論文の概要: Statistical learning method for predicting density-matrix based electron dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.00318v1
• Date: Sat, 31 Jul 2021 20:22:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-04 12:33:06.536615
• Title: Statistical learning method for predicting density-matrix based electron dynamics
• Title（参考訳）: 密度行列に基づく電子力学の統計的学習法
• Authors: Prachi Gupta, Harish S. Bhat, Karnamohit Ranka, Christine M. Isborn
• Abstract要約: 電子密度行列の時系列から分子ハミルトン行列を学習する。 時間依存ハートリー・フォック方程式を解くことで、時間内の電子密度を伝播し、フィールドフリーおよびフィールドオンシナリオに対するそのダイナミクスを予測することができる。 トレーニングデータに類似したフィールドオフ軌跡と,トレーニングデータ以外のフィールドオン軌跡の双方について,予測力学と基底真理の密接な定量的一致を観察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6763498831034034
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We develop a statistical method to learn a molecular Hamiltonian matrix from a time-series of electron density matrices. We extend our previous method to larger molecular systems by incorporating physical properties to reduce dimensionality, while also exploiting regularization techniques like ridge regression for addressing multicollinearity. With the learned Hamiltonian we can solve the Time-Dependent Hartree-Fock (TDHF) equation to propagate the electron density in time, and predict its dynamics for field-free and field-on scenarios. We observe close quantitative agreement between the predicted dynamics and ground truth for both field-off trajectories similar to the training data, and field-on trajectories outside of the training data.
• Abstract（参考訳）: 電子密度行列の時系列から分子ハミルトン行列を学習するための統計的手法を開発した。 従来の手法をより広い分子系に拡張し, 物理特性を組み込んで次元を減少させるとともに, リッジ回帰法のような正則化手法をマルチコリニア性に応用した。 学習したハミルトニアンにより、時間依存ハートリーフォック(TDHF)方程式を解くことで、時間内の電子密度を伝播し、フィールドフリーおよびフィールドオンシナリオのダイナミクスを予測することができる。 トレーニングデータに類似したフィールドオフ軌跡と,トレーニングデータ以外のフィールドオン軌跡の双方について,予測力学と基底真理の密接な定量的一致を観察する。

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