論文の概要: Machine Learning for Vibrational Spectroscopy via Divide-and-Conquer
Semiclassical Initial Value Representation Molecular Dynamics with
Application to N-Methylacetamide
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.03927v1
- Date: Mon, 11 Jan 2021 14:47:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-17 02:54:02.257499
- Title: Machine Learning for Vibrational Spectroscopy via Divide-and-Conquer
Semiclassical Initial Value Representation Molecular Dynamics with
Application to N-Methylacetamide
- Title（参考訳）: 半古典的初期値表現分子動力学による振動分光の機械学習とn-メチルアセタミドへの応用
- Authors: Michele Gandolfi, Alessandro Rognoni, Chiara Aieta, Riccardo Conte,
Michele Ceotto
- Abstract要約: 核振動空間を部分空間に分割する機械学習アルゴリズムを導入する。
部分分割基準は、リウヴィルの定理、すなわち減次元ジャコビアン行列式のユニタリの最良の保存に基づいている。
このアルゴリズムは12-原子トランス-N-メチルアセトアミドのパワースペクトルの分割・対数半古典計算に適用される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.515978031364064
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A machine learning algorithm for partitioning the nuclear vibrational space
into subspaces is introduced. The subdivision criterion is based on Liouville's
theorem, i.e. best preservation of the unitary of the reduced dimensionality
Jacobian determinant within each subspace along a probe full-dimensional
classical trajectory. The algorithm is based on the idea of evolutionary
selection and it is implemented through a probability graph representation of
the vibrational space partitioning. We interface this customized version of
genetic algorithms with our divide-and-conquer semiclassical initial value
representation method for calculation of molecular power spectra. First, we
benchmark the algorithm by calculating the vibrational power spectra of two
model systems, for which the exact subspace division is known. Then, we apply
it to the calculation of the power spectrum of methane. Exact calculations and
full-dimensional semiclassical spectra of this small molecule are available and
provide an additional test of the accuracy of the new approach. Finally, the
algorithm is applied to the divide-and-conquer semiclassical calculation of the
power spectrum of 12-atom trans-N-Methylacetamide.
- Abstract（参考訳）: 原子核振動空間を部分空間に分割する機械学習アルゴリズムを導入する。
部分分割の基準は、リウヴィルの定理、すなわちプローブの全次元古典軌道に沿った各部分空間内の縮小次元ジャコビアン行列式のユニタリの最良の保存に基づいている。
このアルゴリズムは進化的選択の概念に基づいており、振動空間分割の確率グラフ表現によって実装されている。
我々は,この遺伝的アルゴリズムのカスタマイズ版と,分子パワースペクトルの計算のための半古典的初期値表現法をインターフェースする。
まず, 厳密な部分空間分割が知られている2つのモデルシステムの振動パワースペクトルを計算し, アルゴリズムのベンチマークを行う。
次に,メタンのパワースペクトルの計算に適用する。
この小さな分子の正確な計算と全次元半古典スペクトルは利用可能であり、新しいアプローチの精度のさらなるテストを提供する。
最後に、12原子のトランスn-メチルアセトアミドのパワースペクトルの分割・比較半古典的計算にアルゴリズムを適用した。
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