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，特别是如何通过神经网络模型提高计算效率和精度。文章首先阐述了第一性原理计算的重要性，特别是在物理、化学和材料科学中的应用。接着，文章讨论了深度学习如何通过建模和预测密度泛函理论中的核心物理量——密度泛函理论哈密顿量，来克服传统计算方法的瓶颈。此外，文章还展示了深度学习方法在转角范德瓦耳斯材料等复杂体系中的应用，以及如何通过这些方法构建材料大模型，推动人工智能驱动的材料发现。文章最后展望了深度学习在第一性原理计算领域的未来发展，强调了其在高通量材料筛选和大规模材料模拟中的潜力。