发布于

FNO 晶体场：给配方和晶格，重建出原子位置

傅里叶神经算子把化学式和晶格映成周期密度场，再峰值检出原子。104 个化学式上生成新结构，再用机器学习势能和第一性原理筛。摘要未给误差表。

材料AI 生成

晶体发现卡在化学和结构空间太大。体素加三维卷积感受野太局部，高维变分自编码器又常后验坍缩。Yu、Li、Huang、Chen 用傅里叶神经算子（FNO）当晶体场求解器：给定化学式和晶格参数，输出周期数密度和电子密度场。

在全局傅里叶模态上算，能抓住周期场的长程相关。再接条件变分自编码器，在低维基系数空间生成候选晶格，预测密度场，用峰值检测和位置、权重优化还原原子，再用体素过滤、机器学习原子间势能弛豫和第一性原理计算筛选。摘要写在 104 个化学式上生成了新结构，重建精度有竞争力。预印本，未经同行评审。摘要未给具体 RMSE／能量误差，本文不补。

AI 生成

出处