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Graph-Based Networks for Accurate Prediction of Ground and Excited State Molecular Properties from Minimal Features

激发态 基态 图形 共同点 计算机科学 国家(计算机科学) 人工智能 理论计算机科学 算法 物理 原子物理学 心理学 沟通
作者
Denish Trivedi,Kalyani Patrikar,Anirban Mondal
出处
期刊:Molecular Systems Design and Engineering [The Royal Society of Chemistry]
标识
DOI:10.1039/d4me00113c
摘要

Graph neural networks (GNN) have been demonstrated to correlate molecular structure with properties, enabling rapid evaluation of molecules for a given application. Molecular properties, including ground and excited states, are...
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