AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · রসায়ন ও উপকরণ · arXiv · 2026-10-21

Electron Prior-সহ স্থানান্তরযোগ্য কম্পন বর্ণালীগত বৈশিষ্ট্যায়নের জন্য Response-state Learning

মূল শিরোনাম: Response-state Learning for Transferable Vibrational Spectroscopic Characterization with Electron Prior

স্থানীয় স্টেরিওইলেকট্রনিক পরিবেশ যখন মধ্যবর্তী রেসপন্স স্টেটগুলোকে বিঘ্নিত করে এবং উচ্চ-ঝুঁকির রেসপন্স ইউনিটগুলো স্পেকট্রাল ফিঙ্গারপ্রিন্টে আধিপত্য বিস্তার করে, তখন কম্পন বর্ণালী পূর্বাভাস অনির্ভুল হয়ে পড়ে। SO(3) ইকুইভ্যারিয়েন্ট নিউরাল কালমান নেটওয়ার্ক (SENK) একটি রেসপন্স-স্টেট ক্যাসকেড গঠন করে, যা হেসিয়ান, ডাইপোল-ডেরিভেটিভ ও পোলারাইজেবিলিটি-ডেরিভেটিভ শেখার জন্য একটি ইকুইভ্যারিয়েন্ট ট্রান্সফরমার ব্যাকবোন, স্টেট-নির্ভর পরিমার্জন ও রিলায়েবিলিটি সেন্সিং-এর জন্য একটি ইকুইভ্যারিয়েন্ট নিউরাল কালমান ব্রিজ, এবং NBO-ভিত্তিক ইলেকট্রনিক-প্রায়োর পথকে একত্রিত করে। SENK QM9S ও QMe14S-এ DetaNet-কে ছাড়িয়ে যায়, ক্ষুদ্র অণু থেকে ওষুধ-সদৃশ সিস্টেম পর্যন্ত পূর্ণ-বর্ণালী IR ও রামান ফিডেলিটি বজায় রাখে এবং জটিল স্টেরিওইলেকট্রনিক প্রভাবসহ বায়োমলিকিউলার সিস্টেমে স্থিতিশীল থাকে।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →