Scalar machine learning of tensorial quantities -- Born effective charges from monopole models
Este artigo introduz uma abordagem de aprendizado de máquina escalar que prevê com sucesso tensores de carga efetiva de Born ao aproveitar descritores escalares e a definição de derivadas de polarização, oferecendo uma alternativa eficaz a modelos tensoriais complexos para partição de carga e cálculos de espectro infravermelho de temperatura finita.