Meldung

Genaue elektronische Energien mit maschinellem Lernen vorhersagen

Annika Bande et al.

29.09.2022
Genaue elektronische Energien mit maschinellem Lernen vorhersagen

Von Wiley-VCH zur Verfügung gestellt

Schreiner und Team haben nun den Unterschied zwischen CCSD(T)- (coupled-cluster singles doubles mit störungstheoretischen Triples) und CCSD-Energien mit zeiteffizienten Techniken des maschinellen Lernens für einen Datensatz organischer Moleküle bestimmt (Δ-SCF, Unterschied von selbstkonsistenen Feldern und Graph des Moleküls im neuronalen Netzwerk). Damit lassen sich CCSD-Energien beliebiger organischer Moleküle um den störungstheoretischen Triples-Beitrag ergänzen. Das könnte etwa thermochemische Daten aus Experimenten mit vergleichsweise wenig Rechenzeitaufwand für eine hohe Genauigkeit bestätigen. CCSD(T) sind der Goldstandard, um die elek...

Tags

Wissenschaft + Forschung

Verwandte Artikel

Genaue elektronische Energien mit maschinellem Lernen vorhersagen
Von Quantenphysik zu molekularer Quantentechnologie/Trendbericht Physikalische Chemie 2026 3/3
Genaue elektronische Energien mit maschinellem Lernen vorhersagen
Zellen, Partikel und Luft
Genaue elektronische Energien mit maschinellem Lernen vorhersagen
Grenzflächenwasser und Ionenstruktur in der Elektrokatalyse/Trendbericht Physikalische Chemie 2026 2/3
Genaue elektronische Energien mit maschinellem Lernen vorhersagen
Aus der Forschung
Genaue elektronische Energien mit maschinellem Lernen vorhersagen
Forschungsmaschine China