論文の概要: Learning the exchange-correlation functional from nature with fully differentiable density functional theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04229v1
• Date: Mon, 8 Feb 2021 14:25:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-10 03:57:05.925754
• Title: Learning the exchange-correlation functional from nature with fully differentiable density functional theory
• Title（参考訳）: 完全微分密度汎関数理論による自然からの交換相関関数の学習
• Authors: Muhammad F. Kasim, Sam M. Vinko
• Abstract要約: 我々は、完全に微分可能な3次元コーン・シャム密度汎関数論フレームワーク内での交換相関関数を置き換えるためにニューラルネットワークを訓練する。 我々の訓練された交換相関ネットワークは110分子の集合体における原子化とイオン化エネルギーの予測を改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Improving the predictive capability of molecular properties in {\it ab initio} simulations is essential for advanced material discovery. Despite recent progress making use of machine learning, utilizing deep neural networks to improve quantum chemistry modelling remains severely limited by the scarcity and heterogeneity of appropriate experimental data. Here we show how training a neural network to replace the exchange-correlation functional within a fully-differentiable three-dimensional Kohn-Sham density functional theory (DFT) framework can greatly improve simulation accuracy. Using only eight experimental data points on diatomic molecules, our trained exchange-correlation network provided improved prediction of atomization and ionization energies across a collection of 110 molecules when compared with both commonly used DFT functionals and more expensive coupled cluster simulations.
• Abstract（参考訳）: 先端材料発見には, 分子特性の予測能力の向上が不可欠である。 近年の機械学習の進歩にもかかわらず、量子化学モデリングを改善するためのディープニューラルネットワークの利用は、適切な実験データの不足と不均一性によって著しく制限されている。 本稿では、完全に異なる3次元のKonn-Sham密度関数論(DFT)フレームワーク内で交換相関関数を置き換えるニューラルネットワークのトレーニングが、シミュレーション精度を大幅に向上させる方法を示す。 訓練された交換相関ネットワークは、ダイアトミック分子に関する8つの実験データポイントのみを使用して、一般的に使用されるDFT関数とより高価な結合クラスターシミュレーションと比較して、110分子のコレクションにわたる原子化およびイオン化エネルギーの予測を改善しました。

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