复旦大学向红军获国家专利权
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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利基于机器学习密度矩阵的能量与原子受力计算方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119763691B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411947469.6，技术领域涉及：G16C10/00；该发明授权基于机器学习密度矩阵的能量与原子受力计算方法是由向红军;龚新高设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于机器学习密度矩阵的能量与原子受力计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种密度矩阵能量与原子受力计算方法，通过机器学习模型比如HamGNN‑DM模型预测目标材料结构的局域密度矩阵DM和能量密度矩阵EDM，并计算所述材料结构的原子受力，整个过程的计算量与材料结构所包含的原子数成正比。获得的所述材料结构的原子受力被用于所述材料结构的分子动力学模拟，同时可以高效地得到分子动力学模拟过程中的材料的电子结构性质。所述HamGNN‑DM模型基于图神经网络，但是可以基于任何机器学习模型，并不限于图神经网络。
本发明授权基于机器学习密度矩阵的能量与原子受力计算方法在权利要求书中公布了：1.一种密度矩阵能量与原子受力计算方法，其特征在于，通过机器学习模型预测目标材料结构的局域密度矩阵DM和能量密度矩阵EDM，并计算所述材料结构的原子受力，该计算过程的计算量与材料结构所包含的原子数成正比， 所述计算方法的步骤为，从一个含有多种不同原子结构的数据集出发，训练得到通过材料结构预测局域密度矩阵DM与能量密度矩阵EDM的神经网络模型，利用该模型计算待预测材料的密度矩阵与能量密度矩阵，最后据此计算材料的能量及其中每个原子的受力。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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