深度学习与第一性原理计算

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| 作者：李贺 段文晖 徐勇 † (清华大学物理系) 本文选自《物理》2024年第7期 摘要       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 ………………………………