ИИ и сложнейшие проблемы мира · Квантовая физика и квантовые вычисления · arXiv · 2026-10-19
Изучение собственной энергии с помощью эквивариантных нейронных сетей
Оригинальное название: Learning the self-energy through equivariant neural networks
В статье обучается E(3)-эквивариантная сеть передачи сообщений, предсказывающая динамическую корреляционную часть матрицы собственной энергии G0W0 для молекул на мнимой оси частот. Предсказания воспроизводят матричные элементы с точностью менее 1 мэВ, а после продолжения на вещественную ось восстановленные спектральные функции следуют эталону G0W0 пик за пиком для кластеров воды и молекул QM9. Пограничные квазичастичные уровни восстанавливаются с точностью до нескольких десятков мэВ, а после обучения для новой геометрии не требуется явный расчёт G0W0.