图 1. (4,4-DFPD) 2 PbI 4 薄膜的制备和通过 XRD 和 AFM 进行表征。a) 通过滴铸、旋涂和旋涂并伴有真空极化处理沉积 (4,4-DFPD) 2 PbI 4 2D 钙钛矿薄膜的示意图。b) 制备的薄膜的 XRD 图案。插图显示了 Williamson-Hall 图,用于分析薄膜中的应变无序性。通过 c) 滴铸、d) 旋涂和 e) 旋涂并伴有真空极化处理沉积的薄膜的 3D 表面形貌 AFM 图像。
现代量子化学方法涉及准确性和计算成本/复杂性之间的权衡。作为替代方案,深度学习方法被用作捷径,以较小的计算复杂性创建准确的预测。事实证明,此类模型在预测闭壳系统(其中所有电子都是成对的)方面非常有效。然而,尽管开壳系统(其中存在未配对电子)在描述自由基和反应中间体等物种方面非常重要,但很少有人关注它们。我们介绍了基于 OrbNet-Equi 的 OrbNet-Spin,这是一种几何和量子感知的深度学习模型,用于在电子结构级别表示化学系统。OrbNet-Spin 将自旋极化处理融入底层半经验量子力学轨道特征化中,并在保持几何约束的同时相应地调整模型架构。OrbNet-Spin 可以准确描述闭壳和开壳电子结构。我们使用开壳层卡宾的 QMSpin 数据集验证了 OrbNet-Spin 的性能,实现了单线态和三线态卡宾均低于化学精度的平均绝对误差。