MMDec, 2021

机器学习和量子蒙特卡洛在高压氢中的应用

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TL;DR发展了一种结合了量子蒙特卡罗的准确性与机器学习潜能的效率的技术，使用核回归与 SOAP 特征，并利用基于最远点采样的稀疏技术和 Δ-learning，可以将训练数据集保持小，以实现高精度计算，第一个应用涉及高压氢的液 - 液相转变的基准研究，并强调了高精度的重要性，以提高实验结果不明确领域的准确性。
quantum monte carlomachine learning potentialkernel regressionsoap featuresliquid-liquid transition
发现论文，激发创造
  • 大数据与量子化学近似：$Δ$ 机器学习方法

    介绍了一种将机器学习纠正与计算便宜且近似的遗留量子方法相加的组合策略，从而实现了对化学热力学性质的高度准确预测，实现了化学精度和低计算成本的平衡。

    Mar, 2015

  • 用于氢脆性的机器学习压力模拟器

    本文提出了一种基于物理学的机器学习模型来预测管道内壁上的气压，该模型可以应用于氢气与天然气混合运输的管道系统监控中，此方法优于完全基于数据推导的方法。

    Jun, 2023

  • 可证明高效的量子多体问题机器学习

    这篇论文证明了经典机器学习算法可以有效地预测有限空间维度内间隙哈密顿量的基态性质及其它相类哈密顿量的数据，并可以有效地分类一系列的量子相，在量子实验中可以通过构建经典影像来预测系统的多种属性。

    Jun, 2021

  • 分子电子结构的多任务学习方法接近耦合群精确度

    发展了一种统一的机器学习方法，用于有机分子的电子结构，使用 CCSD (T) 计算作为训练数据，模型在计算成本和各种量子化学性质的预测准确度上优于常用的 B3LYP 泛函。将模型应用于芳香化合物和半导体聚合物上，对基态和激发态性质进行了验证，展示了其对于复杂系统的准确性和概括能力。

    May, 2024

  • 化合物空间分子电子性质的机器学习

    结合现代科学计算和电子结构理论，基于深度多任务人工神经网络的机器学习模型能够对上千个有机分子的多个电子基态和激发态性质进行预测，从而实现对合成可及的虚拟化合物库的高通量筛选，成本极低且准确度与现代量子化学方法相当甚至更优。

    May, 2013

  • 机器学习与量子化学的统一 - 分子波函数的深度神经网络

    本文提出了一种基于深度学习的量子力学波函数预测框架，以实现分子结构的反向设计，用于优化目标电子性质，表明这种方法打开了机器学习和量子化学更协同的前景。

    Jun, 2019

  • 分子性质的机器学习：局部性和主动学习

    本篇论文提出了一种基于局部相互作用模型和主动学习算法的新型机器学习算法，可以在较小的训练集上提供高精度预测，并显著减少异常值误差，从而为材料设计和药物发现等领域提供更有效的高通量筛选方法。

    Sep, 2017

  • 子集选择与知情图神经网络的相互作用

    使用领域知识为 Qm9 数据集的分子离子化能量预测选择高效的训练集和 ML 技术，通过最大化训练集中分子的多样性，提高线性和非线性回归技术（如核方法和图神经网络）的鲁棒性，并基于速率扭曲解释框架的模型不可知解释器来检查图神经网络的预测可靠性。

    Jun, 2023

  • 利用机器学习快速准确地建模分子原子化能

    我们引入了一个机器学习模型来预测有机分子的原子化能，基于核电荷和原子位置。该回归模型是通过将求解分子 Schr"odinger 方程的问题映射为复杂度较低的非线性统计回归问题。我们使用杂化密度泛函理论计算的原子化能进行回归模型的训练和比较。通过对超过七千个小有机分子进行交叉验证，得到的平均绝对误差为～10 kcal/mol。该模型的适用性已经通过预测分子原子化潜能曲线得到证明。

    Sep, 2011

  • 分子模拟的机器学习

    介绍了机器学习在分子模拟及预测量子力学能量与力学、粗粒化分子动力学、提取自由能面和生成网络方法等应用方面的研究进展，同时探讨了在此领域中的一些挑战。

    Nov, 2019