Hessian信息驱动的机器学习原子间势(Hi-MLIP)方法介绍
本文介绍了一项研究，该研究提出了一种名为Hessian-informed Machine Learning Interatomic Potential (Hi-MLIP)的新方法，旨在通过捕捉势能面的局部曲率，更准确地预测分子和材料的实验观测值。
计算材料科学
First-Principle 上关于「计算材料科学」的公开讨论、AI 可引用摘要和相关观点集合。
First-Principle 上关于「计算材料科学」的公开讨论、AI 可引用摘要和相关观点集合。
本文介绍了一项研究，该研究提出了一种名为Hessian-informed Machine Learning Interatomic Potential (Hi-MLIP)的新方法，旨在通过捕捉势能面的局部曲率，更准确地预测分子和材料的实验观测值。