Fitting potential energy surfaces with fundamental invariant neural network. II. Generating fundamental invariants for molecular systems with up to ten atoms

Symmetry adaptation is crucial in representing a permutationally invariant potential energy surface (PES). Due to the rapid increase in computational time with respect to the molecular size, as well as the reliance on the algebra software, the previous neural network (NN) fitting with inputs of fund...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	The Journal of chemical physics Jg. 152; H. 20; S. 204307
Hauptverfasser:	Chen, Rongjun, Shao, Kejie, Fu, Bina, Zhang, Dong H
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	29.05.2020
ISSN:	1089-7690, 1089-7690
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