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World File Search System紧密结合
准确，负担得起的密度功能紧密结合...
•N-辛烷几何形状优化•N-辛烷C-H和C-C键能扫描•H 2几何优化和解离能•N-辛烷值振动频率•N-辛烷值MD MD模拟•其他烃TD-DFTB/Chimes兴奋能量
T 中单轴菌株的紧密结合研究T
摘要使用最接近的邻居，紧密结合（TB）模型研究了单轴菌株在扶手椅，具有对称和不对称结构的T-格芬烯纳米纤维（ATGNR）中的作用。具有结构对称性和两个亚晶格结构的ATGNR在零应变时表现出狄拉克点。将单轴应变应用于这些系统会在压缩下引起多个dirac点（高达-20％的应变），其中这些点的数量与沿单位电池宽度的四碳基底单位数量相称，还考虑了结构的镜像对称性。在拉伸，单轴菌株（延伸最高20％）下，碳四脑碳诱导的不对称性导致零点的数量减少，尽管由于对称性ATGNR的基本镜像对称，但最小数量被保留。不对称的ATGNR是半导体，显示出可调的带隙，其降低是色带宽度和单轴应变的函数。单轴菌株在高压下（> 16％）下在这些系统的带边缘诱导一个单一的狄拉克点，并且带隙的闭合与对称性诱导的扰动有关，从而超过了对称性破坏对称性的，间隙开放机制。总而言之，结核病模型显示ATGNR具有适合柔性电子应用的设备功能，例如带隙调整以及相对论特性的应变工程。
tbmalt，一种用于结合紧密结合和机器学习的灵活工具包
紧密结合方法，尤其是密度的功能紧密结合（DFTB）和扩展的紧密结合方案，可以进行大型系统和长时间尺度的有效量子机械模拟。它们是使用务实近似和一些经验术语源自从头算密度的功能理论的，从而确保了速度和准确性之间的良好平衡。可以通过使用机器学习技术调整经验参数来提高其准确性，尤其是在合并有关原子本地环境的信息时。由于紧密结合模型仍然提供了显着的量子机械贡献，并且仅拟合了短量的校正，因此学习过程通常更短，更可转移，因为它可以直接通过机器学习直接在没有基础动机的模型的情况下直接通过机器学习来预测量子机械性能。作为进一步的优势，可以根据紧密结合模型来计算衍生的量子机械量，而无需进行额外的学习。我们已经开发了开源框架 - 结合机器学习工具包，它允许轻松实现此类组合方法。该工具包当前包含DFTB方法的层和GFN1-XTB Hamiltonian的接口，但是由于其模块化结构及其定义明确的接口，因此可以轻松实现其他基于原子的方案。我们正在讨论框架的一般结构，一些基本的实现细节以及几个概念验证应用程序，以证明合并方法的观点和工具包的功能。
（32）紧密结合理论认为价电子更紧密地保持原子，但在整个固体中被视价轨道
（32）紧密结合理论认为价电子更紧密地保持原子，但在整个固体中被视价轨道重叠进行了离域。该模型适用于SI和GE等半导体，ALP和NACL等绝缘体和盐，以及𝑑金属及其化合物。实际上，紧密结合理论与分子轨道（MO）理论具有显着相似之处。电子结构的任何计算都需要选择原子轨道（AO）基集，该集通常是最小的基础集，仅包含价原子轨道。对这些AOS中的每一个都分配了价值轨道能，可以从原子光谱或Hartree-fock计算中进行经验确定，如下所示。10这些能量反映了原子电负性的趋势。然后，构建了这些AOS的对称适应性线性组合（SALC）。在MO理论中，salcs利用分子点群的不可约表示。对于紧密结合理论，使用空间群的晶格翻译亚组的不可约表示构建相应的salcs。 使用这些salcs，构建了有限的Hermitian Hamiltonian Matrix（𝐻）。 在MO理论中，𝐻具有等于分子中基本AO的数量。 在紧密结合理论中，为适当选择的波形构建，其尺寸等于一个单位细胞中的基础AOS数量。 求解特征值（电子能）和本征函数（AO系数）的世俗决定因素产率。在MO理论中，salcs利用分子点群的不可约表示。对于紧密结合理论，使用空间群的晶格翻译亚组的不可约表示构建相应的salcs。使用这些salcs，构建了有限的Hermitian Hamiltonian Matrix（𝐻）。在MO理论中，𝐻具有等于分子中基本AO的数量。在紧密结合理论中，为适当选择的波形构建，其尺寸等于一个单位细胞中的基础AOS数量。求解特征值（电子能）和本征函数（AO系数）的世俗决定因素产率。这些数值结果然后用于生成相关信息和图表。对于MO理论，输出包括MO能量图，确定最高占用和最低的无置置的MOS，即HOMO和LUMO，以及使用AO系数进行电子密度分布和键合分析的人群分析。紧密结合计算的结果产生了状态图的电子密度，这是电子能级的准连续分布，可以分解为来自各种轨道或原子成分的态密度，以及相应的FERMI水平，这是Homo的固态类似物的固态类似物。种群分析也可以进行，并提供用于识别重要键合特征的晶体轨道重叠种群（COOP）或汉密尔顿人群（COHP）图。最后，带结构图或能量分散曲线，这些曲线是沿波向量空间中特定方向的波形绘制的能量。
BCCH DKA 工具包
PEKARN DKA FLUID 试验 [ New Engl J Med 2018;378(24):2275– 2287] 发表后，该试验证明了比现行 DKA 方案更积极的补液方案的安全性，此后，儿科内分泌和糖尿病科更新了 BCCH DKA 方案。我们的 2024 年修订版与 TREKK（儿童急救知识翻译）开发的方案紧密结合，该方案专为加拿大大多数急诊室儿童 DKA 的初步管理而设计，也与加拿大儿科内分泌组开发的 DKA 算法紧密结合，该算法专为 DKA 的持续住院管理而设计。2024 年的修订版也与国际儿童和青少年糖尿病学会（ISPAD）的《2022 年临床实践共识指南》保持一致。
机器学习和纠缠熵
摘要：我们研究了广告的批量重建，即在机器学习框架内的量子纠缠中的黑洞时空的范围。利用神经普通微分方程与蒙特 - 卡洛整合在一起，我们开发了一种用于连续训练功能的方法，以从纠缠熵数据中提取一般的各向同性大量指标。为了验证我们的方法，我们首先将机器学习算法应用于全息括号熵数据，这些数据来自Gubser-Rocha和超导体模型，这些模型是全息图中强耦合问题的代表性模型。我们的算法从这些数据中成功提取了相应的大量指标。此外，我们通过在半填充的费米子紧密结合链中采用纠缠熵数据将方法扩展到多体系统，并示例关键的一维系统并得出相关的散装度量。我们发现，紧密结合链和Gubser-Rocha模型的指标相似。我们推测这种相似性是由于这些模型的金属属性所致。
