Feb, 2025
周期贝叶斯流在材料生成中的应用
A Periodic Bayesian Flow for Material Generation
TL;DR本研究解决了晶体数据分布生成建模中的挑战,特别是晶体独特的周期性物理对称性带来的问题。通过提出一种新的周期贝叶斯流方法CrysBFN,研究克服了现有理论问题,表现出与传统Gaussian基础的贝叶斯流网络不同的非单调熵动态。实验结果表明,CrysBFN在晶体生成和结构预测任务中均显示出卓越的性能,实现了新的最优状态,并显著提高了采样效率。