Differentiable Particle-Mesh Ewald with Cartesian Tensor Message Passing for Learning Long-Range Electrostatics and Dipole Response
本論文は、長距離静電相互作用および原子双極子応答のエンドツーエンドの学習を可能にするために、E(n)等変なデカルト・テンソル・メッセージパッシング・ネットワークと統合された、完全微分可能な粒子メッシュ・イワルズ・フレームワークを導入し、凝縮相および界面系に対して量子化学的精度を持つ力とO(N log N)のスケール性能を実現するものである。