深度学习与第一性原理计算

主要观点总结

第一性原理计算基于量子力学原理，实现高精度材料计算预测，但高昂的计算成本限制了其广泛应用。深度学习为第一性原理计算提供了新研究范式，有望突破传统方法的瓶颈。文章介绍了一种基于深度学习的第一性原理计算方法，该方法利用神经网络对DFT哈密顿量进行建模，并设计满足物理先验的神经网络架构，实现了高效精确的电子结构计算。该方法已成功应用于大尺度材料模拟和材料大数据构建中，为发展材料大模型、推动人工智能驱动的材料发现提供了新机遇。

关键观点总结

关键观点1: 第一性原理计算的重要性

第一性原理计算基于量子力学原理，是预测和解释材料性质的重要方法，已广泛应用于多个领域。

关键观点2: 计算成本的限制

第一性原理计算的高昂成本限制了其在大尺度材料模拟和材料大数据构建中的广泛应用。

关键观点3: 深度学习的应用

深度学习为第一性原理计算提供了新研究范式，有望突破传统方法的瓶颈，实现高效精确的电子结构计算。

关键观点4: 文章介绍的方法

文章介绍了一种基于深度学习的第一性原理计算方法，该方法利用神经网络对DFT哈密顿量进行建模，并设计满足物理先验的神经网络架构。

关键观点5: 方法的成功应用

该方法已成功应用于大尺度材料模拟和材料大数据构建中，为发展材料大模型、推动人工智能驱动的材料发现提供了新机遇。

文章预览

加 星标 ，才能不错过每日推送！方法见文末动图 第一性原理计算基于量子力学基本原理，通过求解复杂的多电子相互作用问题实现高精度材料计算预测，已成为现代物理学、化学、材料科学等诸多领域中不可或缺的研究手段。然而，高昂的计算成本限制了第一性原理计算的广泛应用，使得大尺度材料模拟和材料大数据构建等重要领域的发展面临重大挑战。近年来，AlphaGo、AlphaFold、ChatGPT等突破性工作的涌现宣示了人工智能新时代的来临，第一性原理计算领域也迎来了变革性转变的历史机遇。深度学习为第一性原理计算提供了新的研究范式，通过精确建模和高效预测，有望突破传统方法的瓶颈问题。文章介绍了一类基于深度学习的第一性原理计算方法，利用神经网络对密度泛函理论中的核心物理量——密度泛函理论哈密顿量进行建模，并设计出满 ………………………………