A unified machine learning framework for ab initio multiscale modeling of liquids
Cet article présente un cadre unifié d'apprentissage automatique combinant des potentiels interatomiques appris par machine et une théorie de la fonctionnelle de la densité classique neuronale pour modéliser de manière efficace et précise le comportement des liquides à toutes les échelles à partir des premiers principes.