计算化学

计算化学并不是把同一条方程算得更快。过去二十年，决定结果可信度的对象从“某个能量数值”扩展为方法层级、训练域、构象采样、反应坐标、数据谱系与不确定性。第一幕努力在精度和体系规模之间搭桥；第二幕让机器学习进入势能面、反应路线与波函数，同时暴露一个新事实：模型在随机测试上很准，仍可能在新元素、新电荷态和新反应机制上自信地错。下面二十条把速度、误差和可迁移范围分账。 页尾的经典层继续追问：这些新读数所改写的老前提，当年由谁、用什么材料立起来。

第一幕的主线是把近似说清楚。密度泛函的阶梯、色散修正和局域耦合簇分别处理泛函缺口、长程相关与高精度规模瓶颈；QM/MM和增强采样把环境与时间尺度纳入；自由能计算、机器学习原子能和公共量子数据库开始提供可比较基准。

甲、雅各布阶梯把密度泛函误差按信息层级分账Jacob's Ladder Organizes Density Functional Approximations

换批次重做时，Perdew等在2005年的工作把困难落到基组收敛可识别的对象上；本条改写的是「泛函名称不是精度等级，误差必须按化学问题和信息层级报告」，而不是把雅各布阶梯把密度泛函误差按信息层级分账当作又一次性能刷新。

把样品规模放大后，本条锁定相关泛函包含的非局域信息层级：保持相空间重叠与样本边界不变，只改变这一环节，雅各布阶梯有效对象数／环境版本锁定登记总数才应沿预测方向移动。让第二个实验室独立执行时，2012年复核若不能在相空间重叠保留「泛函名称不是精度等级，误差必须按化学问题和信息层级报告」的方向，它就只是原样本内的相关。

常用泛函在不同热化学集合上的误差可从1到10kcal/mol以上，阶梯并非单调。把观察窗延长时，须按基组收敛口径把Perdew等在2005年的提出证据与Mardirossian与Head-Gordon在2017年的后续结果放进雅各布阶梯分母。更换原料或样本批号后，基组收敛核对对象是否同一，环境版本锁定核对失败样本有没有被删去；二者分开，雅各布阶梯有效对象数／环境版本锁定登记总数才不由筛选规则制造。

缩小到单个对象时，原始研究已露出边界：阶梯是组织近似的隐喻，不证明每上一级都在固定成本下全面改进。争议不在于雅各布阶梯把密度泛函误差按信息层级分账是否发生，而在于换批次或换尺度后，相空间重叠改变且主效应方向不再保留。提高通量而不改阈值时，2017年论文承担的是越过原基组收敛场景的边界检验，不能用更新年份冒充雅各布阶梯的独立复现。

把失败样本补回分母后，实际流程并列保存基组收敛、相空间重叠与环境版本锁定，分别标记对象、过程和退出原因。按预注册方案重跑时，工程验收以环境版本锁定为入口采用雅各布阶梯有效对象数／环境版本锁定登记总数，单次图像和展示性个案都不能代替雅各布阶梯分母。

移出原先环境后，本条与第 018 号《合成化学》第庚条「从完成分子转向控制可修改性」形成可查接口：邻块用「从完成分子转向控制可修改性」核对合成化学对象，本块只核对基组收敛下的雅各布阶梯有效对象数／环境版本锁定登记总数。改变操作者而锁定流程时，两边共享〔02 单一读数代表复杂对象〕，却不能互相代替；雅各布阶梯还须接受相空间重叠的独立复测。在盲法复核中，反例仍由本家给出——阶梯是组织近似的隐喻，不证明每上一级都在固定成本下全面改进；删掉这项限制，只会得到同名类比。

乙、色散修正把范德华作用从余项搬进常规计算Dispersion Corrections Bring van der Waals Forces into Routine DFT

改用另一台装置后，Grimme等在2010年的工作把困难落到盲基准集可识别的对象上；本条改写的是「非共价精度取决于色散模型与阻尼共同选择，不能把修正当无条件补丁」，而不是把色散修正把范德华作用从余项搬进常规计算当作又一次性能刷新。把域外样本纳入时，色散修正把范德华作用从余项搬进常规计算离开盲基准集对象定义后，平均改进可能只来自分母重选。

让第二个实验室独立执行时，本条锁定色散项与短程阻尼：保持随机种子与样本边界不变，只改变这一环节，色散修正有效对象数／基组收敛登记总数才应沿预测方向移动。更换原料或样本批号后，2017年复核若不能在随机种子保留「非共价精度取决于色散模型与阻尼共同选择，不能把修正当无条件补丁」的方向，它就只是原样本内的相关。

Grimme等2010年的D3方法用环境依赖色散系数改善广泛分子与固体。缩小到单个对象时，须按盲基准集口径把Grimme等在2010年的提出证据与Tkatchenko等在2012年的后续结果放进色散修正分母。把观察窗延长时，盲基准集核对对象是否同一，基组收敛核对失败样本有没有被删去；二者分开，色散修正有效对象数／基组收敛登记总数才不由筛选规则制造。

提高通量而不改阈值时，原始研究已露出边界：D3在基准集上有效不等于多体屏蔽、金属表面和带电环境中参数仍可转用。争议不在于色散修正把范德华作用从余项搬进常规计算是否发生，而在于换批次或换尺度后，随机种子改变且主效应方向不再保留。把失败样本补回分母后，2012年论文承担的是越过原盲基准集场景的边界检验，不能用更新年份冒充色散修正的独立复现。

按预注册方案重跑时，实际流程并列保存盲基准集、随机种子与基组收敛，分别标记对象、过程和退出原因。移出原先环境后，工程验收以基组收敛为入口采用色散修正有效对象数／基组收敛登记总数，单次图像和展示性个案都不能代替色散修正分母。

改变操作者而锁定流程时，本条与第 019 号《催化科学》第甲条「计算催化把试错变成筛选」形成可查接口：邻块用「计算催化把试错变成筛选」核对催化科学对象，本块只核对盲基准集下的色散修正有效对象数／基组收敛登记总数。在盲法复核中，两边共享〔06 聚合次序不影响结论〕，却不能互相代替；色散修正还须接受随机种子的独立复测。将校准曲线整体重做时，反例仍由本家给出——D3在基准集上有效不等于多体屏蔽、金属表面和带电环境中参数仍可转用；删掉这项限制，只会得到同名类比。

丙、局域耦合簇把金标准推向更大分子Local Coupled Cluster Extends the Gold Standard

把样品规模放大后，Riplinger与Neese在2013年的工作把困难落到相空间重叠可识别的对象上；本条改写的是「金标准只有连同局域阈值和任务误差才有意义」，而不是把局域耦合簇把金标准推向更大分子当作又一次性能刷新。

更换原料或样本批号后，本条锁定电子相关的空间局域性与截断阈值：保持环境版本锁定与样本边界不变，只改变这一环节，局域耦合簇有效对象数／盲基准集登记总数才应沿预测方向移动。把观察窗延长时，2017年复核若不能在环境版本锁定保留「金标准只有连同局域阈值和任务误差才有意义」的方向，它就只是原样本内的相关。

金标准只有连同局域阈值和任务误差才有意义。提高通量而不改阈值时，须按相空间重叠口径把Riplinger与Neese在2013年的提出证据与Liakos等在2015年的后续结果放进局域耦合簇分母。缩小到单个对象时，相空间重叠核对对象是否同一，盲基准集核对失败样本有没有被删去；二者分开，局域耦合簇有效对象数／盲基准集登记总数才不由筛选规则制造。

把失败样本补回分母后，原始研究已露出边界：接近线性标度依赖体系局域性，不能外推到金属态、长程电荷转移和强多参考问题。争议不在于局域耦合簇把金标准推向更大分子是否发生，而在于换批次或换尺度后，环境版本锁定改变且主效应方向不再保留。按预注册方案重跑时，2015年论文承担的是越过原相空间重叠场景的边界检验，不能用更新年份冒充局域耦合簇的独立复现。

移出原先环境后，实际流程并列保存相空间重叠、环境版本锁定与盲基准集，分别标记对象、过程和退出原因。改变操作者而锁定流程时，工程验收以盲基准集为入口采用局域耦合簇有效对象数／盲基准集登记总数，单次图像和展示性个案都不能代替局域耦合簇分母。

在盲法复核中，本条与第 301 号《泛函分析与算子代数》第辛条「Kadison–Singer：随机分割解决纯算子问题」形成可查接口：邻块用「Kadison–Singer：随机分割解决纯算子问题」核对泛函分析与算子代数对象，本块只核对相空间重叠下的局域耦合簇有效对象数／盲基准集登记总数。将校准曲线整体重做时，两边共享〔23 中位个案代表分布〕，却不能互相代替；局域耦合簇还须接受环境版本锁定的独立复测。把域外样本纳入时，反例仍由本家给出——接近线性标度依赖体系局域性，不能外推到金属态、长程电荷转移和强多参考问题；删掉这项限制，只会得到同名类比。

丁、QM/MM把反应中心与环境放进同一个能量账QM/MM Puts the Reactive Center and Environment in One Energy Ledger

让第二个实验室独立执行时，Senn与Thiel在2009年的工作把困难落到随机种子可识别的对象上；本条改写的是「混合模型的结果由边界与采样共同定义，不能只报量子方法名」，而不是把QM/MM把反应中心与环境放进同一个能量账当作又一次性能刷新。交换发现批次与验证批次时，QM/MM把反应中心与环境放进同一个能量账离开随机种子对象定义后，平均改进可能只来自分母重选。

把观察窗延长时，本条锁定量子区边界与环境极化耦合：保持基组收敛与样本边界不变，只改变这一环节，QM/MM有效对象数／相空间重叠登记总数才应沿预测方向移动。缩小到单个对象时，2017年复核若不能在基组收敛保留「混合模型的结果由边界与采样共同定义，不能只报量子方法名」的方向，它就只是原样本内的相关。

QM/MM势垒随量子区扩展常移动2–5kcal/mol，足以改变速率一个数量级。把失败样本补回分母后，须按随机种子口径把Senn与Thiel在2009年的提出证据与Brunk与Rothlisberger在2015年的后续结果放进QM/MM分母。提高通量而不改阈值时，随机种子核对对象是否同一，相空间重叠核对失败样本有没有被删去；二者分开，QM/MM有效对象数／相空间重叠登记总数才不由筛选规则制造。

按预注册方案重跑时，原始研究已露出边界：选择一个便利量子区可得到稳定势垒，却未证明边界移动后机制不变。争议不在于QM/MM把反应中心与环境放进同一个能量账是否发生，而在于换批次或换尺度后，基组收敛改变且主效应方向不再保留。移出原先环境后，2015年论文承担的是越过原随机种子场景的边界检验，不能用更新年份冒充QM/MM的独立复现。

改变操作者而锁定流程时，实际流程并列保存随机种子、基组收敛与相空间重叠，分别标记对象、过程和退出原因。在盲法复核中，工程验收以相空间重叠为入口采用QM/MM有效对象数／相空间重叠登记总数，单次图像和展示性个案都不能代替QM/MM分母。

将校准曲线整体重做时，本条与第 307 号《贝叶斯统计与计算》第十二条「SBC敏感性清算：秩直方图不是一个万能诊断」形成可查接口：邻块用「SBC敏感性清算：秩直方图不是一个万能诊断」核对贝叶斯统计与计算对象，本块只核对随机种子下的QM/MM有效对象数／相空间重叠登记总数。把域外样本纳入时，两边共享〔03 有限近似控制无限对象〕，却不能互相代替；QM/MM还须接受基组收敛的独立复测。固定成本而扩大覆盖时，反例仍由本家给出——选择一个便利量子区可得到稳定势垒，却未证明边界移动后机制不变；删掉这项限制，只会得到同名类比。

戊、元动力学把罕见事件转成可重建自由能面Metadynamics Turns Rare Events into Reconstructable Free-Energy Surfaces

更换原料或样本批号后，Barducci、Bussi与Parrinello在2008年的工作把困难落到环境版本锁定可识别的对象上；本条改写的是「采样加速的可信度取决于慢变量是否进入偏置坐标」，而不是把元动力学把罕见事件转成可重建自由能面当作又一次性能刷新。把最优参数降为中位参数时，元动力学把罕见事件转成可重建自由能面离开环境版本锁定对象定义后，平均改进可能只来自分母重选。

缩小到单个对象时，本条锁定集体变量选择与偏置沉积：保持盲基准集与样本边界不变，只改变这一环节，元动力学有效对象数／随机种子登记总数才应沿预测方向移动。提高通量而不改阈值时，2017年复核若不能在盲基准集保留「采样加速的可信度取决于慢变量是否进入偏置坐标」的方向，它就只是原样本内的相关。

well-tempered偏置可在纳秒轨迹跨越原本微秒以上事件，但动力学不再原样保留。按预注册方案重跑时，须按环境版本锁定口径把Barducci、Bussi与Parrinello在2008年的提出证据与Valsson、Tiwary与Parrinello在2016年的后续结果放进元动力学分母。把失败样本补回分母后，环境版本锁定核对对象是否同一，随机种子核对失败样本有没有被删去；二者分开，元动力学有效对象数／随机种子登记总数才不由筛选规则制造。

移出原先环境后，原始研究已露出边界：自由能收敛指标可在遗漏隐藏慢变量时给出假稳定。争议不在于元动力学把罕见事件转成可重建自由能面是否发生，而在于换批次或换尺度后，盲基准集改变且主效应方向不再保留。改变操作者而锁定流程时，2016年论文承担的是越过原环境版本锁定场景的边界检验，不能用更新年份冒充元动力学的独立复现。

在盲法复核中，实际流程并列保存环境版本锁定、盲基准集与随机种子，分别标记对象、过程和退出原因。将校准曲线整体重做时，工程验收以随机种子为入口采用元动力学有效对象数／随机种子登记总数，单次图像和展示性个案都不能代替元动力学分母。

把域外样本纳入时，本条与第 319 号《计算物理与多尺度模拟》第己条「GPU原生分子动力学」形成可查接口：邻块用「GPU原生分子动力学」核对计算物理与多尺度模拟对象，本块只核对环境版本锁定下的元动力学有效对象数／随机种子登记总数。固定成本而扩大覆盖时，两边共享〔11 可复现＝可重做〕，却不能互相代替；元动力学还须接受盲基准集的独立复测。交换发现批次与验证批次时，反例仍由本家给出——自由能收敛指标可在遗漏隐藏慢变量时给出假稳定；删掉这项限制，只会得到同名类比。

己、自由能微扰把药物效力预测改成成对差值Free-Energy Perturbation Makes Drug Potency a Pairwise Difference

把观察窗延长时，Wang等在2015年的工作把困难落到基组收敛可识别的对象上；本条改写的是「自由能预测的单位是有闭合校验的变换网络，不是孤立分数」，而不是把自由能微扰把药物效力预测改成成对差值当作又一次性能刷新。

提高通量而不改阈值时，本条锁定相邻化学变换的相空间重叠：保持相空间重叠与样本边界不变，只改变这一环节，自由能微扰有效对象数／环境版本锁定登记总数才应沿预测方向移动。把失败样本补回分母后，2017年复核若不能在相空间重叠保留「自由能预测的单位是有闭合校验的变换网络，不是孤立分数」的方向，它就只是原样本内的相关。

Wang等2015年在八个靶点、200余个配体上系统评估FEP+并报告约1kcal/mol量级误差。移出原先环境后，须按基组收敛口径把Wang等在2015年的提出证据与Schindler等在2020年的后续结果放进自由能微扰分母。按预注册方案重跑时，基组收敛核对对象是否同一，环境版本锁定核对失败样本有没有被删去；二者分开，自由能微扰有效对象数／环境版本锁定登记总数才不由筛选规则制造。

改变操作者而锁定流程时，原始研究已露出边界：回顾数据和已知结合姿势会高估前瞻命中，失败变换与人工修正必须纳入分母。争议不在于自由能微扰把药物效力预测改成成对差值是否发生，而在于换批次或换尺度后，相空间重叠改变且主效应方向不再保留。

将校准曲线整体重做时，实际流程并列保存基组收敛、相空间重叠与环境版本锁定，分别标记对象、过程和退出原因。把域外样本纳入时，工程验收以环境版本锁定为入口采用自由能微扰有效对象数／环境版本锁定登记总数，单次图像和展示性个案都不能代替自由能微扰分母。

固定成本而扩大覆盖时，本条与第 351 号《高性能与并行计算》第己条「经验型自动调优：性能模型必须接受机器实测纠正」形成可查接口：邻块用「经验型自动调优：性能模型必须接受机器实测纠正」核对高性能与并行计算对象，本块只核对基组收敛下的自由能微扰有效对象数／环境版本锁定登记总数。交换发现批次与验证批次时，两边共享〔17 局部最优可加总为整体最优〕，却不能互相代替；自由能微扰还须接受相空间重叠的独立复测。把最优参数降为中位参数时，反例仍由本家给出——回顾数据和已知结合姿势会高估前瞻命中，失败变换与人工修正必须纳入分母；删掉这项限制，只会得到同名类比。

庚、核表示把量子能量第一次交给机器学习Kernel Representations Bring Quantum Energies into Machine Learning

缩小到单个对象时，Rupp等在2012年的工作把困难落到盲基准集可识别的对象上；本条改写的是「机器学习精度首先由表示和划分决定，而非回归器名称」，而不是把核表示把量子能量第一次交给机器学习当作又一次性能刷新。由外部团队只凭公开记录复算时，核表示把量子能量第一次交给机器学习离开盲基准集对象定义后，平均改进可能只来自分母重选。

把失败样本补回分母后，本条锁定分子表示对化学相似性的编码：保持随机种子与样本边界不变，只改变这一环节，核表示有效对象数／基组收敛登记总数才应沿预测方向移动。按预注册方案重跑时，2017年复核若不能在随机种子保留「机器学习精度首先由表示和划分决定，而非回归器名称」的方向，它就只是原样本内的相关。

早期核模型用约7,000个小分子训练，即可在毫秒内给出能量。改变操作者而锁定流程时，须按盲基准集口径把Rupp等在2012年的提出证据与Faber等在2017年的后续结果放进核表示分母。移出原先环境后，盲基准集核对对象是否同一，基组收敛核对失败样本有没有被删去；二者分开，核表示有效对象数／基组收敛登记总数才不由筛选规则制造。

在盲法复核中，原始研究已露出边界：小分子随机测试没有覆盖新元素、离子、自由基和长程凝聚相。争议不在于核表示把量子能量第一次交给机器学习是否发生，而在于换批次或换尺度后，随机种子改变且主效应方向不再保留。将校准曲线整体重做时，2017年论文承担的是越过原盲基准集场景的边界检验，不能用更新年份冒充核表示的独立复现。

把域外样本纳入时，实际流程并列保存盲基准集、随机种子与基组收敛，分别标记对象、过程和退出原因。固定成本而扩大覆盖时，工程验收以基组收敛为入口采用核表示有效对象数／基组收敛登记总数，单次图像和展示性个案都不能代替核表示分母。

交换发现批次与验证批次时，本条与第 213 号《数值分析与科学计算》第戊条「张量列车与层次张量格式」形成可查接口：邻块用「张量列车与层次张量格式」核对数值分析与科学计算对象，本块只核对盲基准集下的核表示有效对象数／基组收敛登记总数。把最优参数降为中位参数时，两边共享〔06 聚合次序不影响结论〕，却不能互相代替；核表示还须接受随机种子的独立复测。撤去展示性筛选后，反例仍由本家给出——小分子随机测试没有覆盖新元素、离子、自由基和长程凝聚相；删掉这项限制，只会得到同名类比。

辛、QM9把量子化学从单篇结果变成公共基准QM9 Turns Quantum Chemistry into a Public Benchmark

提高通量而不改阈值时，Ramakrishnan等在2014年的工作把困难落到相空间重叠可识别的对象上；本条改写的是「公共基准提供可比性，也会把有限化学空间固化成目标」，而不是把QM9把量子化学从单篇结果变成公共基准当作又一次性能刷新。换批次重做时，QM9把量子化学从单篇结果变成公共基准离开相空间重叠对象定义后，平均改进可能只来自分母重选。

按预注册方案重跑时，本条锁定统一工作流与可下载样本谱系：保持环境版本锁定与样本边界不变，只改变这一环节，QM9有效对象数／盲基准集登记总数才应沿预测方向移动。移出原先环境后，2017年复核若不能在环境版本锁定保留「公共基准提供可比性，也会把有限化学空间固化成目标」的方向，它就只是原样本内的相关。

Ramakrishnan等2014年发布约13.4万种含CHONF小分子的结构与性质。在盲法复核中，须按相空间重叠口径把Ramakrishnan等在2014年的提出证据与Stokes等在2020年的后续结果放进QM9分母。改变操作者而锁定流程时，相空间重叠核对对象是否同一，盲基准集核对失败样本有没有被删去；二者分开，QM9有效对象数／盲基准集登记总数才不由筛选规则制造。

将校准曲线整体重做时，原始研究已露出边界：13.4万看似庞大，却只覆盖GDB候选的极小部分且限制在五种元素。争议不在于QM9把量子化学从单篇结果变成公共基准是否发生，而在于换批次或换尺度后，环境版本锁定改变且主效应方向不再保留。把域外样本纳入时，2020年论文承担的是越过原相空间重叠场景的边界检验，不能用更新年份冒充QM9的独立复现。

固定成本而扩大覆盖时，实际流程并列保存相空间重叠、环境版本锁定与盲基准集，分别标记对象、过程和退出原因。交换发现批次与验证批次时，工程验收以盲基准集为入口采用QM9有效对象数／盲基准集登记总数，单次图像和展示性个案都不能代替QM9分母。

把最优参数降为中位参数时，本条与第 258 号《数据科学》第戊条「在线实验把产品变化变成持续因果基础设施」形成可查接口：邻块用「在线实验把产品变化变成持续因果基础设施」核对数据科学对象，本块只核对相空间重叠下的QM9有效对象数／盲基准集登记总数。撤去展示性筛选后，两边共享〔02 单一读数代表复杂对象〕，却不能互相代替；QM9还须接受环境版本锁定的独立复测。由外部团队只凭公开记录复算时，反例仍由本家给出——13.4万看似庞大，却只覆盖GDB候选的极小部分且限制在五种元素；删掉这项限制，只会得到同名类比。

第二幕把表示学习与生成推进化学核心。ANI和SchNet学习势能面，分子Transformer与树搜索进入反应预测，生成模型提出新分子，FermiNet和DM21直接改写电子结构近似；等变势、开放催化和原子基础模型又把评测从同分布误差推进到跨体系迁移与真实模拟稳定。

一、ANI把机器学习势推进到可转移分子动力学ANI Pushes Machine-Learned Potentials toward Transferable Dynamics

把失败样本补回分母后，Smith、Isayev与Roitberg在2017年的工作把困难落到随机种子可识别的对象上；本条改写的是「势能面模型必须按轨迹稳定与域外探测验收，单点误差不够」，而不是把ANI把机器学习势推进到可转移分子动力学当作又一次性能刷新。改用另一台装置后，ANI把机器学习势推进到可转移分子动力学离开随机种子对象定义后，平均改进可能只来自分母重选。

移出原先环境后，本条锁定局部原子环境覆盖与训练构象多样性：保持基组收敛与样本边界不变，只改变这一环节，ANI有效对象数／相空间重叠登记总数才应沿预测方向移动。改变操作者而锁定流程时，2017年复核若不能在基组收敛保留「势能面模型必须按轨迹稳定与域外探测验收，单点误差不够」的方向，它就只是原样本内的相关。

Smith等2017年发布ANI-1，包含约2000万个构象能并展示跨分子预测。将校准曲线整体重做时，须按随机种子口径把Smith、Isayev与Roitberg在2017年的提出证据与Smith等在2019年的后续结果放进ANI分母。在盲法复核中，随机种子核对对象是否同一，相空间重叠核对失败样本有没有被删去；二者分开，ANI有效对象数／相空间重叠登记总数才不由筛选规则制造。

把域外样本纳入时，原始研究已露出边界：两千万构象来自有限小分子与采样协议，数量不能替代反应路径和新元素覆盖。争议不在于ANI把机器学习势推进到可转移分子动力学是否发生，而在于换批次或换尺度后，基组收敛改变且主效应方向不再保留。固定成本而扩大覆盖时，2019年论文承担的是越过原随机种子场景的边界检验，不能用更新年份冒充ANI的独立复现。

交换发现批次与验证批次时，实际流程并列保存随机种子、基组收敛与相空间重叠，分别标记对象、过程和退出原因。把最优参数降为中位参数时，工程验收以相空间重叠为入口采用ANI有效对象数／相空间重叠登记总数，单次图像和展示性个案都不能代替ANI分母。

撤去展示性筛选后，本条与第 018 号《合成化学》第五条「可见光氧化还原：光子替代一部分强试剂」形成可查接口：邻块用「可见光氧化还原：光子替代一部分强试剂」核对合成化学对象，本块只核对随机种子下的ANI有效对象数／相空间重叠登记总数。由外部团队只凭公开记录复算时，两边共享〔11 可复现＝可重做〕，却不能互相代替；ANI还须接受基组收敛的独立复测。换批次重做时，反例仍由本家给出——两千万构象来自有限小分子与采样协议，数量不能替代反应路径和新元素覆盖；删掉这项限制，只会得到同名类比。

二、SchNet把分子表示改成连续滤波消息传递SchNet Learns Continuous-Filter Molecular Representations

按预注册方案重跑时，Schütt等在2018年的工作把困难落到环境版本锁定可识别的对象上；本条改写的是「端到端表示仍包含对称性与截断选择，不是无假设学习」，而不是把SchNet把分子表示改成连续滤波消息传递当作又一次性能刷新。移出原先环境后，若归档仍只留下冠军样品，随机种子未接纳的未通过随机种子、在盲基准集退出或未进入SchNet统计的对象就会从因果账本中消失。

改变操作者而锁定流程时，本条锁定可微原子消息传递与局部环境聚合：保持盲基准集与样本边界不变，只改变这一环节，SchNet有效对象数／随机种子登记总数才应沿预测方向移动。在盲法复核中，2017年复核若不能在盲基准集保留「端到端表示仍包含对称性与截断选择，不是无假设学习」的方向，它就只是原样本内的相关。

Schütt等2018年在QM9与材料数据上展示统一框架。把域外样本纳入时，须按环境版本锁定口径把Schütt等在2018年的提出证据与Klicpera等在2020年的后续结果放进SchNet分母。将校准曲线整体重做时，环境版本锁定核对对象是否同一，随机种子核对失败样本有没有被删去；二者分开，SchNet有效对象数／随机种子登记总数才不由筛选规则制造。

固定成本而扩大覆盖时，原始研究已露出边界：随机分子基准上的优势不能证明长程电荷、反应和凝聚相动力学可靠。争议不在于SchNet把分子表示改成连续滤波消息传递是否发生，而在于换批次或换尺度后，盲基准集改变且主效应方向不再保留。交换发现批次与验证批次时，2020年论文承担的是越过原环境版本锁定场景的边界检验，不能用更新年份冒充SchNet的独立复现。

把最优参数降为中位参数时，实际流程并列保存环境版本锁定、盲基准集与随机种子，分别标记对象、过程和退出原因。撤去展示性筛选后，工程验收以随机种子为入口采用SchNet有效对象数／随机种子登记总数，单次图像和展示性个案都不能代替SchNet分母。

由外部团队只凭公开记录复算时，本条与第 019 号《催化科学》第十一条「单颗粒活性成像：平均表面被拆成重尾分布」形成可查接口：邻块用「单颗粒活性成像：平均表面被拆成重尾分布」核对催化科学对象，本块只核对环境版本锁定下的SchNet有效对象数／随机种子登记总数。换批次重做时，两边共享〔26 顺序无关〕，却不能互相代替；SchNet还须接受盲基准集的独立复测。改用另一台装置后，反例仍由本家给出——随机分子基准上的优势不能证明长程电荷、反应和凝聚相动力学可靠；删掉这项限制，只会得到同名类比。

三、分子Transformer把反应预测改写成序列翻译The Molecular Transformer Recasts Reaction Prediction as Translation

移出原先环境后，Schwaller等在2019年的工作把困难落到基组收敛可识别的对象上；本条改写的是「反应翻译是数据分布内预测，不自动提供机理或实验可行性」，而不是把分子Transformer把反应预测改写成序列翻译当作又一次性能刷新。

在盲法复核中，本条锁定大规模反应语料中的条件化序列映射：保持相空间重叠与样本边界不变，只改变这一环节，分子Transformer有效对象数／环境版本锁定登记总数才应沿预测方向移动。将校准曲线整体重做时，2017年复核若不能在相空间重叠保留「反应翻译是数据分布内预测，不自动提供机理或实验可行性」的方向，它就只是原样本内的相关。

Schwaller等2019年报告MolecularTransformer在USPTO基准上达到约90%top-1准确率并用置信度识别部分错误。固定成本而扩大覆盖时，须按基组收敛口径把Schwaller等在2019年的提出证据与Schwaller等在2021年的后续结果放进分子Transformer分母。把域外样本纳入时，基组收敛核对对象是否同一，环境版本锁定核对失败样本有没有被删去；二者分开，分子Transformer有效对象数／环境版本锁定登记总数才不由筛选规则制造。

交换发现批次与验证批次时，原始研究已露出边界：专利数据重成功、轻失败且模板重复，90%不能外推到开放实验室未知反应。争议不在于分子Transformer把反应预测改写成序列翻译是否发生，而在于换批次或换尺度后，相空间重叠改变且主效应方向不再保留。把最优参数降为中位参数时，2021年论文承担的是越过原基组收敛场景的边界检验，不能用更新年份冒充分子Transformer的独立复现。

撤去展示性筛选后，实际流程并列保存基组收敛、相空间重叠与环境版本锁定，分别标记对象、过程和退出原因。由外部团队只凭公开记录复算时，工程验收以环境版本锁定为入口采用分子Transformer有效对象数／环境版本锁定登记总数，单次图像和展示性个案都不能代替分子Transformer分母。

换批次重做时，本条与第 301 号《泛函分析与算子代数》第四条「量子Wasserstein：熵下降成为非交换距离」形成可查接口：邻块用「量子Wasserstein：熵下降成为非交换距离」核对泛函分析与算子代数对象，本块只核对基组收敛下的分子Transformer有效对象数／环境版本锁定登记总数。改用另一台装置后，两边共享〔03 有限近似控制无限对象〕，却不能互相代替；分子Transformer还须接受相空间重叠的独立复测。把样品规模放大后，反例仍由本家给出——专利数据重成功、轻失败且模板重复，90%不能外推到开放实验室未知反应；删掉这项限制，只会得到同名类比。

四、树搜索把逆合成从规则列表变成路线决策Tree Search Turns Retrosynthesis into Route Planning

改变操作者而锁定流程时，Segler、Preuss与Waller在2018年的工作把困难落到盲基准集可识别的对象上；本条改写的是「路线规划的分母是可执行全路线，不是单步模板命中」，而不是把树搜索把逆合成从规则列表变成路线决策当作又一次性能刷新。

将校准曲线整体重做时，本条锁定反应策略先验与搜索资源分配：保持随机种子与样本边界不变，只改变这一环节，树搜索有效对象数／基组收敛登记总数才应沿预测方向移动。把域外样本纳入时，2017年复核若不能在随机种子保留「路线规划的分母是可执行全路线，不是单步模板命中」的方向，它就只是原样本内的相关。

多步逆合成双盲中，化学家对机器路线的偏好约为50%，与随机难分。交换发现批次与验证批次时，须按盲基准集口径把Segler、Preuss与Waller在2018年的提出证据与Coley等在2019年的后续结果放进树搜索分母。固定成本而扩大覆盖时，盲基准集核对对象是否同一，基组收敛核对失败样本有没有被删去；二者分开，树搜索有效对象数／基组收敛登记总数才不由筛选规则制造。

把最优参数降为中位参数时，原始研究已露出边界：专家偏好测试没有执行路线，无法揭示收率串联、纯化、危险与原料交付失败。争议不在于树搜索把逆合成从规则列表变成路线决策是否发生，而在于换批次或换尺度后，随机种子改变且主效应方向不再保留。撤去展示性筛选后，2019年论文承担的是越过原盲基准集场景的边界检验，不能用更新年份冒充树搜索的独立复现。

由外部团队只凭公开记录复算时，实际流程并列保存盲基准集、随机种子与基组收敛，分别标记对象、过程和退出原因。换批次重做时，工程验收以基组收敛为入口采用树搜索有效对象数／基组收敛登记总数，单次图像和展示性个案都不能代替树搜索分母。

改用另一台装置后，本条与第 307 号《贝叶斯统计与计算》第二条「Stan：概率程序必须把采样诊断变成默认输出」形成可查接口：邻块用「Stan：概率程序必须把采样诊断变成默认输出」核对贝叶斯统计与计算对象，本块只核对盲基准集下的树搜索有效对象数／基组收敛登记总数。把样品规模放大后，两边共享〔17 局部最优可加总为整体最优〕，却不能互相代替；树搜索还须接受随机种子的独立复测。让第二个实验室独立执行时，反例仍由本家给出——专家偏好测试没有执行路线，无法揭示收率串联、纯化、危险与原料交付失败；删掉这项限制，只会得到同名类比。

五、分子生成模型把设计从筛库推进到连续潜空间Generative Molecular Design Moves Beyond Library Screening

在盲法复核中，Gómez-Bombarelli等在2018年的工作把困难落到相空间重叠可识别的对象上；本条改写的是「生成成功要以合成并实测命中为分母，不能用模型评分闭环自证」，而不是把分子生成模型把设计从筛库推进到连续潜空间当作又一次性能刷新。

把域外样本纳入时，本条锁定潜空间的化学连续性与解码有效性：保持环境版本锁定与样本边界不变，只改变这一环节，分子生成模型有效对象数／盲基准集登记总数才应沿预测方向移动。固定成本而扩大覆盖时，2017年复核若不能在环境版本锁定保留「生成成功要以合成并实测命中为分母，不能用模型评分闭环自证」的方向，它就只是原样本内的相关。

生成成功要以合成并实测命中为分母，不能用模型评分闭环自证。把最优参数降为中位参数时，须按相空间重叠口径把Gómez-Bombarelli等在2018年的提出证据与Brown等在2019年的后续结果放进分子生成模型分母。交换发现批次与验证批次时，相空间重叠核对对象是否同一，盲基准集核对失败样本有没有被删去；二者分开，分子生成模型有效对象数／盲基准集登记总数才不由筛选规则制造。

撤去展示性筛选后，原始研究已露出边界：潜空间优化由训练集与性质预测器共同圈定，库外结构的高分可能只是代理漏洞。争议不在于分子生成模型把设计从筛库推进到连续潜空间是否发生，而在于换批次或换尺度后，环境版本锁定改变且主效应方向不再保留。

换批次重做时，实际流程并列保存相空间重叠、环境版本锁定与盲基准集，分别标记对象、过程和退出原因。改用另一台装置后，工程验收以盲基准集为入口采用分子生成模型有效对象数／盲基准集登记总数，单次图像和展示性个案都不能代替分子生成模型分母。

把样品规模放大后，本条与第 319 号《计算物理与多尺度模拟》第二条「等变网络把对称性写进模型」形成可查接口：邻块用「等变网络把对称性写进模型」核对计算物理与多尺度模拟对象，本块只核对相空间重叠下的分子生成模型有效对象数／盲基准集登记总数。让第二个实验室独立执行时，两边共享〔23 中位个案代表分布〕，却不能互相代替；分子生成模型还须接受环境版本锁定的独立复测。更换原料或样本批号后，反例仍由本家给出——潜空间优化由训练集与性质预测器共同圈定，库外结构的高分可能只是代理漏洞；删掉这项限制，只会得到同名类比。

六、FermiNet把多电子波函数交给反对称神经网络FermiNet Represents Many-Electron Wavefunctions with Antisymmetric Networks

将校准曲线整体重做时，Pfau等在2020年的工作把困难落到随机种子可识别的对象上；本条改写的是「神经波函数仍受变分原理、采样误差和反对称约束检验」，而不是把FermiNet把多电子波函数交给反对称神经网络当作又一次性能刷新。缩小到单个对象时，FermiNet把多电子波函数交给反对称神经网络离开随机种子对象定义后，平均改进可能只来自分母重选。

固定成本而扩大覆盖时，本条锁定反对称架构与随机变分采样：保持基组收敛与样本边界不变，只改变这一环节，FermiNet有效对象数／相空间重叠登记总数才应沿预测方向移动。交换发现批次与验证批次时，2017年复核若不能在基组收敛保留「神经波函数仍受变分原理、采样误差和反对称约束检验」的方向，它就只是原样本内的相关。

Pfau等2020年在原子与小分子上达到或超过高精度量子化学基线。撤去展示性筛选后，须按随机种子口径把Pfau等在2020年的提出证据与Pfau等在2024年的后续结果放进FermiNet分母。把最优参数降为中位参数时，随机种子核对对象是否同一，相空间重叠核对失败样本有没有被删去；二者分开，FermiNet有效对象数／相空间重叠登记总数才不由筛选规则制造。

由外部团队只凭公开记录复算时，原始研究已露出边界：小分子能量纪录没有证明对重元素、周期固体和长时间激发动力学同样有效。争议不在于FermiNet把多电子波函数交给反对称神经网络是否发生，而在于换批次或换尺度后，基组收敛改变且主效应方向不再保留。换批次重做时，2024年论文承担的是越过原随机种子场景的边界检验，不能用更新年份冒充FermiNet的独立复现。

改用另一台装置后，实际流程并列保存随机种子、基组收敛与相空间重叠，分别标记对象、过程和退出原因。把样品规模放大后，工程验收以相空间重叠为入口采用FermiNet有效对象数／相空间重叠登记总数，单次图像和展示性个案都不能代替FermiNet分母。

让第二个实验室独立执行时，本条与第 351 号《高性能与并行计算》第乙条「通信规避：少搬数据比少做运算更重要」形成可查接口：邻块用「通信规避：少搬数据比少做运算更重要」核对高性能与并行计算对象，本块只核对随机种子下的FermiNet有效对象数／相空间重叠登记总数。更换原料或样本批号后，两边共享〔06 聚合次序不影响结论〕，却不能互相代替；FermiNet还须接受基组收敛的独立复测。把观察窗延长时，反例仍由本家给出——小分子能量纪录没有证明对重元素、周期固体和长时间激发动力学同样有效；删掉这项限制，只会得到同名类比。

七、DM21把分数电荷约束写回数据驱动泛函DM21 Puts Fractional-Charge Constraints into Learned Functionals

把域外样本纳入时，Kirkpatrick等在2021年的工作把困难落到环境版本锁定可识别的对象上；本条改写的是「机器学习泛函必须同时接受数据和精确条件的反驳」，而不是把DM21把分数电荷约束写回数据驱动泛函当作又一次性能刷新。提高通量而不改阈值时，DM21把分数电荷约束写回数据驱动泛函离开环境版本锁定对象定义后，平均改进可能只来自分母重选。

交换发现批次与验证批次时，本条锁定分数电荷自旋约束与数据拟合共同作用：保持盲基准集与样本边界不变，只改变这一环节，DM21有效对象数／随机种子登记总数才应沿预测方向移动。把最优参数降为中位参数时，2017年复核若不能在盲基准集保留「机器学习泛函必须同时接受数据和精确条件的反驳」的方向，它就只是原样本内的相关。

Kirkpatrick等2021年在《科学》发表DM21，显示多类热化学和强相互作用基准改进。由外部团队只凭公开记录复算时，须按环境版本锁定口径把Kirkpatrick等在2021年的提出证据与Pederson、Kalita与Burke在2022年的后续结果放进DM21分母。撤去展示性筛选后，环境版本锁定核对对象是否同一，随机种子核对失败样本有没有被删去；二者分开，DM21有效对象数／随机种子登记总数才不由筛选规则制造。

换批次重做时，原始研究已露出边界：公开基准改进不等于所有自洽周期与激发问题可靠，训练分布相似性需单列。争议不在于DM21把分数电荷约束写回数据驱动泛函是否发生，而在于换批次或换尺度后，盲基准集改变且主效应方向不再保留。改用另一台装置后，2022年论文承担的是越过原环境版本锁定场景的边界检验，不能用更新年份冒充DM21的独立复现。

把样品规模放大后，实际流程并列保存环境版本锁定、盲基准集与随机种子，分别标记对象、过程和退出原因。让第二个实验室独立执行时，工程验收以随机种子为入口采用DM21有效对象数／随机种子登记总数，单次图像和展示性个案都不能代替DM21分母。

更换原料或样本批号后，本条与第 213 号《数值分析与科学计算》第七条「算子推断与数据驱动的动力学发现」形成可查接口：邻块用「算子推断与数据驱动的动力学发现」核对数值分析与科学计算对象，本块只核对环境版本锁定下的DM21有效对象数／随机种子登记总数。把观察窗延长时，两边共享〔02 单一读数代表复杂对象〕，却不能互相代替；DM21还须接受盲基准集的独立复测。缩小到单个对象时，反例仍由本家给出——公开基准改进不等于所有自洽周期与激发问题可靠，训练分布相似性需单列；删掉这项限制，只会得到同名类比。

八、等变势把旋转对称性直接写进网络Equivariant Potentials Build Rotational Symmetry into Networks

固定成本而扩大覆盖时，Batzner等在2022年的工作把困难落到基组收敛可识别的对象上；本条改写的是「对称性减少样本需求，也可能排除真实破缺机制」，而不是把等变势把旋转对称性直接写进网络当作又一次性能刷新。

把最优参数降为中位参数时，本条锁定架构内置的欧氏群等变性：保持相空间重叠与样本边界不变，只改变这一环节，等变势有效对象数／环境版本锁定登记总数才应沿预测方向移动。撤去展示性筛选后，2017年复核若不能在相空间重叠保留「对称性减少样本需求，也可能排除真实破缺机制」的方向，它就只是原样本内的相关。

NequIP在部分材料势基准用约1,000个构型即可达到传统模型需十倍数据的精度。换批次重做时，须按基组收敛口径把Batzner等在2022年的提出证据与Musaelian等在2023年的后续结果放进等变势分母。由外部团队只凭公开记录复算时，基组收敛核对对象是否同一，环境版本锁定核对失败样本有没有被删去；二者分开，等变势有效对象数／环境版本锁定登记总数才不由筛选规则制造。

改用另一台装置后，原始研究已露出边界：标准无外场基准无法检验架构在电场、手性环境和表面不对称中的偏差。争议不在于等变势把旋转对称性直接写进网络是否发生，而在于换批次或换尺度后，相空间重叠改变且主效应方向不再保留。把样品规模放大后，2023年论文承担的是越过原基组收敛场景的边界检验，不能用更新年份冒充等变势的独立复现。

让第二个实验室独立执行时，实际流程并列保存基组收敛、相空间重叠与环境版本锁定，分别标记对象、过程和退出原因。更换原料或样本批号后，工程验收以环境版本锁定为入口采用等变势有效对象数／环境版本锁定登记总数，单次图像和展示性个案都不能代替等变势分母。

把观察窗延长时，本条与第 258 号《数据科学》第二条「模型卡把用途、亚群与失败条件写进产品接口」形成可查接口：邻块用「模型卡把用途、亚群与失败条件写进产品接口」核对数据科学对象，本块只核对基组收敛下的等变势有效对象数／环境版本锁定登记总数。缩小到单个对象时，两边共享〔11 可复现＝可重做〕，却不能互相代替；等变势还须接受相空间重叠的独立复测。提高通量而不改阈值时，反例仍由本家给出——标准无外场基准无法检验架构在电场、手性环境和表面不对称中的偏差；删掉这项限制，只会得到同名类比。

九、开放催化基准把吸附结构搜索放到共同分母Open Catalyst Benchmarks Put Adsorption Search on a Common Denominator

交换发现批次与验证批次时，Chanussot等在2021年的工作把困难落到盲基准集可识别的对象上；本条改写的是「催化模型要按跨吸附物与跨表面的双域外任务验收」，而不是把开放催化基准把吸附结构搜索放到共同分母当作又一次性能刷新。

撤去展示性筛选后，本条锁定吸附物数据谱系与任务划分：保持随机种子与样本边界不变，只改变这一环节，开放催化基准有效对象数／基组收敛登记总数才应沿预测方向移动。由外部团队只凭公开记录复算时，2017年复核若不能在随机种子保留「催化模型要按跨吸附物与跨表面的双域外任务验收」的方向，它就只是原样本内的相关。

OpenCatalyst2020提供超过百万次结构松弛相关数据并设置跨吸附物、跨表面和同时域外划分。改用另一台装置后，须按盲基准集口径把Chanussot等在2021年的提出证据与Tran等在2023年的后续结果放进开放催化基准分母。换批次重做时，盲基准集核对对象是否同一，基组收敛核对失败样本有没有被删去；二者分开，开放催化基准有效对象数／基组收敛登记总数才不由筛选规则制造。

把样品规模放大后，原始研究已露出边界：百万级标签仍来自固定DFT设置和理想表面，没有包含电化学电位、溶剂与失活。争议不在于开放催化基准把吸附结构搜索放到共同分母是否发生，而在于换批次或换尺度后，随机种子改变且主效应方向不再保留。让第二个实验室独立执行时，2023年论文承担的是越过原盲基准集场景的边界检验，不能用更新年份冒充开放催化基准的独立复现。

更换原料或样本批号后，实际流程并列保存盲基准集、随机种子与基组收敛，分别标记对象、过程和退出原因。把观察窗延长时，工程验收以基组收敛为入口采用开放催化基准有效对象数／基组收敛登记总数，单次图像和展示性个案都不能代替开放催化基准分母。

缩小到单个对象时，本条与第 018 号《合成化学》第十一条「酶与化学催化串联：选择性开始跨体系编排」形成可查接口：邻块用「酶与化学催化串联：选择性开始跨体系编排」核对合成化学对象，本块只核对盲基准集下的开放催化基准有效对象数／基组收敛登记总数。提高通量而不改阈值时，两边共享〔29 越精细越接近真实〕，却不能互相代替；开放催化基准还须接受随机种子的独立复测。把失败样本补回分母后，反例仍由本家给出——百万级标签仍来自固定DFT设置和理想表面，没有包含电化学电位、溶剂与失活；删掉这项限制，只会得到同名类比。

十、不确定性驱动采样把计算预算投向势能面盲区Uncertainty-Driven Sampling Spends Computation on Blind Spots

把最优参数降为中位参数时，Zhang等在2020年的工作把困难落到相空间重叠可识别的对象上；本条改写的是「主动学习的关键是发现未知，不是让同一模型反复确认自己」，而不是把不确定性驱动采样把计算预算投向势能面盲区当作又一次性能刷新。

由外部团队只凭公开记录复算时，本条锁定域外不确定性对新增标注的选择：保持环境版本锁定与样本边界不变，只改变这一环节，不确定性驱动采样有效对象数／盲基准集登记总数才应沿预测方向移动。换批次重做时，2017年复核若不能在环境版本锁定保留「主动学习的关键是发现未知，不是让同一模型反复确认自己」的方向，它就只是原样本内的相关。

主动学习常只标注探索轨迹的1%–10%构型，阈值失准会漏掉稀有事件。把样品规模放大后，须按相空间重叠口径把Zhang等在2020年的提出证据与Vandermause等在2020年的后续结果放进不确定性驱动采样分母。改用另一台装置后，相空间重叠核对对象是否同一，盲基准集核对失败样本有没有被删去；二者分开，不确定性驱动采样有效对象数／盲基准集登记总数才不由筛选规则制造。

让第二个实验室独立执行时，原始研究已露出边界：委员会分歧只覆盖模型间差异，架构与训练数据共享的系统偏差不会自动显露。争议不在于不确定性驱动采样把计算预算投向势能面盲区是否发生，而在于换批次或换尺度后，环境版本锁定改变且主效应方向不再保留。

把观察窗延长时，实际流程并列保存相空间重叠、环境版本锁定与盲基准集，分别标记对象、过程和退出原因。缩小到单个对象时，工程验收以盲基准集为入口采用不确定性驱动采样有效对象数／盲基准集登记总数，单次图像和展示性个案都不能代替不确定性驱动采样分母。

提高通量而不改阈值时，本条与第 019 号《催化科学》第三条「主张：电催化必须把电子来源与全电池能效共账」形成可查接口：邻块用「主张：电催化必须把电子来源与全电池能效共账」核对催化科学对象，本块只核对相空间重叠下的不确定性驱动采样有效对象数／盲基准集登记总数。把失败样本补回分母后，两边共享〔03 有限近似控制无限对象〕，却不能互相代替；不确定性驱动采样还须接受环境版本锁定的独立复测。按预注册方案重跑时，反例仍由本家给出——委员会分歧只覆盖模型间差异，架构与训练数据共享的系统偏差不会自动显露；删掉这项限制，只会得到同名类比。

十一、原子基础模型把跨材料迁移变成预训练问题Atomistic Foundation Models Turn Transfer into Pretraining

撤去展示性筛选后，Batatia等在2023年的工作把困难落到随机种子可识别的对象上；本条改写的是「基础模型的价值是可校准迁移，不是用一个权重文件取代所有电子结构方法」，而不是把原子基础模型把跨材料迁移变成预训练问题当作又一次性能刷新。

换批次重做时，本条锁定跨化学空间预训练与等变局部表示：保持基组收敛与样本边界不变，只改变这一环节，原子基础模型有效对象数／相空间重叠登记总数才应沿预测方向移动。改用另一台装置后，2017年复核若不能在基组收敛保留「基础模型的价值是可校准迁移，不是用一个权重文件取代所有电子结构方法」的方向，它就只是原样本内的相关。

在3BPA基准中，MACE既用500个300K构型训练，也报告了只取50个构型时的低数据比较。让第二个实验室独立执行时，须按随机种子口径把Batatia等在2023年的提出证据与Batatia等在2025年的后续结果放进原子基础模型分母。把样品规模放大后，随机种子核对对象是否同一，相空间重叠核对失败样本有没有被删去；二者分开，原子基础模型有效对象数／相空间重叠登记总数才不由筛选规则制造。

更换原料或样本批号后，原始研究已露出边界：预训练覆盖广并不等于覆盖均匀，稀有化学与极端条件会被平均指标遮蔽。争议不在于原子基础模型把跨材料迁移变成预训练问题是否发生，而在于换批次或换尺度后，基组收敛改变且主效应方向不再保留。

缩小到单个对象时，实际流程并列保存随机种子、基组收敛与相空间重叠，分别标记对象、过程和退出原因。提高通量而不改阈值时，工程验收以相空间重叠为入口采用原子基础模型有效对象数／相空间重叠登记总数，单次图像和展示性个案都不能代替原子基础模型分母。

把失败样本补回分母后，本条与第 301 号《泛函分析与算子代数》第甲条「分类反例：同一不变量不再保证同构」形成可查接口：邻块用「分类反例：同一不变量不再保证同构」核对泛函分析与算子代数对象，本块只核对随机种子下的原子基础模型有效对象数／相空间重叠登记总数。按预注册方案重跑时，两边共享〔17 局部最优可加总为整体最优〕，却不能互相代替；原子基础模型还须接受基组收敛的独立复测。移出原先环境后，反例仍由本家给出——预训练覆盖广并不等于覆盖均匀，稀有化学与极端条件会被平均指标遮蔽；删掉这项限制，只会得到同名类比。

十二、可复现工作流把计算结果从文件变成依赖图Reproducible Workflows Turn Results into Dependency Graphs

由外部团队只凭公开记录复算时，Pizzi等在2016年的工作把困难落到环境版本锁定可识别的对象上；本条改写的是「可复现单位是完整依赖图，文件存在不等于科学判断正确」，而不是把可复现工作流把计算结果从文件变成依赖图当作又一次性能刷新。在盲法复核中，可复现工作流把计算结果从文件变成依赖图离开环境版本锁定对象定义后，平均改进可能只来自分母重选。

改用另一台装置后，本条锁定机器可读工作流与环境版本锁定：保持盲基准集与样本边界不变，只改变这一环节，可复现工作流有效对象数／随机种子登记总数才应沿预测方向移动。把样品规模放大后，2017年复核若不能在盲基准集保留「可复现单位是完整依赖图，文件存在不等于科学判断正确」的方向，它就只是原样本内的相关。

工作流数据库可追踪10⁵–10⁶个任务，单个坏参数也会同规模传播。更换原料或样本批号后，须按环境版本锁定口径把Pizzi等在2016年的提出证据与Huber等在2020年的后续结果放进可复现工作流分母。让第二个实验室独立执行时，环境版本锁定核对对象是否同一，随机种子核对失败样本有没有被删去；二者分开，可复现工作流有效对象数／随机种子登记总数才不由筛选规则制造。

把观察窗延长时，原始研究已露出边界：工作流能精确重放错误近似、坏结构和伪收敛，因此重现与验证必须分开。争议不在于可复现工作流把计算结果从文件变成依赖图是否发生，而在于换批次或换尺度后，盲基准集改变且主效应方向不再保留。

提高通量而不改阈值时，实际流程并列保存环境版本锁定、盲基准集与随机种子，分别标记对象、过程和退出原因。把失败样本补回分母后，工程验收以随机种子为入口采用可复现工作流有效对象数／随机种子登记总数，单次图像和展示性个案都不能代替可复现工作流分母。

按预注册方案重跑时，本条与第 307 号《贝叶斯统计与计算》第甲条「层次狄利克雷过程：群组可共享未知数量的成分」形成可查接口：邻块用「层次狄利克雷过程：群组可共享未知数量的成分」核对贝叶斯统计与计算对象，本块只核对环境版本锁定下的可复现工作流有效对象数／随机种子登记总数。移出原先环境后，两边共享〔23 中位个案代表分布〕，却不能互相代替；可复现工作流还须接受盲基准集的独立复测。改变操作者而锁定流程时，反例仍由本家给出——工作流能精确重放错误近似、坏结构和伪收敛，因此重现与验证必须分开；删掉这项限制，只会得到同名类比。

◎ 二十年连起来看

计算化学最深的变化，是判断对象从单一冠军读数转向完整责任链。2005年的「雅各布阶梯把密度泛函误差按信息层级分账」与2017年的「ANI把机器学习势推进到可转移分子动力学」分别改写对象和尺度；把两条并读，才看见何种改进来自机制，何种改进只是分母移动。

第二条贯穿线是失败开始拥有名称。「QM/MM把反应中心与环境放进同一个能量账」把失效写进过程，「分子生成模型把设计从筛库推进到连续潜空间」又把退出、域外和未复现样本放回账本。二十条自曝字段互不代用，说明计算化学的边界不是一句“仍需研究”可以概括。

第三条线是基础设施进入思想本身。从「QM9把量子化学从单篇结果变成公共基准」到「可复现工作流把计算结果从文件变成依赖图」，计算化学越来越依赖版本、共享数据、质量控制和长期维护。技术能否工作与谁能持续复算，已经是同一条命题的两个端点。

◎ 三个常见误解

误解一把「雅各布阶梯把密度泛函误差按信息层级分账」读成性能越高越好；只有雅各布阶梯有效对象数／环境版本锁定登记总数保持方向，冠军读数才可外推。

误解二把「SchNet把分子表示改成连续滤波消息传递」理解为旧方法失效；在当随机分子基准上的优势不能证明长程电荷、反应和凝聚相动力学可靠时，本条只适用于原样本与原…时，旧方法仍可能是更稳健的基线。

误解三把「原子基础模型把跨材料迁移变成预训练问题」当成自动化问题；若未通过相空间重叠、在基组收敛退出或未进入原子基础模型统计的对象仍不设字段，吞吐越高，遗漏越难看见。自动化不会自行修复采样和标签的既有边界。

◎ 与相邻领域的接口

与第 019 号《催化科学》的分工落在对象层：对方第甲条「计算催化把试错变成筛选」解释邻域机制，本块「色散修正把范德华作用从余项搬进常规计算」负责给出计算化学的可比读数与失败分母。

与第 213 号《数值分析与科学计算》的接口落在方法层。对方「张量列车与层次张量格式」提供另一种观测或计算，本块「核表示把量子能量第一次交给机器学习」要求同一变化在盲基准集和随机种子之间保留方向。

与第 213 号《数值分析与科学计算》的接口落在治理层。对方第七条「算子推断与数据驱动的动力学发现」处理外部条件，本块「DM21把分数电荷约束写回数据驱动泛函」核对名义采用、真实到达与长期代价是否属于同一分母。

◎ 争议现场

第一场争论围绕「局域耦合簇把金标准推向更大分子」：接近线性标度依赖体系局域性，不能外推到金属态、长程电荷转移和强多参考问题。要收敛，需要在预注册方案中固定基组收敛与相空间重叠，并把阴性批次逐一公开。

第二场争论围绕「树搜索把逆合成从规则列表变成路线决策」：扩大搜索宽度找到更多路线却增加不可实验验证的候选债时，反应策略…；方向反过来。决定性设计不是继续增加同类样本，而是换装置、换实验室后保留树搜索有效对象数／基组收敛登记总数的符号。

第三场争论围绕「不确定性驱动采样把计算预算投向势能面盲区」：未通过盲基准集、在环境版本锁定退出或未进入不确定性驱动采样统计的对象。只有把这些对象纳入分母，并观察它们是否改变结论，争论才会从术语偏好变成可判决证据。

◎ 往下五年看什么

到2031年先看「元动力学把罕见事件转成可重建自由能面」能否把元动力学有效对象数／随机种子登记总数从单中心读数推进到多中心分布，并公开中心间方差。

第二个读数是「分子Transformer把反应预测改写成序列翻译」的失败率：未通过环境版本锁定、在相空间重叠退出或未进入分子Transformer…占全部进入流程对象的比例是否下降，而不是入组后成功率是否继续升高。

第三个读数是「等变势把旋转对称性直接写进网络」的真实迁移：在盲基准集改变、环境版本锁定保持时，主效应的方向能否跨批次保留。

第四个读数是「可复现工作流把计算结果从文件变成依赖图」的全成本分母：把维护、退出、复测与处置纳入后，可复现工作流有效对象数／随机种子登记总数是否仍优于现行基线。

◎ 可与哪些领域对撞

本块「雅各布阶梯把密度泛函误差按信息层级分账」与第 018 号《合成化学》第庚条「从完成分子转向控制可修改性」共享〔02 单一读数代表复杂对象〕。两边若都成立，对象身份就不能只在实验开始前给定一次。

本块「QM9把量子化学从单篇结果变成公共基准」与第 258 号《数据科学》第戊条「在线实验把产品变化变成持续因果基础设施」都核对失败分母：退出者和未达标路径本身可能是结果。

本块「FermiNet把多电子波函数交给反对称神经网络」与第 351 号《高性能与并行计算》第乙条「通信规避：少搬数据比少做运算更重要」在顺序上相反；需另设条件变量裁决何时可交换。

本块「原子基础模型把跨材料迁移变成预训练问题」与第 301 号《泛函分析与算子代数》第甲条「分类反例：同一不变量不再保证同构」共同挑战“更多数据自然减偏”：同源误差增加时，置信度升而外推性不升。

◎ 十条可做的研究命题

命题1：固定基组收敛，以「QM/MM把反应中心与环境放进同一个」的只检验量子区边界与环境极化耦合，不以随机预测QM/MM有效对象数／相空间重叠登记；跨批次保留未通过相空间重叠、在基组收敛退出或未，失败样本使方向消失即证伪。

命题2：固定盲基准集，以「核表示把量子能量第一次交给机器学习」的只检验分子表示对化学相似性的编码，不以盲预测核表示有效对象数／基组收敛登记总数；跨批次保留未通过基组收敛、在随机种子退出或未进，失败样本使方向消失即证伪。

命题3：固定相空间重叠，以「SchNet把分子表示改成连续滤波消」的只检验可微原子消息传递与局部环境聚合，不预测SchNet有效对象数／随机种子登记；跨批次保留未通过随机种子、在盲基准集退出或未进，失败样本使方向消失即证伪。

命题4：固定随机种子，以「分子生成模型把设计从筛库推进到连续潜」的只检验潜空间的化学连续性与解码有效性，不预测分子生成模型有效对象数／盲基准集登记；跨批次保留未通过盲基准集、在环境版本锁定退出或，失败样本使方向消失即证伪。

命题5：固定环境版本锁定，以「等变势把旋转对称性直接写进网络」的只检验架构内置的欧氏群等变性，不以基组收预测等变势有效对象数／环境版本锁定登记总；跨批次保留未通过环境版本锁定、在相空间重叠退出，失败样本使方向消失即证伪。

命题6：固定基组收敛，以「原子基础模型把跨材料迁移变成预训练问」的只检验跨化学空间预训练与等变局部表示，不预测原子基础模型有效对象数／相空间重叠登；跨批次保留未通过相空间重叠、在基组收敛退出或未，失败样本使方向消失即证伪。

命题7：固定盲基准集，以「色散修正把范德华作用从余项搬进常规计」的只检验色散项与短程阻尼，不以盲基准集展示预测色散修正有效对象数／基组收敛登记总数；跨批次保留未通过基组收敛、在随机种子退出或未进，失败样本使方向消失即证伪。

命题8：固定相空间重叠，以「元动力学把罕见事件转成可重建自由能面」的只检验集体变量选择与偏置沉积，不以环境版预测元动力学有效对象数／随机种子登记总数；跨批次保留未通过随机种子、在盲基准集退出或未进，失败样本使方向消失即证伪。

命题9：固定随机种子，以「QM9把量子化学从单篇结果变成公共基」的只检验统一工作流与可下载样本谱系，不以相预测QM9有效对象数／盲基准集登记总数；跨批次保留未通过盲基准集、在环境版本锁定退出或，失败样本使方向消失即证伪。

命题10：固定环境版本锁定，以「分子Transformer把反应预测」的只检验大规模反应语料中的条件化序列映射预测分子Transformer有效对象数；跨批次保留未通过环境版本锁定、在相空间重叠退出，失败样本使方向消失即证伪。

补充判据：计算化学还须同时公开基组收敛、相空间重叠与环境版本锁定的版本，让命题在换批次后仍可由外部团队判定成立或失败。退出对象应保留原始编号、退出时点与处置原因；若补回这些对象会改变方向，原命题就只能保留为样本内描述。

◎ 资料核验

以下二十条收录计算化学在1950至2006年间仍被上文正面使用或正面反对的经典命题。它们回答的是另一道问题：现代层每个新读数所改写的老前提，当年由谁、用什么材料立起来。这里不按名望排序，也不回避后来被削弱或判为无效的工作；失效史本身就是可供碰撞的证据。每条采用一行来源、两段正文和五字段碰撞行，并在“今用”与第二段点名它在上文哪一条继续活着。

经一、高斯型轨道：高斯函数使多中心积分可解析组合Gaussian-Type Orbitals

1950年前后的默认前提是计算化学的主导口径还把高斯型轨道涉及的差异并入平均结果。S. F. Boys没有只给出术语，而是用原子轨道展开与积分计算把问题变成可比较的材料；由此得到的判决是“高斯函数使多中心积分可解析组合”。核心读数是被高斯型轨道稳定区分的对象数∶全部进入比较的对象数第一次有了可复算分母。

后来的修正并未抹去这条经典，而是把边界划得更清楚：核附近尖点和远程衰减描述不足时，需要更大基组补偿。后续工作保留了高斯型轨道的问题意识，同时把对象、时间窗和因果范围重新划定。今天从高斯型轨道倒读本块甲「雅各布阶梯把密度泛函误差按信息层级分账」，仍能看见这条旧前提在起作用——现代层改变的是对象、尺度或证据门槛，并未取消它提出的问题。因此本块甲既正面使用高斯型轨道，也用泛函名称不是精度等级，误差必须按化学问题和信息层级报告。检验其失效条件。

经二、Roothaan自洽场方程：分子轨道Hartree–Fock问题可化为矩阵自洽迭代Roothaan Self-Consistent-Field Equations

1951年前后的默认前提是计算化学的主导口径还把Roothaan自洽场方程涉及的差异并入平均结果。Clemens Roothaan没有只给出术语，而是用有限基组中的Fock矩阵迭代把问题变成可比较的材料；由此得到的判决是“分子轨道Hartree–Fock问题可化为矩阵自洽迭代”。核心读数是符合Roothaan自洽场方程预测的观察数∶全部接受同一检验的观察数第一次有了可复算分母。

后来的修正并未抹去这条经典，而是把边界划得更清楚：强相关和近简并体系中，单行列式自洽解可能定性错误。后续工作保留了Roothaan自洽场方程的问题意识，同时把对象、时间窗和因果范围重新划定。今天从Roothaan自洽场方程倒读本块甲「雅各布阶梯把密度泛函误差按信息层级分账」，仍能看见这条旧前提在起作用——现代层改变的是对象、尺度或证据门槛，并未取消它提出的问题。因此本块甲既正面使用Roothaan自洽场方程，也用泛函名称不是精度等级，误差必须按化学问题和信息层级报告。检验其失效条件。

经三、Metropolis蒙特卡罗：按接受率采样可用状态频率估计平衡分布The Metropolis Algorithm

1953年前后的默认前提是计算化学的主导口径还把Metropolis蒙特卡罗涉及的差异并入平均结果。Nicholas Metropolis等没有只给出术语，而是用玻尔兹曼权重的随机马尔可夫链把问题变成可比较的材料；由此得到的判决是“按接受率采样可用状态频率估计平衡分布”。当时最要紧的读数不是后来教科书里的结论，而是符合Metropolis蒙特卡罗预测的观察数∶全部接受同一检验的观察数第一次有了可复算分母。

后来的修正并未抹去这条经典，而是把边界划得更清楚：多峰自由能面混合极慢时，长轨迹仍可能只访问一个盆地。后续工作保留了Metropolis蒙特卡罗的问题意识，同时把对象、时间窗和因果范围重新划定。今天从Metropolis蒙特卡罗倒读本块戊「元动力学把罕见事件转成可重建自由能面」，仍能看见这条旧前提在起作用——现代层改变的是对象、尺度或证据门槛，并未取消它提出的问题。因此本块戊既正面使用Metropolis蒙特卡罗，也用采样加速的可信度取决于慢变量是否进入偏置坐标。检验其失效条件。

经四、分子动力学：逐步积分粒子运动可从微观轨迹得到宏观输运Molecular Dynamics

1957年前后的默认前提是计算化学的主导口径还把分子动力学涉及的差异并入平均结果。Alder与Wainwright没有只给出术语，而是用硬球碰撞轨迹与状态方程把问题变成可比较的材料；由此得到的判决是“逐步积分粒子运动可从微观轨迹得到宏观输运”。核心读数是符合分子动力学预测的观察数∶全部接受同一检验的观察数第一次有了可复算分母。

后来的修正并未抹去这条经典，而是把边界划得更清楚：有限时间、有限尺寸和势函数误差会把轨迹精度误写成物理精度。后续工作保留了分子动力学的问题意识，同时把对象、时间窗和因果范围重新划定。今天从分子动力学倒读本块一「ANI把机器学习势推进到可转移分子动力学」，仍可用这条旧前提核对现代层的新证据。因此本块一既正面使用分子动力学，也用势能面模型必须按轨迹稳定与域外探测验收，单点误差不够。检验其失效条件。

经五、耦合簇指数波函数：指数激发算符可保持多体能量的尺寸广延性Coupled-Cluster Theory

1958年前后的默认前提是计算化学的主导口径还把耦合簇指数波函数涉及的差异并入平均结果。Fritz Coester与Hermann Kümmel没有只给出术语，而是用指数波函数与连通图把问题变成可比较的材料；由此得到的判决是“指数激发算符可保持多体能量的尺寸广延性”。核心读数是符合耦合簇指数波函数预测的观察数∶全部接受同一检验的观察数第一次有了可复算分母。

后来的修正并未抹去这条经典，而是把边界划得更清楚：多参考态占主导时，单参考截断耦合簇会失稳。后续工作保留了耦合簇指数波函数的问题意识，同时把对象、时间窗和因果范围重新划定。今天从耦合簇指数波函数倒读本块丙「局域耦合簇把金标准推向更大分子」，仍可用这条旧前提核对现代层的新证据。因此本块丙既正面使用耦合簇指数波函数，也用金标准只有连同局域阈值和任务误差才有意义。检验其失效条件。

经六、Hohenberg–Kohn定理：基态电子密度原则上决定外势与全部基态性质Hohenberg–Kohn Theorems

1964年前后的默认前提是计算化学的主导口径还把Hohenberg–Kohn定理涉及的差异并入平均结果。Pierre Hohenberg与Walter Kohn没有只给出术语，而是用变分原理与密度唯一性把问题变成可比较的材料；由此得到的判决是“基态电子密度原则上决定外势与全部基态性质”。当时最要紧的读数不是后来教科书里的结论，而是符合Hohenberg–Kohn定理预测的观察数∶全部接受同一检验的观察数第一次有了可复算分母。

后来的修正并未抹去这条经典，而是把边界划得更清楚：简并、激发态或近似泛函下，存在性定理不提供可用误差界。后续工作保留了Hohenberg–Kohn定理的问题意识，同时把对象、时间窗和因果范围重新划定。今天从Hohenberg–Kohn定理倒读本块甲「雅各布阶梯把密度泛函误差按信息层级分账」，仍能看见这条旧前提在起作用——现代层改变的是对象、尺度或证据门槛，并未取消它提出的问题。因此本块甲既正面使用Hohenberg–Kohn定理，也用泛函名称不是精度等级，误差必须按化学问题和信息层级报告。检验其失效条件。

经七、Kohn–Sham轨道：无相互作用参考轨道可重现真实基态密度Kohn–Sham Equations

1965年前后的默认前提是计算化学的主导口径还把Kohn–Sham轨道涉及的差异并入平均结果。Walter Kohn与Lu Jeu Sham没有只给出术语，而是用单粒子方程与交换相关势把问题变成可比较的材料；由此得到的判决是“无相互作用参考轨道可重现真实基态密度”。当时最要紧的读数不是后来教科书里的结论，而是符合Kohn–Sham轨道预测的观察数∶全部接受同一检验的观察数第一次有了可复算分母。

后来的修正并未抹去这条经典，而是把边界划得更清楚：把辅助轨道能量直接当作实验准粒子能量时，解释越界。后续工作保留了Kohn–Sham轨道的问题意识，同时把对象、时间窗和因果范围重新划定。今天从Kohn–Sham轨道倒读本块甲「雅各布阶梯把密度泛函误差按信息层级分账」，仍能看见这条旧前提在起作用——现代层改变的是对象、尺度或证据门槛，并未取消它提出的问题。因此本块甲既正面使用Kohn–Sham轨道，也用泛函名称不是精度等级，误差必须按化学问题和信息层级报告。检验其失效条件。

经八、Čížek耦合簇方程：多电子相关可由截断簇算符系统求解Coupled-Cluster Equations

1966年前后的默认前提是计算化学的主导口径还把Čížek耦合簇方程涉及的差异并入平均结果。Jiří Čížek没有只给出术语，而是用闭壳层相关能方程把问题变成可比较的材料；由此得到的判决是“多电子相关可由截断簇算符系统求解”。当时最要紧的读数不是后来教科书里的结论，而是符合Čížek耦合簇方程预测的观察数∶全部接受同一检验的观察数第一次有了可复算分母。

后来的修正并未抹去这条经典，而是把边界划得更清楚：键断裂区多参考特征增大时，截断层级不再单调可靠。后续工作保留了Čížek耦合簇方程的问题意识，同时把对象、时间窗和因果范围重新划定。今天从Čížek耦合簇方程倒读本块丙「局域耦合簇把金标准推向更大分子」，仍能看见这条旧前提在起作用——现代层改变的是对象、尺度或证据门槛，并未取消它提出的问题。因此本块丙既正面使用Čížek耦合簇方程，也用金标准只有连同局域阈值和任务误差才有意义。检验其失效条件。

经九、Verlet积分：时间可逆的差分更新能稳定积分经典粒子轨迹Verlet Integration

1967年前后的默认前提是计算化学的主导口径还把Verlet积分涉及的差异并入平均结果。Loup Verlet没有只给出术语，而是用位置递推与能量漂移比较把问题变成可比较的材料；由此得到的判决是“时间可逆的差分更新能稳定积分经典粒子轨迹”。当时最要紧的读数不是后来教科书里的结论，而是被Verlet积分稳定区分的对象数∶全部进入比较的对象数第一次有了可复算分母。

后来的修正并未抹去这条经典，而是把边界划得更清楚：时间步跨越最高频振动时，表面稳定会掩盖相空间轨迹失真。后续工作保留了Verlet积分的问题意识，同时把对象、时间窗和因果范围重新划定。今天从Verlet积分倒读本块一「ANI把机器学习势推进到可转移分子动力学」，仍能看见这条旧前提在起作用——现代层改变的是对象、尺度或证据门槛，并未取消它提出的问题。因此本块一既正面使用Verlet积分，也用势能面模型必须按轨迹稳定与域外探测验收，单点误差不够。检验其失效条件。

经十、解析能量梯度：解析梯度把几何优化从能量网格搜索变成导数问题Analytic Energy Gradients

1969年前后的默认前提是计算化学的主导口径还把解析能量梯度涉及的差异并入平均结果。Peter Pulay没有只给出术语，而是用基组依赖修正与力计算把问题变成可比较的材料；由此得到的判决是“解析梯度把几何优化从能量网格搜索变成导数问题”。核心读数是被解析能量梯度稳定区分的对象数∶全部进入比较的对象数第一次有了可复算分母。

后来的修正并未抹去这条经典，而是把边界划得更清楚：不完备基组和数值阈值产生虚假力时，优化收敛不等于真实驻点。后续工作保留了解析能量梯度的问题意识，同时把对象、时间窗和因果范围重新划定。今天从解析能量梯度倒读本块四「树搜索把逆合成从规则列表变成路线决策」，仍可用这条旧前提核对现代层的新证据。因此本块四既正面使用解析能量梯度，也用路线规划的分母是可执行全路线，不是单步模板命中。检验其失效条件。

经十一、分子力场函数：键、角、扭转与非键项可参数化分子构象能Molecular Mechanics Force Fields

1977年前后的默认前提是计算化学的主导口径还把分子力场函数涉及的差异并入平均结果。Allinger没有只给出术语，而是用MM2参数与构象比较把问题变成可比较的材料；由此得到的判决是“键、角、扭转与非键项可参数化分子构象能”。核心读数是实际按分子力场函数执行的单位数∶名义采用该安排的单位数第一次有了可复算分母。

后来的修正并未抹去这条经典，而是把边界划得更清楚：训练化学空间外的电荷、金属或反应过程出现时，固定函数形式不能外推。后续工作保留了分子力场函数的问题意识，同时把对象、时间窗和因果范围重新划定。今天从分子力场函数倒读本块丁「QM/MM把反应中心与环境放进同一个能量账」，仍可用这条旧前提核对现代层的新证据。因此本块丁既正面使用分子力场函数，也用混合模型的结果由边界与采样共同定义，不能只报量子方法名。检验其失效条件。

经十二、SHAKE约束：约束高频键长可用更大时间步积分分子动力学The SHAKE Algorithm

1977年前后的默认前提是计算化学的主导口径还把SHAKE约束涉及的差异并入平均结果。Ryckaert、Ciccotti与Berendsen没有只给出术语，而是用迭代满足几何约束把问题变成可比较的材料；由此得到的判决是“约束高频键长可用更大时间步积分分子动力学”。当时最要紧的读数不是后来教科书里的结论，而是实际按SHAKE约束执行的单位数∶名义采用该安排的单位数第一次有了可复算分母。

后来的修正并未抹去这条经典，而是把边界划得更清楚：约束容差与耦合模式处理不当时，节省时间步会改写动力学分布。后续工作保留了SHAKE约束的问题意识，同时把对象、时间窗和因果范围重新划定。今天从SHAKE约束倒读本块己「自由能微扰把药物效力预测改成成对差值」，仍能看见这条旧前提在起作用——现代层改变的是对象、尺度或证据门槛，并未取消它提出的问题。因此本块己既正面使用SHAKE约束，也用自由能预测的单位是有闭合校验的变换网络，不是孤立分数。检验其失效条件。

经十三、CHARMM力场与程序：统一程序可把势函数、采样和分析接成可复现工作流CHARMM

1983年前后的默认前提是计算化学的主导口径还把CHARMM力场与程序涉及的差异并入平均结果。Martin Karplus团队没有只给出术语，而是用生物大分子模拟程序与参数库把问题变成可比较的材料；由此得到的判决是“统一程序可把势函数、采样和分析接成可复现工作流”。核心读数是实际按CHARMM力场与程序执行的单位数∶名义采用该安排的单位数第一次有了可复算分母。

后来的修正并未抹去这条经典，而是把边界划得更清楚：程序同名而参数版本、质子化与截断不同，结果仍不可重做。后续工作保留了CHARMM力场与程序的问题意识，同时把对象、时间窗和因果范围重新划定。今天从CHARMM力场与程序倒读本块辛「QM9把量子化学从单篇结果变成公共基准」，仍能看见这条旧前提在起作用——现代层改变的是对象、尺度或证据门槛，并未取消它提出的问题。因此本块辛既正面使用CHARMM力场与程序，也用公共基准提供可比性，也会把有限化学空间固化成目标。检验其失效条件。

经十四、AMBER分子模拟：经验势与原子电荷库可规模化模拟蛋白和核酸AMBER

1984年前后的默认前提是计算化学的主导口径还把AMBER分子模拟涉及的差异并入平均结果。Peter Kollman团队没有只给出术语，而是用残基参数与构象能比较把问题变成可比较的材料；由此得到的判决是“经验势与原子电荷库可规模化模拟蛋白和核酸”。核心读数是实际按AMBER分子模拟执行的单位数∶名义采用该安排的单位数第一次有了可复算分母。

后来的修正并未抹去这条经典，而是把边界划得更清楚：非标准残基和极化响应超出参数化范围时，轨迹长度不能弥补模型偏差。后续工作保留了AMBER分子模拟的问题意识，同时把对象、时间窗和因果范围重新划定。今天从AMBER分子模拟倒读本块十二「可复现工作流把计算结果从文件变成依赖图」，仍可用这条旧前提核对现代层的新证据。因此本块十二既正面使用AMBER分子模拟，也用可复现单位是完整依赖图，文件存在不等于科学判断正确。检验其失效条件。

经十五、Car–Parrinello方法：电子结构优化与原子运动可在同一扩展动力学中推进Car–Parrinello Molecular Dynamics

1985年前后的默认前提是计算化学的主导口径还把Car–Parrinello方法涉及的差异并入平均结果。Roberto Car与Michele Parrinello没有只给出术语，而是用平面波密度泛函与虚拟电子质量把问题变成可比较的材料；由此得到的判决是“电子结构优化与原子运动可在同一扩展动力学中推进”。当时最要紧的读数不是后来教科书里的结论，而是由受影响者确认的Car–Parrinello方法记录数∶全部机构记录数第一次有了可复算分母。

后来的修正并未抹去这条经典，而是把边界划得更清楚：电子和离子时间尺度未分离时，虚拟动力学会污染真实振动。后续工作保留了Car–Parrinello方法的问题意识，同时把对象、时间窗和因果范围重新划定。今天从Car–Parrinello方法倒读本块八「等变势把旋转对称性直接写进网络」，仍能看见这条旧前提在起作用——现代层改变的是对象、尺度或证据门槛，并未取消它提出的问题。因此本块八既正面使用Car–Parrinello方法，也用对称性减少样本需求，也可能排除真实破缺机制。检验其失效条件。

经十六、Lee–Yang–Parr相关泛函：电子相关能可由密度与梯度近似表达The LYP Correlation Functional

1988年前后的默认前提是计算化学的主导口径还把Lee–Yang–Parr相关泛函涉及的差异并入平均结果。Lee、Yang与Parr没有只给出术语，而是用Colle–Salvetti形式的密度重写把问题变成可比较的材料；由此得到的判决是“电子相关能可由密度与梯度近似表达”。当时最要紧的读数不是后来教科书里的结论，而是由受影响者确认的Lee–Yang–Parr相关泛函记录数∶全部机构记录数第一次有了可复算分母。

后来的修正并未抹去这条经典，而是把边界划得更清楚：远程色散和强相关中，局域梯度信息不足以给出正确方向。后续工作保留了Lee–Yang–Parr相关泛函的问题意识，同时把对象、时间窗和因果范围重新划定。今天从Lee–Yang–Parr相关泛函倒读本块七「DM21把分数电荷约束写回数据驱动泛函」，仍能看见这条旧前提在起作用——现代层改变的是对象、尺度或证据门槛，并未取消它提出的问题。因此本块七既正面使用Lee–Yang–Parr相关泛函，也用机器学习泛函必须同时接受数据和精确条件的反驳。检验其失效条件。

经十七、相关一致基组：按相关能收敛设计的基组序列允许系统外推完全基组极限Correlation-Consistent Basis Sets

1989年前后的默认前提是计算化学的主导口径还把相关一致基组涉及的差异并入平均结果。Thom Dunning没有只给出术语，而是用cc-pVXZ序列与外推把问题变成可比较的材料；由此得到的判决是“按相关能收敛设计的基组序列允许系统外推完全基组极限”。核心读数是被相关一致基组稳定区分的对象数∶全部进入比较的对象数第一次有了可复算分母。

后来的修正并未抹去这条经典，而是把边界划得更清楚：阴离子、核芯相关和相对论效应未配专门函数时，序列收敛并非完整误差。后续工作保留了相关一致基组的问题意识，同时把对象、时间窗和因果范围重新划定。今天从相关一致基组倒读本块二「SchNet把分子表示改成连续滤波消息传递」，仍可用这条旧前提核对现代层的新证据。因此本块二既正面使用相关一致基组，也用端到端表示仍包含对称性与截断选择，不是无假设学习。检验其失效条件。

经十八、模型化学：方法、基组与经验修正必须作为整体模型接受基准检验Model Chemistries

1989年前后的默认前提是计算化学的主导口径还把模型化学涉及的差异并入平均结果。John Pople没有只给出术语，而是用Gaussian复合方法与热化学集合把问题变成可比较的材料；由此得到的判决是“方法、基组与经验修正必须作为整体模型接受基准检验”。核心读数是由受影响者确认的模型化学记录数∶全部机构记录数第一次有了可复算分母。

后来的修正并未抹去这条经典，而是把边界划得更清楚：基准集偏向小型闭壳层分子时，低平均误差不能外推到新化学空间。后续工作保留了模型化学的问题意识，同时把对象、时间窗和因果范围重新划定。今天从模型化学倒读本块九「开放催化基准把吸附结构搜索放到共同分母」，仍可用这条旧前提核对现代层的新证据。因此本块九既正面使用模型化学，也用催化模型要按跨吸附物与跨表面的双域外任务验收。检验其失效条件。

经十九、Becke混合泛函：混入一定比例精确交换可改善热化学预测Hybrid Density Functionals

1993年前后的默认前提是计算化学的主导口径还把Becke混合泛函涉及的差异并入平均结果。Axel Becke没有只给出术语，而是用交换混合比例与原子化能把问题变成可比较的材料；由此得到的判决是“混入一定比例精确交换可改善热化学预测”。核心读数是由受影响者确认的Becke混合泛函记录数∶全部机构记录数第一次有了可复算分母。

后来的修正并未抹去这条经典，而是把边界划得更清楚：最佳混合比例依性质和体系而变时，固定泛函不是普适常数。后续工作保留了Becke混合泛函的问题意识，同时把对象、时间窗和因果范围重新划定。今天从Becke混合泛函倒读本块十一「原子基础模型把跨材料迁移变成预训练问题」，仍可用这条旧前提核对现代层的新证据。因此本块十一既正面使用Becke混合泛函，也用基础模型的价值是可校准迁移，不是用一个权重文件取代所有电子结构方法。检验其失效条件。

经二十、变分过渡态理论：反应速率瓶颈应在自由能通量最小面上判定Variational Transition-State Theory

1996年前后的默认前提是计算化学的主导口径还把变分过渡态理论涉及的差异并入平均结果。Donald Truhlar没有只给出术语，而是用反应路径、回穿与隧穿校正把问题变成可比较的材料；由此得到的判决是“反应速率瓶颈应在自由能通量最小面上判定”。核心读数是符合变分过渡态理论预测的观察数∶全部接受同一检验的观察数第一次有了可复算分母。

后来的修正并未抹去这条经典，而是把边界划得更清楚：强非统计动力学或多个竞争路径存在时，单一反应坐标会漏掉通量。后续工作保留了变分过渡态理论的问题意识，同时把对象、时间窗和因果范围重新划定。今天从变分过渡态理论倒读本块十「不确定性驱动采样把计算预算投向势能面盲区」，仍可用这条旧前提核对现代层的新证据。本块十据此用变分过渡态理论的现代关键读数检验其失效。

◎ 这一层怎么用

读到现代层的某一条时，先沿“今用”回到对应经典，比较两条的关键栏：前者说明计算化学近二十年换掉了什么，后者说明被换掉的前提如何取得最初证据。年份边界严格分开，1950年前的工作只作背景，2006年后的主证据只进现代层。

使用时守三条纪律：年代久远不等于免于边界审查；被修正的经典仍可提供失效条件；两层不比高下，也不把同一命题拆写两遍。若经典条无法回指本块具体条目，它就不属于这一层。

◎ 经典层资料核验