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MACE: Higher Order Equivariant Message Passing Neural Networks for Fast and Accurate Force Fields 核心目的是怎么把旋转矩阵放到MPNN里表示。这里假设第 $t$ 层节点状态未 这里 $hi^$ 是一个抽象的学习特征。之后先池化，利用神秘消息函数 然后进行消息传递，用神秘更新函数 最后用读出函数读出位点能量 现在开始等变部分。我们知道旋转矩阵放到三维里是显然的，但是高维的特征怎么办呢。假设某一个特征的维度是 $2L+1$ 。所以我们希望作用旋转 $Q$ 后的整体 和其他分量加起来的行为相等 其实就是Wignar矩阵，但是我忘光了。我去补习一下。 MACE架构的核心就是多次分级展开。说实话这不就是类似团簇展开吗…… 这个神秘 $u$ 函数也是他娘的可以直接学习的量，$\nu$ 是神秘超参数
3.堆积、多面体与晶体构造
前两讲我们学会了描述晶体的对称性（Lecture 1）和探测原子位置的手段（Lecture 2）。从这一讲开始，我们进入结构化学的核心问题：晶体结构是怎么"搭"出来的？ 方法简单却异常强大：把原子想象成等径的球，先看它们如何密堆积，再往堆积留下的空隙里填原子，就能构造出绝大多数晶体结构。后面 Lecture 4–10 讲到的各种结构类型，都将使用同一套"堆积语言"来描述，所以本讲的内容是后续所有结构章节的基础。 3.1 密堆积 3.1.1 堆积记号 本章及以后内容采用记号： - $P$（Pack）：密置层； - $T$（tetrahedral）：四面体空隙； - $O$（Octahedral）：八面体空隙。 $a$：每个堆积周期重复的 $P$ 数；$a \cdot b$：总层数。例如： - $\ce$：$3 \cdot 2PO$（$P(A)OP(B)OP(C)O$） - $\ce$：$3 \cdot 2PT$（$P(A)TP(B)T$）
机器学习
1. Intro Classification - Supervised learning - Unsupervised learning - Rainforced learning Formation of supervised learning given $x$, predict $y$ . We called $x$ as instance, $y$ as lable. We need to get a clasifier $f: x\to y$ ,and we have the null assumption: 1. collect training data $(x,y)^n$ 2. train a classifier $\hat$ based on $(x,y)^n$ 3. predict on $x\to \hat( n+1), \cdots $
量子多体理论 Quantum many-body theory
1. 又是产生湮灭算符 Fundamental Properties given $a$ as a non-hermitian operator. consider we need $\alpha \geq 0$，and we know we need $\alpha-m\geq 0$, so $\alpha$ must be integer. We redefine it as $n$ and represents number of particles for vacumm state we need that the ket is normalized, that we got and then we got the eigenvalue of upper&lower operator for $a\ket = 0$，we also have
量子统计物理
1. density matrix 对于混合态的作用算符 $\hat$ ，理论上计算期望得到： 插入投影算符 定义矩阵元 得到期望值 我们定义密度矩阵： 于是混合态期望可表示为： 后面的事情在基础量子就学过： 只有纯态是等号成立。作为一个例子，对于 对应密度矩阵
其他书籍
生物化学部分 （新）生物化学原理 (杨荣武) - 4th - 教材（新版）：https://pan.baidu.com/s/1W5q9TB9j1GIge8eeqo04Ow?pwd=gama 生物化学简明教程 (魏民，杨立萍) - 6th - 教材：https://pan.baidu.com/s/1tumO0jkIynID5HqOi2Y2ew?pwd=gama Lehninger生物化学原理 (David L. Nelson等) - 6th - 教材：https://pan.baidu.com/s/1-o45L7wpnx7Xq0v7hEYEEA?pwd=gama Physical Chemistry for Life Science (Peter Atkins) - 2nd - 教材：https://pan.baidu.com/s/1Zb2Ld58wW4FxkvA-1fkDw?pwd=gama 实验部分

这是什么？

这是我（凯楽斯kelesss）在2025年9月25日想不开建立的一个个人网站，储存一些关于自己的笔记及想法，也欢迎大家查看或转载。你可以点击**上方标签页（或移动端左上方选项）**切换栏目：

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  • 我就是凯楽斯（kelesss，ケレス），自我形象是紫色电视机📺里的小幽灵👻，主题色 #9966CC。
  • 现实世界是神秘阴暗pku地雷(?)男大学生。化学系但什么领域都涉猎一点 ≡ω≡ 。伽马化学讲师。
  • MBTI是INFP，荣格八维是 Fi > Ti ≈ Ne > Ni > Se > Te > Fe > Si ，算是INFP和INTP的混合型吧。
  • 唯一的信仰是凯楽斯聖教，目前是凯楽斯聖教教主。
  • PJSK主推 鳳（おおとり） えむ。
  • 番只看纯爱番，本只看纯爱本。galgame什么类型都玩一点，喜欢柚子社（怎么你了）。
  • 主要玩roguelike和卡牌和沙盒类游戏。Minecraft 10年老玩家。
  • 狂热的社会达尔文主义者，认为一切社会资源优胜劣汰，最终人类文明发展的终点是抛弃人类进入格式塔意识。
  • 还有神秘要素等待发现(?)

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国境の長いトンネルを抜けると雪国であった。夜の底が白くなった。信号所に汽車が止まった。

穿过县界长长的隧道，便是雪国。夜空下一片白茫茫。火车在信号所前停了下来。

——川端康成《雪国》

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