Physics-Informed Long-Range Coulomb Correction for Machine-learning Hamiltonians
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Zhong, Yang, Li, Xiwen, Gong, Xingao, Xiang, Hongjun |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2026
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Universal Machine Learning Kohn-Sham Hamiltonian for Materials
par: Zhong, Yang, et autres
Publié: (2024)
par: Zhong, Yang, et autres
Publié: (2024)
A Universal Spin-Orbit-Coupled Hamiltonian Model for Accelerated Quantum Material Discovery
par: Zhong, Yang, et autres
Publié: (2025)
par: Zhong, Yang, et autres
Publié: (2025)
Linear Scaling Calculation of Atomic Forces and Energies with Machine Learning Local Density Matrix
par: Xin, Zaizhou, et autres
Publié: (2025)
par: Xin, Zaizhou, et autres
Publié: (2025)
Efficient E(3)-equivariant framework for universal charge density prediction
par: Li, Xiwen, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Xiwen, et autres
Publié: (2025)
Efficient construction of effective Hamiltonians with a hybrid machine learning method
par: Cheng, Yang, et autres
Publié: (2025)
par: Cheng, Yang, et autres
Publié: (2025)
General time-reversal equivariant neural network potential for magnetic materials
par: Yu, Hongyu, et autres
Publié: (2022)
par: Yu, Hongyu, et autres
Publié: (2022)
Recent Advances in Unconventional Ferroelectrics and Multiferroics
par: Yu, Hongyu, et autres
Publié: (2025)
par: Yu, Hongyu, et autres
Publié: (2025)
Identifying Direct Bandgap Silicon Structures with High-throughput Search and Machine Learning Methods
par: Wang, Rui, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Rui, et autres
Publié: (2024)
Physics-Informed Graph Neural Networks to Reconstruct Local Fields Considering Finite Strain Hyperelasticity
par: Garban, Manuel Ricardo Guevara, et autres
Publié: (2025)
par: Garban, Manuel Ricardo Guevara, et autres
Publié: (2025)
MP-ALOE: An r2SCAN dataset for universal machine learning interatomic potentials
par: Kuner, Matthew C., et autres
Publié: (2025)
par: Kuner, Matthew C., et autres
Publié: (2025)
Efficient prediction of potential energy surface and physical properties with Kolmogorov-Arnold Networks
par: Wang, Rui, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Rui, et autres
Publié: (2024)
AI-accelerated Discovery of Altermagnetic Materials
par: Gao, Ze-Feng, et autres
Publié: (2023)
par: Gao, Ze-Feng, et autres
Publié: (2023)
Toward Greater Autonomy in Materials Discovery Agents: Unifying Planning, Physics, and Scientists
par: Zhou, Lianhao, et autres
Publié: (2025)
par: Zhou, Lianhao, et autres
Publié: (2025)
Advancing Universal Deep Learning for Electronic-Structure Hamiltonian Prediction of Materials
par: Yin, Shi, et autres
Publié: (2025)
par: Yin, Shi, et autres
Publié: (2025)
Multi-task learning for molecular electronic structure approaching coupled-cluster accuracy
par: Tang, Hao, et autres
Publié: (2024)
par: Tang, Hao, et autres
Publié: (2024)
Crystal Fractional Graph Neural Network for Energy Prediction of High-Entropy Alloys
par: Kotama, Takanori, et autres
Publié: (2026)
par: Kotama, Takanori, et autres
Publié: (2026)
Machine learning Hamiltonian enables scalable and accurate defect calculations: The case of oxygen vacancies in amorphous SiO$_2$
par: Dai, Zhenxing, et autres
Publié: (2026)
par: Dai, Zhenxing, et autres
Publié: (2026)
Open Materials 2024 (OMat24) Inorganic Materials Dataset and Models
par: Barroso-Luque, Luis, et autres
Publié: (2024)
par: Barroso-Luque, Luis, et autres
Publié: (2024)
A self-evolving agent for explainable diagnosis of DFT-experiment band-gap mismatch
par: Li, Yue, et autres
Publié: (2026)
par: Li, Yue, et autres
Publié: (2026)
Advancing Nonadiabatic Molecular Dynamics Simulations for Solids: Achieving Supreme Accuracy and Efficiency with Machine Learning
par: Zhang, Changwei, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Changwei, et autres
Publié: (2024)
InvDesFlow: An AI-driven materials inverse design workflow to explore possible high-temperature superconductors
par: Han, Xiao-Qi, et autres
Publié: (2024)
par: Han, Xiao-Qi, et autres
Publié: (2024)
High-temperature superconductivity in Li$_2$AuH$_6$ mediated by strong electron-phonon coupling under ambient pressure
par: Ouyang, Zhenfeng, et autres
Publié: (2025)
par: Ouyang, Zhenfeng, et autres
Publié: (2025)
Predicting Euler Characteristics and Constructing Topological Structure Using Machine Learning Techniques
par: Yu, Gyunghun, et autres
Publié: (2026)
par: Yu, Gyunghun, et autres
Publié: (2026)
Deep learning density functional theory Hamiltonian in real space
par: Yuan, Zilong, et autres
Publié: (2024)
par: Yuan, Zilong, et autres
Publié: (2024)
High-Throughput Computational Screening and Interpretable Machine Learning of Metal-organic Frameworks for Iodine Capture
par: Tan, Haoyi, et autres
Publié: (2025)
par: Tan, Haoyi, et autres
Publié: (2025)
Enhancing the Scalability and Applicability of Kohn-Sham Hamiltonians for Molecular Systems
par: Li, Yunyang, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Yunyang, et autres
Publié: (2025)
An Agentic Framework for Autonomous Materials Computation
par: Xia, Zeyu, et autres
Publié: (2025)
par: Xia, Zeyu, et autres
Publié: (2025)
VibroML: an automated toolkit for high-throughput vibrational analysis and dynamic instability remediation of crystalline materials using machine-learned potentials
par: Gouvêa, Rogério Almeida, et autres
Publié: (2026)
par: Gouvêa, Rogério Almeida, et autres
Publié: (2026)
Inelastic Constitutive Kolmogorov-Arnold Networks: A generalized framework for automated discovery of interpretable inelastic material models
par: Ji, Chenyi, et autres
Publié: (2026)
par: Ji, Chenyi, et autres
Publié: (2026)
Towards grounded autonomous research: an end-to-end LLM mini research loop on published computational physics
par: Huang, Haonan
Publié: (2026)
par: Huang, Haonan
Publié: (2026)
Symmetry-Driven Generation of Crystal Structures from Composition
par: Yin, Shi, et autres
Publié: (2026)
par: Yin, Shi, et autres
Publié: (2026)
From Experiments to Expertise: Scientific Knowledge Consolidation for AI-Driven Computational Research
par: Huang, Haonan
Publié: (2026)
par: Huang, Haonan
Publié: (2026)
AI-ready design of realistic 2D materials and interfaces with Mat3ra-2D
par: Biryukov, Vsevolod, et autres
Publié: (2026)
par: Biryukov, Vsevolod, et autres
Publié: (2026)
Clarifying the Ti-V Phase Diagram Using First-Principles Calculations and Bayesian Learning
par: Miryashkin, Timofei, et autres
Publié: (2025)
par: Miryashkin, Timofei, et autres
Publié: (2025)
On the practical applicability of modern DFT functionals for chemical computations. Case study of DM21 applicability for geometry optimization
par: Kulaev, Kirill, et autres
Publié: (2025)
par: Kulaev, Kirill, et autres
Publié: (2025)
AI-Assisted Rapid Crystal Structure Generation Towards a Target Local Environment
par: Ridwan, Osman Goni, et autres
Publié: (2025)
par: Ridwan, Osman Goni, et autres
Publié: (2025)
Dynamic In-context Learning with Conversational Models for Data Extraction and Materials Property Prediction
par: Ekuma, Chinedu
Publié: (2024)
par: Ekuma, Chinedu
Publié: (2024)
Harnessing AtomisticSkills for Agentic Atomistic Research
par: Deng, Bowen, et autres
Publié: (2026)
par: Deng, Bowen, et autres
Publié: (2026)
MatPilot: an LLM-enabled AI Materials Scientist under the Framework of Human-Machine Collaboration
par: Ni, Ziqi, et autres
Publié: (2024)
par: Ni, Ziqi, et autres
Publié: (2024)
Long-Range Machine Learning of Electron Density for Twisted Bilayer Moiré Materials
par: Lou, Zekun, et autres
Publié: (2026)
par: Lou, Zekun, et autres
Publié: (2026)
Documents similaires
-
Universal Machine Learning Kohn-Sham Hamiltonian for Materials
par: Zhong, Yang, et autres
Publié: (2024) -
A Universal Spin-Orbit-Coupled Hamiltonian Model for Accelerated Quantum Material Discovery
par: Zhong, Yang, et autres
Publié: (2025) -
Linear Scaling Calculation of Atomic Forces and Energies with Machine Learning Local Density Matrix
par: Xin, Zaizhou, et autres
Publié: (2025) -
Efficient E(3)-equivariant framework for universal charge density prediction
par: Li, Xiwen, et autres
Publié: (2025) -
Efficient construction of effective Hamiltonians with a hybrid machine learning method
par: Cheng, Yang, et autres
Publié: (2025)