論文の概要: Multi-scale approach for the prediction of atomic scale properties
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.12122v2
- Date: Mon, 31 Aug 2020 09:35:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-24 08:39:29.767159
- Title: Multi-scale approach for the prediction of atomic scale properties
- Title（参考訳）: 原子スケール特性予測のためのマルチスケールアプローチ
- Authors: Andrea Grisafi and Jigyasa Nigam and Michele Ceriotti
- Abstract要約: 局所性は、量子力学的観測可能性を予測する機械学習スキームの下にある。
これらのアプローチの主な欠点の1つは、物理的効果を捉えることができないことである。
我々は、同じフレームワークのローカル情報と非ローカル情報を組み合わせたマルチスケールスキームの構築方法を示す。
- 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: Electronic nearsightedness is one of the fundamental principles governing the
behavior of condensed matter and supporting its description in terms of local
entities such as chemical bonds. Locality also underlies the tremendous success
of machine-learning schemes that predict quantum mechanical observables -- such
as the cohesive energy, the electron density, or a variety of response
properties -- as a sum of atom-centred contributions, based on a short-range
representation of atomic environments. One of the main shortcomings of these
approaches is their inability to capture physical effects, ranging from
electrostatic interactions to quantum delocalization, which have a long-range
nature. Here we show how to build a multi-scale scheme that combines in the
same framework local and non-local information, overcoming such limitations. We
show that the simplest version of such features can be put in formal
correspondence with a multipole expansion of permanent electrostatics. The
data-driven nature of the model construction, however, makes this simple form
suitable to tackle also different types of delocalized and collective effects.
We present several examples that range from molecular physics, to surface
science and biophysics, demonstrating the ability of this multi-scale approach
to model interactions driven by electrostatics, polarization and dispersion, as
well as the cooperative behavior of dielectric response functions.
- Abstract（参考訳）: 電子近視性(electronic nearsightedness)は、凝縮物質の挙動を規定し、化学結合のような局所的な実体の記述を支持する基本的な原理の1つである。
局所性はまた、原子環境の短距離表現に基づく原子中心の寄与の総和として、凝集エネルギー、電子密度、および様々な応答特性などの量子力学的可観測物を予測する機械学習スキームの驚くべき成功の根底にある。
これらのアプローチの主な欠点の1つは、静電相互作用から長距離の性質を持つ量子非局在化まで、物理的効果を捉えることができないことである。
ここでは、同じフレームワークのローカル情報と非ローカル情報を組み合わせて、そのような制限を克服するマルチスケールスキームを構築する方法を示す。
このような特徴の最も単純なバージョンは、永久静電体の多極展開と形式的に対応できることを示す。
しかし、モデル構築のデータ駆動的性質により、この単純な形式は、異なるタイプの非局在化と集団的効果に取り組むのに適している。
分子物理学から表面科学, 生体物理学まで, 静電気, 分極, 分散によって駆動されるモデル相互作用に対する, このマルチスケールアプローチの能力を実証し, 誘電体応答関数の協調的挙動を示す。
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