Surrogate Functionals for Machine-Learned Orbital-Free Density Functional Theory
Die Autoren stellen „Surrogate Functionals" vor, eine neuartige Klasse von maschinell gelernten Energiefunktionalen für die orbitalefreie Dichtefunktionaltheorie, die ausschließlich auf Grundzustandsdichten trainiert werden, eine exponentielle Konvergenz zur wahren Dichte garantieren und durch den Verzicht auf aufwendige Orthogonalisierungsschritte eine verbesserte Skalierbarkeit für große Systeme ermöglichen.