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低秩近似矩张量势将训练构型需求减半

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AI 综述

研究团队用张量列（TT）分解对矩张量势（MTP）做低秩近似，提出 TFMTP 模型。在 FLiNaK 熔盐分子动力学模拟和 Mo-Nb-Ta-W-V 五元合金几何优化中，TFMTP 在 1.5 倍压缩下所需拟合构型数比原 MTP 少一半，精度无差别。两种模型预测的 FLiNaK 密度、粘度，以及合金弹性常数与体模量，差异可忽略。

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最新进展10月21日 12:00

基于张量列分解的低秩近似让 Moment Tensor Potential 训练集减半且精度不降

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10月21日

12:00
arXiv 物理
基于张量列分解的低秩近似让 Moment Tensor Potential 训练集减半且精度不降
研究团队基于张量列（TT）分解实现 Moment Tensor Potential（MTP）的低秩近似，提出 TFMTP 模型。在 FLiNaK 熔盐分子动力学模拟与 Mo-Nb-Ta-W-V 五元合金几何优化中，TFMTP 在 1.5 倍压缩下所需拟合构型数比原 MTP 少一半，精度无差别。两种模型预测的 FLiNaK 密度、粘度及合金弹性常数与体模量差异可忽略。

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