eSpinor：SU(2)等变网络预测分子磁性

Erh-Wei Sheng 等作者发布预印本，提出 eSpinor——一种传播旋量特征的 SU(2) 等变图神经网络，用于分子磁性预测。模型用近似 SOC 哈密顿量的本征向量初始化特征，并以规范协变消息传递和规范不变读出消除本征基选择的影响。 在钴单分子磁体候选物上，eSpinor 相比 NequIP 提升了零场分裂预测，包括未见配体；在镝 MRI 探针上以更少参数改善了真实电子自旋关联，并能不经重训练预测水及转移至甲醇后的低场核弛豫。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。