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Genaue elektronische Energien mit maschinellem Lernen vorhersagen

von Annika Bande, Johanna Heine, Ullrich Jahn, Björn Meermann, Erik Strub

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...

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