arXiv 物理· Joseph W. Abbott, Paolo Pegolo, Pol Febrer, Michelangelo Domina, Sandra Saade, Matthias Kellner, Filippo Bigi, Philip Loche, Michele Ceriotti·· 2 小时前AI 评分58
PET 无约束学习等变原子性质，覆盖偶极、NMR 屏蔽与电子密度
Unconstrained learning of equivariant atomistic properties
AI 导读
arXiv 论文提出用 Point-Edge Transformer（PET）以边到边注意力替代显式 O(3) 代数，从数据中学习等变性，从而统一学习分子偶极、极化率、NMR 化学屏蔽张量和电子密度的辅助基组展开。
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