AI 與世界的難題 · 量子物理與量子運算 · arXiv · 2026-10-19
透過等變神經網路學習自能量
原標題: Learning the self-energy through equivariant neural networks
本文訓練一個 E(3) 等變訊息傳遞網路，用以預測分子在虛頻率軸上 G0W0 自能矩陣的動態關聯部分。預測結果能將矩陣元素重現至低於 1 meV；延拓到實軸後，重建的光譜函數在水團簇與 QM9 分子上，逐峰與 G0W0 參考結果吻合。前沿準粒子能階的誤差僅數十 meV，且訓練完成後，新的幾何結構無需再進行明確的 G0W0 計算。