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机器学习赋能密度泛函理论:液 - 气相变研究获突破北极原本是绿洲?北极遗址与谜团

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机器学习赋能密度泛函理论:液 - 气相变研究获突破北极原本是绿洲?北极遗址与谜团

hqy hqy 发表于2025-02-28 浏览16 评论0

在物理、化学和材料科学中,液-气相变现象是一个备受研究关注的领域。这些相变在自然界和工业中广泛存在,对理解和控制它们具有重要意义。传统的研究方法如经典密度泛函理论(DFT)在处理简单系统时表现良好,但在复杂多体系统中,存在一定的局限性。近期,发表在《Physical Review X》的论文提出了一种结合监督式机器学习(ML)与经典密度泛函理论的新方法,称为“神经密度泛函理论”(NDFT),对液-气相共存现象进行了详细研究。