Fugu-MT 論文翻訳(概要): DeepDFT: Neural Message Passing Network for Accurate Charge Density Prediction

論文の概要: DeepDFT: Neural Message Passing Network for Accurate Charge Density Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.03346v1
Date: Wed, 4 Nov 2020 16:56:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-29 23:17:36.200351
Title: DeepDFT: Neural Message Passing Network for Accurate Charge Density Prediction
Title（参考訳）: DeepDFT: 正確な電荷密度予測のためのニューラルネットワーク
Authors: Peter Bj{\o}rn J{\o}rgensen and Arghya Bhowmik
Abstract要約: DeepDFTは原子周辺の電子電荷密度を予測するためのディープラーニングモデルである。モデルの精度とスケーラビリティは、分子、固体、液体に対して実証される。
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: We introduce DeepDFT, a deep learning model for predicting the electronic charge density around atoms, the fundamental variable in electronic structure simulations from which all ground state properties can be calculated. The model is formulated as neural message passing on a graph, consisting of interacting atom vertices and special query point vertices for which the charge density is predicted. The accuracy and scalability of the model are demonstrated for molecules, solids and liquids. The trained model achieves lower average prediction errors than the observed variations in charge density obtained from density functional theory simulations using different exchange correlation functionals.
Abstract（参考訳）: 我々は,すべての基底状態特性を計算可能な電子構造シミュレーションの基本変数である原子周りの電荷密度を予測するディープラーニングモデルdeepdftを提案する。このモデルは、相互作用する原子頂点と電荷密度を予測する特別なクエリポイント頂点からなるグラフ上のニューラルメッセージパッシングとして定式化される。モデルの精度とスケーラビリティは、分子、固体、液体に対して実証される。異なる交換相関関数を用いた密度汎関数シミュレーションにより得られた電荷密度の変動よりも低い平均予測誤差が得られる。

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