Surrogate Functionals for Machine-Learned Orbital-Free Density Functional Theory
Este artículo presenta "funcionales sustitutos", funcionales de energía aprendidos por máquina para la teoría del funcional de la densidad orbital libre que, al entrenarse únicamente con densidades del estado fundamental mediante una pérdida de mejora por descenso de gradiente y un muestreo adaptativo, logran errores de densidad competitivos o superiores al estado del arte sin requerir el costoso paso de ortogonalización .