Нейронные Гамильтонианы: Новый Уровень Точности в Молекулярном Моделировании

Исследователи представили QHFlow2 — инновационный подход к построению гамильтонианов на основе машинного обучения, позволяющий с высокой точностью предсказывать энергию и силы для молекулярных систем.


![Исследование распределения электронной плотности в состояниях целых чисел и Логвина при различных заполнениях диска демонстрирует зависимость профиля плотности от числа электронов, при этом вычисленный краевой дипольный момент, согласно уравнению [latex]\frac{1}{4\pi}\frac{m-1}{m}[/latex], согласуется с теоретическими предсказаниями для значений [latex]m=1, 3, 5, 7[/latex].](https://arxiv.org/html/2602.17564v1/x1.png)
