Virp: neural network-accelerated prediction of physical properties in site-disordered materials
본 논문은 사이트 무질서 물질의 물리적 성질을 효율적으로 예측하기 위해 순열 기반 가상 세포 생성, 샘플링, 열역학적 후처리를 결합한 신경망 가속 파이프라인인"Virp"를 소개하며, 기존 방법의 계산적 한계를 극복하고 단지 400 개의 가상 세포로만 충분한 구성 샘플링을 달성할 수 있음을 입증합니다.