論文の概要: Combining SchNet and SHARC: The SchNarc machine learning approach for excited-state dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.07264v1
• Date: Mon, 17 Feb 2020 21:38:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-31 12:34:28.916692
• Title: Combining SchNet and SHARC: The SchNarc machine learning approach for excited-state dynamics
• Title（参考訳）: SchNetとSHARCを組み合わせる: 励起状態ダイナミクスのためのSchNarc機械学習アプローチ
• Authors: Julia Westermayr, Michael Gastegger, Philipp Marquetand
• Abstract要約: 深層学習が光化学の研究分野の進展にどのように役立つかを示す。 性質は、複数のエネルギー、力、非断熱結合、スピン軌道結合である。 分子動力学プログラムSHARCと組み合わせて、SchNarcと呼ばれるアプローチをモデルシステムと2つの現実的多原子分子で検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.058685580689605
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, deep learning has become a part of our everyday life and is revolutionizing quantum chemistry as well. In this work, we show how deep learning can be used to advance the research field of photochemistry by learning all important properties for photodynamics simulations. The properties are multiple energies, forces, nonadiabatic couplings and spin-orbit couplings. The nonadiabatic couplings are learned in a phase-free manner as derivatives of a virtually constructed property by the deep learning model, which guarantees rotational covariance. Additionally, an approximation for nonadiabatic couplings is introduced, based on the potentials, their gradients and Hessians. As deep-learning method, we employ SchNet extended for multiple electronic states. In combination with the molecular dynamics program SHARC, our approach termed SchNarc is tested on a model system and two realistic polyatomic molecules and paves the way towards efficient photodynamics simulations of complex systems.
• Abstract（参考訳）: 近年、ディープラーニングは私たちの日常生活の一部となり、量子化学にも革命をもたらしています。 本稿では,光力学シミュレーションにおける重要な性質をすべて学習することにより,光化学研究分野を深層学習がいかに前進させるかを示す。 性質は、複数のエネルギー、力、非断熱カップリング、スピン軌道カップリングである。 非線形結合は、回転共分散を保証する深層学習モデルにより、仮想的に構築された特性の微分として位相自由な方法で学習される。 さらに、ポテンシャル、その勾配、およびヘシアンに基づいて、非断熱的カップリングの近似を導入する。 深層学習法として、複数の電子状態に対して拡張されたSchNetを用いる。 分子動力学プログラムSHARCと組み合わせて、SchNarcと呼ばれるアプローチをモデル系と2つの現実的多原子分子でテストし、複雑な系の効率的な光力学シミュレーションへの道を開く。

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