基于图论的神经网络分子碎片化与协变直接力学习：面向高通量体系的耦合簇精度从头算分子动力学

论文提出图论分子碎片化与机器学习结合的方法，直接拟合后 Hartree–Fock、耦合簇精度的核力，并将力投影至碎片固定惯性主轴以处理旋转、平移和置换对称性。作者称参数量降低逾一个数量级，聚类选样仅需10%至20%的参考构型，并在溶剂化 Zundel 阳离子 H13O6+ 上复现径向分布与速度自相关功率谱。