AI与世界难题 · 量子物理与量子计算 · arXiv · 2026-10-19
通过等变神经网络学习自能
原标题: Learning the self-energy through equivariant neural networks
该论文训练了一个 E(3) 等变消息传递网络，用于预测分子在虚频率轴上的 G0W0 自能矩阵的动力学关联部分。预测结果复现矩阵元的误差低于 1 meV，延拓到实轴后，重构的谱函数对水团簇和 QM9 分子均能逐峰贴合 G0W0 参考结果。前沿准粒子能级的恢复精度达到几十 meV，并且训练完成后，新的几何构型无需再进行显式的 G0W0 计算。