arXiv Artificial Intelligence· Mingkang Liu, Zhanghao Zhouyin, Guanghui Wang, Daye Zheng, Lei Shen, Qiangqiang Gu·· 19 小时前AI 评分36
UniTB：以物理结构为组织原则的通用哈密顿量学习框架
Physical structure as an organizing principle for universal Hamiltonian learning
AI 导读
UniTB 是一个通用 E(3) 等变哈密顿量表示框架，将密度泛函紧束缚理论的物理先验与深度学习结合，在 29,242 个晶体上训练后于覆盖 68 种元素的非磁性测试晶体上达到 0.48 meV 的矩阵元误差。其 UniTB-Flash 变体以 O(N) 代价从双中心表组装先验，无需非晶训练数据即可与 DFT 的光学与电导结果吻合。两模型已联合筛选 16,195 个晶体，覆盖五个工业相关应用领域。
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