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原子

  • 机器学习揭开了「原子几何」的奥秘，推动数学领域发展

    代数簇及其方程。编辑 | 绿萝代数几何是两种数学分支的融合，一端是代数——关于方程的研究，另一端是几何——关于形状的研究。代数几何所做的就是将抽象的代数中解决问题的方法应用到几何中复杂而具体的形状、曲面、空间和曲线。代数几何的基本问题是对一组多项式方程的解集进行分类，简单说来就是对空间进行分类。其研

  • 将引发电子结构计算变革，机器学习模拟超10万个原子大型材料系统

    编辑 | 绿萝物质中电子的排列（称为电子结构）在药物设计和能量存储等基础研究和应用研究中发挥着至关重要的作用。不同应用的建模和模拟主要依赖于密度泛函理论（DFT），它已成为预测物质电子结构的主要方法。虽然 DFT 计算非常有用，但其计算尺度限制了它们只能用于小型系统。近日，来自德国 Helmholt

  • 中国科大团队开发用于原子系统对外部场响应的通用机器学习模型

    编辑 | 萝卜皮机器学习的原子间相互作用势使得封闭系统的高效、准确的分子模拟成为可能。然而，可以极大地改变化学结构或反应性的外部场，很少被包含在当前的机器学习模型中。中国科学技术大学的研究人员提出了一种通用场诱导递归嵌入原子神经网络（field-induced recursively embedde

  • 薄如原子的人工神经元面世

    科技日报北京5月8日电（记者刘霞）来自英国牛津大学、IBM欧洲研究所和美国得克萨斯大学的一个科研团队宣布了一项重要成就：他们通过堆叠二维（2D）材料，开发出一种厚度仅几个原子大小的人工神经元，其能够处

  • 超级计算机首次对原子进行逐个模拟

    在左图中，超级计算机模拟揭示了抗生素依维宁（浅蓝色）如何与细菌核糖体中的tRNA分子（金色）相互作用。右图显示，在没有抗生素的情况下，不正确的tRNA（橙色）如何进入核糖体。　　图片来源：《自然·

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