graphs-datasets/MD17-ethanol

`ethanol`数据集是一个分子动力学（MD）数据集，包含使用PBE+vdW-TS电子结构方法计算的总能量和力标签。所有几何结构以埃为单位，能量和力分别以kcal/mol和kcal/mol/A为单位。数据集包含455092个图，平均每个图有9个节点和72条边。每个图的数据包括节点特征、边索引、边属性和标签等字段。数据集未进行分割，建议使用交叉验证。

原始信息汇总

数据集概述

数据集描述

• 数据集名称: ethanol
• 数据集类型: 分子动力学（MD）数据集
• 计算方法: 使用PBE+vdW-TS电子结构方法计算总能量和力标签
• 单位: 几何结构单位为Angstrom，能量单位为kcal/mol，力单位为kcal/mol/A

支持的任务和排行榜

• 任务类型: 有机分子属性预测
• 任务性质: 回归任务，预测1个属性
• 评估指标: 能量预测的平均绝对误差（单位：meV）

数据集结构

数据属性

属性	值
规模	大
图数量	455092
平均节点数	9.0
平均边数	72.0

数据字段

• node_feat (列表: #nodes x #node-features): 节点特征
• edge_index (列表: 2 x #edges): 构成边的节点对
• edge_attr (列表: #edges x #edge-features): 边特征
• y (列表: #labels): 可用于预测的标签数量
• num_nodes (整数): 图的节点数

数据分割

• 分割方式: 未分割，建议使用交叉验证

附加信息

许可信息

• 许可状态: 未知

引用信息

• 引用文献: 使用此数据集时，请引用以下文献：
  • Morris et al. (2020): TUDataset: A collection of benchmark datasets for learning with graphs
  • Chmiela et al. (2017): Machine learning of accurate energy-conserving molecular force fields

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个分子动力学数据集，专注于乙醇分子，包含基于PBE+vdW-TS方法计算的总能量和力标签，数据量达455092个图，平均每个图有9个节点和72条边，适用于分子模拟和机器学习任务，建议使用交叉验证进行模型评估。