深度学习与第一性原理计算

本文介绍了深度学习在第一性原理计算中的应用，特别是通过神经网络对密度泛函理论（DFT）中的哈密顿量进行建模。文章探讨了深度学习如何通过高效建模和预测，突破传统方法的计算瓶颈，尤其是在大尺度材料模拟和材料大数据构建中的应用。研究展示了深度学习方法在保持计算精度的同时，显著提高了计算效率，为高通量材料筛选和大规模材料模拟提供了新的可能性。