Smooth model potentials with parameters selected to reproduce the spectrum of one-electron atoms are used to approximate the singular Coulomb potential. Even when the potentials do not mimic the Coulomb singularity, much of the spectrum is reproduced within the chemical accuracy. For the Hydrogen atom, the smooth approximations to the Coulomb potential are more accurate for higher angular momentum states. The transferability of the model potentials from an attractive interaction (Hydrogen atom) to a repulsive one (Harmonium and the uniform electron gas) is discussed.


翻译:光滑模型潜力,其中选有复制单电子原子频谱的参数,用来估计单一库伦潜能。即使这些潜力不模仿库伦奇特性,但大部分光谱都在化学精度范围内复制。对于氢原子来说,光滑接近库伦潜力对于更高的角动能状态来说更为精确。讨论了模型潜力从有吸引力的相互作用(Hydrogen原子)向令人厌恶的相互作用(Harmonium和统一的电子气体)的可转移性。

0
下载
关闭预览

相关内容

【Google】平滑对抗训练,Smooth Adversarial Training
专知会员服务
49+阅读 · 2020年7月4日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
253+阅读 · 2020年4月19日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
【推荐】Python机器学习生态圈(Scikit-Learn相关项目)
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月23日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Learning to Weight for Text Classification
Arxiv
8+阅读 · 2019年3月28日
Physical Primitive Decomposition
Arxiv
4+阅读 · 2018年9月13日
Arxiv
5+阅读 · 2018年6月12日
VIP会员
最新内容
美国当前高超音速导弹发展概述
专知会员服务
1+阅读 · 今天15:03
《高超音速武器:一项再度兴起的技术》120页slides
无人机蜂群建模与仿真方法
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:08
澳大利亚发布《国防战略(2026年)》
专知会员服务
0+阅读 · 今天13:42
【CMU博士论文】迈向基于基础先验的 4D 感知研究
专知会员服务
0+阅读 · 今天13:46
全球高超音速武器最新发展趋势
专知会员服务
1+阅读 · 今天13:17
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
【推荐】Python机器学习生态圈(Scikit-Learn相关项目)
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月23日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员