Li 等人提出 EdenGNN-Uni 通用电荷密度预测等变框架
Efficient equivariant framework for universal charge density prediction
摘要
Nature Machine Intelligence 在线发表 Li 等人的研究，提出覆盖元素周期表的通用电荷密度模型 EdenGNN-Uni，用于材料的电子结构计算。摘要称其速度比部分现有方法快一个数量级以上，可支持高效且准确的电子结构计算。doi:10.1038/s42256-026-01326-5
摘要由模型根据原文撰写，以原文为准。
正文 · 原文
Nature Machine Intelligence, Published online: 23 October 2026; doi:10.1038/s42256-026-01326-5
Li et al. introduce EdenGNN-Uni, a universal charge density model for the periodic table that is over an order of magnitude faster than some existing methods, facilitating efficient and accurate electronic structure calculations of materials.
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来源：Nature Machine Intelligence · nature.com
引用原文
Xiwen Li. Efficient equivariant framework for universal charge density prediction[EB/OL]. (2026-10-23)[访问日期]. https://www.nature.com/articles/s42256-026-01326-5.