Deep-learning density functional perturbation theory
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Li, He, Tang, Zechen, Fu, Jingheng, Dong, Wen-Han, Zou, Nianlong, Gong, Xiaoxun, Duan, Wenhui, Xu, Yong |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Deep-Learning Database of Density Functional Theory Hamiltonians for Twisted Materials
di: Bao, Ting, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bao, Ting, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deep learning density functional theory Hamiltonian in real space
di: Yuan, Zilong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yuan, Zilong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Universal materials model of deep-learning density functional theory Hamiltonian
di: Wang, Yuxiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Yuxiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Improving density matrix electronic structure method by deep learning
di: Tang, Zechen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tang, Zechen, et al.
Pubblicazione: (2024)
DeepH-2: Enhancing deep-learning electronic structure via an equivariant local-coordinate transformer
di: Wang, Yuxiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Yuxiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multiple Layer-Selective Polar Charge Density Waves in ${\rm{EuTe}}_{4}$
di: Dong, Wen-Han, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Dong, Wen-Han, et al.
Pubblicazione: (2026)
DeepH-pack: A general-purpose neural network package for deep-learning electronic structure calculations
di: Li, Yang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Yang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Deep Band Crossings Enhanced Nonlinear Optical Effects
di: Zou, Nianlong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zou, Nianlong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Equivariant Neural Network Force Fields for Magnetic Materials
di: Yuan, Zilong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yuan, Zilong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Many-body perturbation theory with hybrid density functional theory starting points accelerated by adaptively compressed exchange
di: Yu, Victor Wen-zhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yu, Victor Wen-zhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
Neural-network Density Functional Theory Based on Variational Energy Minimization
di: Li, Yang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Yang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Magnons from time-dependent density-functional perturbation theory and nonempirical Hubbard functionals
di: Binci, Luca, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Binci, Luca, et al.
Pubblicazione: (2024)
Low-temperature behavior of density-functional theory for metals based on density-functional perturbation theory and Sommerfeld expansion
di: Gonze, Xavier, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gonze, Xavier, et al.
Pubblicazione: (2025)
Spin-chirality-driven second-harmonic generation in two-dimensional magnet CrSBr
di: Wu, Dezhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Dezhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optical absorption spectra of metal oxides from time-dependent density functional theory and many-body perturbation theory based on optimally-tuned hybrid functionals
di: Ohad, Guy, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ohad, Guy, et al.
Pubblicazione: (2023)
GAP-DFT: A graph-based alchemical perturbation density functional theory for catalytic high-entropy alloys
di: Hendy, Mohamed, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hendy, Mohamed, et al.
Pubblicazione: (2024)
Many-body perturbation theory vs. density functional theory: A systematic benchmark for band gaps of solids
di: Großmann, Max, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Großmann, Max, et al.
Pubblicazione: (2025)
Stable magic angle in twisted Kane-Mele materials
di: Xu, Cheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Cheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
An alternative GPU acceleration for a pseudopotential plane-waves density functional theory code with applications to metallic systems
di: Gong, Xuejun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gong, Xuejun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Giant and controllable nonlinear magneto-optical effects in two-dimensional magnets
di: Wu, Dezhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Dezhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Manipulating Charge Distribution in Moiré Superlattices by Light
di: Guo, Ruiping, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Guo, Ruiping, et al.
Pubblicazione: (2026)
Cyclic- and helical-symmetry-adapted phonon formalism within density functional perturbation theory
di: Sharma, Abhiraj, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sharma, Abhiraj, et al.
Pubblicazione: (2026)
Transfer learning electronic structure: millielectron volt accuracy for sub-million-atom moiré semiconductor
di: Bao, Ting, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bao, Ting, et al.
Pubblicazione: (2025)
Machine learning based approach for solving atomic structures of nanomaterials combining pair distribution functions with density functional theory
di: Kløve, Magnus, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Kløve, Magnus, et al.
Pubblicazione: (2022)
Band-spin-valley coupled exciton physics in antiferromagnetic MnPS$_3$
di: Wang, Dan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Dan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Real-time time-dependent density functional theory simulations with range-separated hybrid functionals for periodic systems
di: Ji, Yuyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ji, Yuyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Machine learning-guided construction of an analytic kinetic energy functional for orbital free density functional theory
di: Manzhos, Sergei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Manzhos, Sergei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Machine learning the derivative discontinuity of density-functional theory
di: Gedeon, Johannes, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Gedeon, Johannes, et al.
Pubblicazione: (2021)
Chiral Floquet Engineering on Topological Fermions in Chiral Crystals
di: Fan, Benshu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fan, Benshu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Be and Be-related impurities in diamond: density functional theory study
di: Etmimi, K. M., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Etmimi, K. M., et al.
Pubblicazione: (2025)
Symmetry-guided and AI-accelerated design of intercalated transition metal dichalcogenides for antiferromagnetic spintronics
di: Pang, Yu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Pang, Yu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Revisiting density-functional theory of the total current density
di: Laestadius, Andre, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Laestadius, Andre, et al.
Pubblicazione: (2020)
Reproducibility of high-throughput density-functional-theory calculations
di: Lu, Chenxi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lu, Chenxi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Application of the exact-factorization density-functional perturbation approach to pentacene crystal and monolayer MoS2
di: Steinitz-Eliyahu, Rachel, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Steinitz-Eliyahu, Rachel, et al.
Pubblicazione: (2026)
Bridging electronic and classical density-functional theory using universal machine-learned functional approximations
di: Kelley, Michelle M., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kelley, Michelle M., et al.
Pubblicazione: (2024)
Layer group classification of two-dimensional materials
di: Fu, Jingheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fu, Jingheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Machine Learning for Electron-phonon Interactions From Finite Difference
di: Wang, Zun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Zun, et al.
Pubblicazione: (2026)
Deep learning of spectra: Predicting the dielectric function of semiconductors
di: Grunert, Malte, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Grunert, Malte, et al.
Pubblicazione: (2024)
GPU acceleration of plane-wave density functional theory calculations in Abinit
di: Lygatsika, Ioanna-Maria, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lygatsika, Ioanna-Maria, et al.
Pubblicazione: (2026)
Spin-Valley-Mismatched Altermagnet for Giant Tunneling Magnetoresistance
di: Yan, Kun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yan, Kun, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Deep-Learning Database of Density Functional Theory Hamiltonians for Twisted Materials
di: Bao, Ting, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Deep learning density functional theory Hamiltonian in real space
di: Yuan, Zilong, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Universal materials model of deep-learning density functional theory Hamiltonian
di: Wang, Yuxiang, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Improving density matrix electronic structure method by deep learning
di: Tang, Zechen, et al.
Pubblicazione: (2024) -
DeepH-2: Enhancing deep-learning electronic structure via an equivariant local-coordinate transformer
di: Wang, Yuxiang, et al.
Pubblicazione: (2024)