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南京大学物理学院孙建教授等人用机器学习为破解存在30多年的高压科学难题提供重要线索（图）
机器学习 高压科学 人工智能
2023/10/11
在极端高压条件下碳的相图中，金刚石不再是碳元素的最稳定相。早在三十多年前，理论预言金刚石会在1TPa左右向BC8结构转变，但实验上至今仍未得到金刚石向BC8转变的直接证据。作为一种比金刚石更致密的神秘碳结构，合成BC8碳对于凝聚态物理和材料科学都有重要意义。近日，南京大学物理学院孙建教授、王慧田教授、邢定钰院士等人，利用基于第一性原理计算与机器学习分子动力学(GPUMD)方法，预言设计了金刚石向B...
北京大学物理学院技术物理系赵鹏巍课题组利用机器学习建立了原子核的能量密度泛函（图）
机器学习 原子核 能量密度 泛函
2022/3/29
量子多体系统的求解是物理与化学领域长期面临的难题。1964年，Hohenberg和Kohn证明了量子多体系统的基态能量可以表示为密度的泛函，从而可以降低求解量子多体系统的复杂度。然而，Hohenberg-Kohn定理仅证明了能量密度泛函的存在性，而没有给出其具体形式。因此，探索精确的能量密度泛函是原子分子物理、凝聚态物理、材料物理、量子化学以及原子核物理等研究领域的热点和难点。特别在原子核物理领域...