH方法推广至杂化密度泛函
来源: Nature Communications合作: 徐勇、段文晖、任新国、唐泽宸、林霈泽、蒋鸿、何力新、贡晓荀、金敢
清华大学发展出具备第一性原理智能的深度学习电子结构计算方法
来源: 《物理评论快报》合作: 徐勇、段文晖、李洋、唐泽宸、陈泽洲、孙明辉、赵柏恒、陶泓耕、袁子龙
清华大学提出利用神经网络进行密度泛函微扰理论计算的新框架
来源: Physical Review Letters合作: 徐勇、段文晖、唐泽宸、傅靖恒、董文翰、邹念龙、贡晓荀
清华大学开发E（3）协变神经网络框架加速材料电子结构预测
来源: Nature Communications合作: 徐勇、段文晖、贡晓荀、邹念龙、徐润章
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