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Plonge dans le dépannage des erreurs et des pièges dans les méthodes de structure électronique, en soulignant l'importance des grilles d'intégration et des choix fonctionnels.
Explore l'utilisation de l'apprentissage automatique pour la synthèse organique, en se concentrant sur la prédiction des rendements des réactions et la prévisibilité des ensembles de données.
Explore l'extensibilité et la cohérence de la taille dans la chimie quantique, les méthodes post-Hartree-Fock et l'expansion de la fonction d'onde perturbée.
Explore l'importance des changements chimiques calculés dans la spectroscopie RMN et les défis de la prédiction des changements chimiques à l'aide de l'apprentissage automatique.
Explore les solutions de réseau neuronal profond pour l'équation électronique Schrödinger et leur efficacité de calcul dans la physique de nombreux corps.
Explore les effets isotopiques cinétiques et les relations linéaires d'énergie libre, en introduisant des méthodes d'apprentissage automatique pour les applications chimiques.
