德州农工大学 发布 QH9 数据集, 应用在 量子化学、机器学习 领域

德州农工大学 本次发布的数据集 QH9, QH9数据集是由德州农工大学开发的一个新的量子哈密顿数据集，旨在提供基于QM9数据集的130,831个稳定分子几何结构和999或2998个分子动力学轨迹的精确哈密顿矩阵。数据集创建过程中，使用了PySCF软件进行计算量子化学计算，确保了哈密顿矩阵的准确性。该数据集适用于机器学习模型在量子化学属性预测中的应用，特别是在加速密度泛函理论（DFT）计算方面。通过设计多种分子基准任务，展示了当前机器学习模型预测任意分子哈密顿矩阵的能力。数据集的应用领域包括科学和技术应用中的分子和材料设计，旨在解决加速量子化学计算的挑战。

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