伍珀塔尔大学 发布 CheMFi 数据集, 应用在 量子化学、机器学习 领域

伍珀塔尔大学 本次发布的数据集 CheMFi, CheMFi数据集是由伍珀塔尔大学数学与自然科学学院创建的一个全面的多保真度数据集，专注于多样化的分子量子化学性质。该数据集包含135,000个几何结构，通过TD-DFT方法计算，使用五种不同的基组选择，提供了包括垂直激发能、振子强度、分子偶极矩和基态能量等多种量子化学性质。数据集的创建过程涉及从WS22分子构象中均匀抽样，并进行多保真度量子化学计算。CheMFi数据集的应用领域广泛，主要用于评估和优化多保真度机器学习模型在量子化学性质预测中的性能，解决计算成本与预测精度之间的平衡问题。

查看CheMFi

关于 伍珀塔尔大学 , 伍珀塔尔大学是德国的一所公立研究型大学，位于北莱茵-威斯特法伦州的伍珀塔尔市。该校成立于1972年，提供广泛的学科领域，包括自然科学、工程学、经济学、社会科学和人文科学。

关于 arXiv , arXiv 是一个免费分发服务和开放获取的学术文章档案库，涵盖了物理学、数学、计算机科学、定量生物学、定量金融、统计学、电气工程和系统科学以及经济学等领域。该网站上的材料并未经过 arXiv 的同行评审。