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OrbNet-Spin：基于量子力学的开壳系统几何深度学习
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。
开壳层自由基量子性质的合成调节 Federico Lombardi, 1,7 Ji Ma 2,7 , Dimitris I. Alexandropoulos, 1 Hartmut Komber
1 牛津大学材料系，牛津，OX1 3PH，英国 2 德累斯顿先进电子中心（cfaed），德累斯顿工业大学化学与食品化学学院，德累斯顿，01069，德国 3 德累斯顿莱布尼茨聚合物研究所，德累斯顿，01069，德国 4 香港大学化学系和合成化学国家重点实验室，香港，中国 5 牛津大学无机化学系，牛津，OX1 3QR，英国 6 主要联系人 7 这些作者贡献相同 *通信地址：xinliang.feng@tu-dresden.de **通信地址：l apo.bogani@materials.ox.ac.uk 摘要 开壳层分子自由基可能是分子量子信息和量子传感技术的关键。它们的形态对量子特性的影响始终未知，阻碍了合成策略的发展。在此，我们使用基于间醌二甲烷的三种相关自由基建立了形态和量子特性之间的联系。我们揭示了π共轭骨架和侧基对自旋翻转和量子相干时间的作用。确定了温度区域，其中分子或溶剂的不同结构部分成为主要的退相干通道。在室温下获得的记录量子相干值仍然远低于自由基的固有极限，我们讨论了优化量子性能的方向。自由基，量子特性，电子顺磁共振，石墨烯。