Ein Forschungsteam der Tsinghua-Universität hat einen Weg entwickelt, um große Materialmodelle mithilfe der Deep-Learning-Dichte-Funktionaltheorie-Hamiltonian (DeepH) Methode zu erstellen. Diese Methode ermöglicht es, den DFT-Hamiltonian, der als grundlegende Größe in DFT-Berechnungen dient, aus beliebigen Materialstrukturen abzuleiten und verschiedene Materialeigenschaften vorherzusagen. Obwohl ...