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麻省理工Nature子刊:AI加速量子化学计算,精度媲美「金标准」,计算效率提升百万倍!
编辑 | 2049在量子化学计算中,精确预测分子电子结构一直是一个重要而富有挑战性的课题。 传统的密度泛函理论(DFT)方法虽然计算速度快,但精度有限;而高精度的耦合簇(CCSD(T))方法虽然被视为「金标准」,但其计算成本随分子大小呈指数级增长,难以应用于复杂体系。 最近,麻省理工学院的研究团队开发出一种创新的多任务学习方法,成功将机器学习与量子化学计算相结合,实现了接近CCSD(T)精度的分子电子结构预测。
1/10/2025 2:15:00 PM
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