DP-Learner：直积空间等变哈密顿量预测框架

Shi Yin 等研究者提出 DP-Learner 等变学习框架，用于电子结构哈密顿量预测。该框架直接在直积空间中对类哈密顿算符块进行消息传递，保持对 SO(3)、SU(2) 与空间反演的等变性，且无需 Clebsch–Gordan 分解。 研究者同时构建了 MP-HAM-110K 数据集，包含超过 11 万个材料结构，覆盖 68 种元素，同时提供哈密顿量与波函数数据。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。