Fugu-MT 論文翻訳(概要): Detecting non-local effects in the electronic structure of a simple covalent system with machine learning methods

論文の概要: Detecting non-local effects in the electronic structure of a simple covalent system with machine learning methods

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.11277v1
Date: Tue, 25 Aug 2020 21:12:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-04 23:44:25.616207
Title: Detecting non-local effects in the electronic structure of a simple covalent system with machine learning methods
Title（参考訳）: 機械学習を用いた単純共有型システムの電子構造における非局所効果の検出
Authors: Behnam Parsaeifard, Jonas A. Finkler, Stefan Goedecker
Abstract要約: 機械学習から借用された手法を用いて、単純な共有原子系の炭素原子の局所的な物性に完全にアルゴリズム的に長い範囲で影響を検出する。これらの長距離効果が多くの構成に対して存在するという事実は、力場や現代の機械学習スキームのような原子論的シミュレーション手法が正確性に制限されていることを示唆している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Using methods borrowed from machine learning we detect in a fully algorithmic way long range effects on local physical properties in a simple covalent system of carbon atoms. The fact that these long range effects exist for many configurations implies that atomistic simulation methods, such as force fields or modern machine learning schemes, that are based on locality assumptions, are limited in accuracy. We show that the basic driving mechanism for the long range effects is charge transfer. If the charge transfer is known, locality can be recovered for certain quantities such as the band structure energy.
Abstract（参考訳）: 機械学習から借用した手法を用いて、炭素原子の単純な共有結合系において、局所的物性に対する完全アルゴリズム的長距離効果を検出する。これらの長距離効果が多くの構成で存在しているという事実は、局所性仮定に基づく力場や現代の機械学習スキームのような原子論的シミュレーション手法は精度が限られていることを示している。長距離効果の基本的な駆動機構は電荷移動であることを示す。電荷移動が知られている場合、バンド構造エネルギーのような特定の量で局所性を回復することができる。

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