Key points are not available for this paper at this time.
يعد تنبؤ التركيب البلوري (CSP) أمرًا حيويًا في مجالات علمية مختلفة. بينما يمكن التعامل مع CSP من خلال استخدام النماذج التوليدية السائدة حاليًا (مثل نماذج الانتشار)، تواجه هذه المهمة تحديات فريدة بسبب الهندسة المتناظرة للهياكل البلورية - عدم تغيّر الترجمة والتدوير والدورية. لتضمين هذه التناظرات، يقترح هذا البحث DiffCSP، وهو نموذج انتشار مبتكر لتعلم توزيع التركيب من البلورات المستقرة. لتكون الأمور أكثر تحديدًا، يقوم DiffCSP بتوليد إحداثيات الشبكة والإلكترونات لكل بلورة من خلال استخدام نموذج إزالة الضوضاء المتجانس الدوري E(3)، لتحسين نمذجة هندسة البلورات. ومن الجدير بالذكر، على عكس الطرق التوليدية المتجانسة ذات الصلة، يستفيد DiffCSP من الإحداثيات الكسرية بدلاً من الإحداثيات الديكارتية لتمثيل البلورات، مما يعزز بشكل ملحوظ عملية الانتشار وتوليد مواقع الإلكترونات. تؤكد التجارب الواسعة أن DiffCSP يتفوق بشكل كبير على طرق CSP الحالية، مع تكلفة حسابية أقل بكثير مقارنة بالطرق المستندة إلى نظرية الوظيفة الكثيفة (DFT). علاوة على ذلك، تُلاحظ تفوق DiffCSP أيضًا عندما يتم توسيعه لتوليد بلورات من البداية.
درس جياو وزملاؤه (Sun) هذا السؤال.