亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Kohn–Sham accuracy from orbital-free density functional theory via Δ-machine learning

密度泛函理论 形式主义(音乐) Kohn-Sham方程 核(代数) 轨道自由密度泛函理论 物理 力场(虚构) 背景(考古学) 含时密度泛函理论 统计物理学 计算机科学 量子力学 数学 古生物学 视觉艺术 艺术 音乐剧 组合数学 生物
作者
Shashikant Kumar,Xin Jing,John E. Pask,Andrew J. Medford,Phanish Suryanarayana
出处
期刊:Journal of Chemical Physics [American Institute of Physics]
卷期号:159 (24) 被引量:12
标识
DOI:10.1063/5.0180541
摘要

We present a Δ-machine learning model for obtaining Kohn–Sham accuracy from orbital-free density functional theory (DFT) calculations. In particular, we employ a machine-learned force field (MLFF) scheme based on the kernel method to capture the difference between Kohn–Sham and orbital-free DFT energies/forces. We implement this model in the context of on-the-fly molecular dynamics simulations and study its accuracy, performance, and sensitivity to parameters for representative systems. We find that the formalism not only improves the accuracy of Thomas–Fermi–von Weizsäcker orbital-free energies and forces by more than two orders of magnitude but is also more accurate than MLFFs based solely on Kohn–Sham DFT while being more efficient and less sensitive to model parameters. We apply the framework to study the structure of molten Al0.88Si0.12, the results suggesting no aggregation of Si atoms, in agreement with a previous Kohn–Sham study performed at an order of magnitude smaller length and time scales.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
2秒前
仁爱的鹤轩完成签到,获得积分10
4秒前
jie发布了新的文献求助10
12秒前
懦弱的绿蝶完成签到,获得积分10
12秒前
20秒前
丘比特应助章传奇采纳,获得10
28秒前
顾矜应助ODN采纳,获得10
32秒前
33秒前
赘婿应助jie采纳,获得10
34秒前
jery发布了新的文献求助10
37秒前
章传奇发布了新的文献求助10
39秒前
无语的新之完成签到,获得积分10
40秒前
章传奇完成签到,获得积分10
52秒前
1分钟前
1分钟前
仁爱的鞋子完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
fff发布了新的文献求助10
1分钟前
忧郁思远发布了新的文献求助10
1分钟前
忧郁思远发布了新的文献求助10
1分钟前
孤独怀寒完成签到,获得积分10
1分钟前
忧郁思远发布了新的文献求助10
1分钟前
忧郁思远发布了新的文献求助10
1分钟前
忧郁思远发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
jie发布了新的文献求助10
1分钟前
欢呼的兰完成签到,获得积分10
1分钟前
molihuakai应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
霸气侧漏完成签到,获得积分10
1分钟前
秋风应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
秋风应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
强健的梦秋完成签到,获得积分10
1分钟前
大个应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
无花果应助读书的时候采纳,获得10
1分钟前
Lucas应助陈雨凡采纳,获得10
2分钟前
搜集达人应助含糊的双双采纳,获得10
2分钟前
顺利毕业发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
陈雨凡发布了新的文献求助10
2分钟前
jery完成签到,获得积分20
2分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Nine new races of Peronospora manshurica found on soybeans in the Midwest 1000
Essentials of Carbohydrate Chemistry and Biochemistry, 4th Edition 600
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Eudora Welty and Modern Media 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7772446
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9314756
关于积分的说明 20339734
捐赠科研通 7357764
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3316934
关于科研通互助平台的介绍 2465456
邀请新用户注册赠送积分活动 2331952