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对于整个设想中的费米子哈伯德模型低温相图,理论上仅能够明确无掺杂(即每个格点填充一个电子,又称“半满”)条件下系统的低温状态是反铁磁态。然而由于系统的复杂性,不仅反铁磁态从未得以实验验证,而且掺杂条件下的系统状态已经无法通过经典超级计算机进行准确数值模拟。因此,构建量子模拟器验证包括掺杂条件下的反铁磁相变,是实现能够求解费米子哈伯德模型的专用量子模拟机的第一步,也是获得该模型低温相图的重要基础。
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在今年诺贝尔化学奖表彰计算蛋白质设计领域的重大进展后,美国能源部阿贡国家实验室团队宣布开发出一种名为MProt-DPO的创新计算框架,该框架利用人工智能(AI)和世界顶尖的超级计算机,推动蛋白质设计取得新突破。这一成就标志着向AI自主科学发现迈出了重要一步。
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