Transformers Discover Molecular Structure Without Graph Priors
本文表明,在未经显式基于图的物理先验训练的情况下,通用 Transformer 模型能够仅从数据中自主发现关键的分子结构与相互作用模式,其准确率可与引入物理先验的架构相媲美,这表明此类归纳偏置可能是可学习的,而非严格必要的。
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凝聚态物理与材料科学的交汇点,正以前所未有的速度重塑我们对物质世界的理解。从超导体到新型电池材料,这一领域致力于探索微观粒子的排列如何决定宏观世界的性能。Gist.Science 在此板块特别关注源自 arXiv 的最新预印本,它们代表了该领域最前沿的突破。
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本文表明,在未经显式基于图的物理先验训练的情况下,通用 Transformer 模型能够仅从数据中自主发现关键的分子结构与相互作用模式,其准确率可与引入物理先验的架构相媲美,这表明此类归纳偏置可能是可学习的,而非严格必要的。
本文证明了中心对称晶体材料的表面存在手性表面声子及其相关的面内磁矩,揭示了由于对称性降低,表面是这些现象此前被忽视的来源。
该论文表明,小能隙绝缘体中的兰道-齐纳隧穿会产生奇异的直流电流-电压关系和强高次谐波产生,并具有亚指数衰减响应,为通过固体中的频率倍增实现高效太赫兹产生提供了一种极具前景的机制。
本文建立了一个理论框架,并通过密度泛函理论(DFT)计算对其进行了验证,揭示了复杂金属合金中普遍存在的高斯统计特性和线性电荷-电势相关性,为预测无序驱动的静电涨落提供了计算高效的基础,并为先进材料的设计提供了指导。
本研究通过对二硫化钼(MoS2)和硅烯(silicene)的第一性原理模拟证明,由于以原子为中心的模型无法捕捉这些效应且显著低估了轨道角动量(OAM)的寿命,游离轨道角动量贡献对于准确描述长扩散长度至关重要,从而解决了理论预测与实验观测之间关于轨道角动量弛豫的差异。
通过结合荧光强度依赖的光致发光、Shockley-Read-Hall 建模以及贝叶斯推断,本研究揭示了陷阱填充过程解决了参数简并问题,从而识别出普遍的非辐射复合特征( 和 )以及成分特异性缺陷(),进而建立了一个用于比较半导体材料中捕获行为的稳健框架。
本研究表明,外延 SrVO₃ 薄膜展现出与轨道霍尔效应一致的磁电阻特征,并通过密度泛函理论计算和扩散模型模型证实了其主要由轨道响应驱动且具有极大的轨道-自旋霍尔电导比,从而确立了窄带 d¹ 金属氧化物作为轨道输运研究中极具前景的平台。
本文通过对比实验离子透射数据,证明了该模型在预测轨迹相关能量损失方面的准确性,从而验证了一种用于大规模原子模拟的非经验、基于第一性原理的信息化电子能损模型。
这项密度泛函理论研究表明,虽然原始的 B12N12 纳米笼仅与光气发生微弱的物理吸附,但铂掺杂显著增强了结合亲和力,并实现了室温下自发且可逆的吸附,使得铂掺杂 B12N12 成为实际光气检测与再生中最有效的候选材料。
本文介绍了一个完整的机器学习框架,其特点是具有用于增强占据数和自旋初始化的创新模型 AugNet,该模型满足了无参考电子初始化器的所有七项标准,从而在不需要先验收敛数据的情况下,将材料的端到端平面波 DFT 计算速度提高了高达 25%。