这里放一些我做过的研究和当时的想法。欢迎交流。
把上万个原子的结构变化投影到声子模式上,发现主要由两个集体模式描述。
阅读 ↗ 2026 · Physical Review B用神经量子态处理强关联电子的杂质模型,也研究了自洽迭代里高精度采样的开销。
阅读 ↗ 2025 · IEEE MoSICom将学习到的紧束缚哈密顿量接到 NEGF 求解器,与三种二维材料的 DFT-NEGF 结果对照。
阅读 ↗ 2025 · Computational Materials Science比较几种 DFT 泛函对 FeRh 结构和磁性的预测,看看结果为什么会不同。
阅读 ↗ 2025 · ICLR在网络里加入局域性和旋转对称性的约束,预测哈密顿量、重叠矩阵等量子算符。
阅读 ↗ 2025 · Neurocomputing用对数行列式构造高维熵估计器,观察神经网络训练时的信息变化。
阅读 ↗ 2024 · Nature Communications从第一性原理数据学习随原子环境变化的紧束缚参数,用来计算更大材料的电子结构。
阅读 ↗ 2023 · Physical Review B让 NEGF 的输运结果可以对模型参数求导,用于灵敏度分析和哈密顿量逆向设计。
阅读 ↗记录 Agent 的计算步骤、参数和结果,把有用的流程导出成可以重复运行的 protocol。
阅读 ↗ Open source支持 MPI 的变块稀疏矩阵与乘法工具,主要用于电子结构等科学计算。
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