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该研究团队提出了一种新型波函数分割方法，该方法将深度学习变分蒙特卡洛与基于广义乘积函数的拟设相结合。该方案可将电子波函数有效分解为多个反映核心/价电子域或不同电子壳层的子波函数。虽然该拟设未明确包含电子组间关联项，但研究证实其能精确复现解离曲线、偶极矩、反应能、电离能及原子尺寸等关键物理化学特性。通过系统研究锂至镁元素，研究人员确定了核心电子的最优数量并定义了物理核心尺寸。研究结果表明，核心电子可与价电子实现有效解耦，且波函数的核心部分在不同分子体系及其几何构型中保持相对恒定，这使得核心波函数在更复杂体系中具有可移植性。该工作为波函数分解建立了普适性框架，不仅为大型体系的计算研究提供了潜在优势，还可能为从头开发有效核心势开辟新路径。尽管当前方法受限于小型分子体系，但团队着重指出了将该技术拓展至更大系统的若干发展方向。