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Machine learning and density functional theory

密度泛函理论 人机系统 功能理论 计算机科学 计算学习理论 心理学 人工智能 认知科学 机器学习 主动学习(机器学习) 物理 量子力学
作者
Ryan Pederson,Bhupalee Kalita,Kieron Burke
出处
期刊:Nature Reviews Physics [Springer Nature]
卷期号:4 (6): 357-358 被引量:43
标识
DOI:10.1038/s42254-022-00470-2
摘要

Over the past decade machine learning has made significant advances in approximating density functionals, but whether this signals the end of human-designed functionals remains to be seen. Ryan Pederson, Bhupalee Kalita and Kieron Burke discuss the rise of machine learning for functional design. Over the past decade machine learning has made significant advances in approximating density functionals, but whether this signals the end of human-designed functionals remains to be seen.
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