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标题
Machine Learning Methods to Predict Density Functional Theory B3LYP Energies of HOMO and LUMO Orbitals
预测HOMO和LUMO轨道密度泛函理论B3LYP能量的机器学习方法
相关领域
轨道能级差 密度泛函理论 原子轨道 基准集 试验装置 计算机科学 人工智能 分子轨道 计算化学 化学 机器学习 数学 物理 分子 量子力学 电子
网址
DOI
10.1021/acs.jcim.6b00340 doi
其它 期刊:Journal of Chemical Information and Modeling
作者:Florbela Pereira; Kaixia Xiao; Diogo A. R. S. Latino; Chengcheng Wu; Qingyou Zhang; et al
出版日期:2016-12-29
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