Derivative Informed Learning of Exchange-Correlation Functionals
이 논문은 참조 하이브리드 범함수로부터 1차 및 2차 에너지 미분값을 포함하여 총 에너지 정확도를 크게 향상시키고, 자기 일관적 장(self-consistent field) 수렴을 가속화하며, TDDFT에서의 들뜬 상태 예측을 개선하는 머신러닝 기반 교환-상관 범함수 학습 전략인 미분 정보 기반 XC-손실(DI-Loss)을 소개한다.