Geometric Guidance Integrated with Directed Electrostatics Strategy within a Graph Neural Network Approach for Nanocluster Structure Prediction
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We introduce the Geometric-DESIGNN method, which integrates Geometric Guidance with Directed Electrostatics Strategy within a Graph Neural Network framework to predict the stable configuration of nanoclusters on their potential energy surfaces. This approach merges the geometric and electronic strategies using graph neural network-based models to predict structures of large atomic clusters with specific size and point-group symmetries. This approach aids in constructing atomic metal cluster structures by predicting building frames through a geometric approach and locating the minima in the molecular electrostatic potential (MESP) landscape. By following alternate geometric and DESIGNN building strategies for each shell of parent clusters, we efficiently achieve close-packed daughter structures along their evolutionary paths. The geometric-DESIGNN approach is validated on the prototype Mg n clusters, by building structures for sizes up to n < 561. Furthermore, constraining the point-group symmetry of the parent clusters, we identify new symmetric isomers of medium to large Mg n clusters with n < 150. This methodology is also employed to construct stable Mg n nanoclusters with n = 332, 338, and 561. Benchmarking results show that the geometric-DESIGNN approach is an efficient tool for accelerated prediction of the nanocluster structure.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle