Fugu-MT 論文翻訳(概要): Non-collinear density functional theory

論文の概要: Non-collinear density functional theory

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09897v2
Date: Wed, 11 Jan 2023 01:07:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-11 06:16:15.429389
Title: Non-collinear density functional theory
Title（参考訳）: 非線形密度汎関数論
Authors: Zhichen Pu, Hao Li, Qiming Sun, Ning Zhang, Yong Zhang, Sihong Shao, Hong Jiang, Yiqin Gao, Yunlong Xiao
Abstract要約: このアプローチは任意の種類の函数に対して正しいコリナー極限を満たす。明確に定義され、数値的に安定な関数微分を持つ。局所トルクを提供し、スピン力学におけるその応用を示唆している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.872687786457826
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: An approach to generalize any kind of collinear functionals in density functional theory to non-collinear functionals is proposed. This approach, for the very first time, satisfies the correct collinear limit for any kind of functionals, guaranteeing that the exact collinear functional after generalized is still exact for collinear spins. Besides, it has well-defined and numerically stable functional derivatives, a desired feature for non-collinear and spin-flip time-dependent density functional theory. Furthermore, it provides local torque, hinting at its applications in spin dynamics.
Abstract（参考訳）: 密度汎関数論における任意の種類のコリニア汎関数を非コリニア汎関数に一般化するアプローチを提案する。このアプローチは、任意の種類の函数に対する正しいコリナー極限を初めて満たし、一般化後の正確なコリナー函数が依然としてコリナースピンに対して正しいことを保証している。さらに、よく定義され、数値的に安定な汎関数微分を持ち、非線型およびスピンフリップ時間依存密度汎関数論の望ましい特徴である。さらに局所トルクを提供し、スピンダイナミクスへの応用を示唆する。

関連論文リスト

Kernel Operator-Theoretic Bayesian Filter for Nonlinear Dynamical Systems [25.922732994397485]
本稿では,演算子理論モデリングのための機能的ベイズ的視点に基づく機械学習手法を提案する。この定式化は、線型作用素の無限次元空間や普遍近似特性を持つヒルベルト空間で直接行われる。この実践的手法は正確な結果を得ることができ、有限次元クープマン分解より優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-31T20:31:31Z)
Good regularity creates large learning rate implicit biases: edge of stability, balancing, and catapult [49.8719617899285]
非最適化のための客観的降下に適用された大きな学習速度は、安定性の端を含む様々な暗黙のバイアスをもたらす。この論文は降下の初期段階を示し、これらの暗黙の偏見が実際には同じ氷山であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-26T01:11:17Z)
Function-Space Optimality of Neural Architectures With Multivariate Nonlinearities [30.762063524541638]
我々は、バナッハ空間上の学習問題に対する解集合が、非線形性を持つニューラルアーキテクチャによって完全に特徴づけられることを示す代表者定理を証明した。我々の結果は、データに基づいてトレーニングされたニューラルネットワークによって学習された関数の規則性に光を当て、実際に見つかったいくつかのアーキテクチャ選択に対する新たな理論的動機を与えました。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-05T17:13:16Z)
Linear convergence of forward-backward accelerated algorithms without knowledge of the modulus of strong convexity [14.0409219811182]
我々はネステロフの加速勾配降下(NAG)とFISTAの両方が強い凸関数に対して線形収束を示すことを示した。我々は、運動エネルギーの動的適応係数を含むリアプノフ関数の創出に際し、特異なアプローチを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-16T08:58:40Z)
Promises and Pitfalls of the Linearized Laplace in Bayesian Optimization [73.80101701431103]
線形化ラプラス近似(LLA)はベイズニューラルネットワークの構築に有効で効率的であることが示されている。ベイズ最適化におけるLLAの有用性について検討し,その性能と柔軟性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-17T14:23:43Z)
Approximation of Nonlinear Functionals Using Deep ReLU Networks [7.876115370275732]
本稿では,ReLU(rerectified linear unit)アクティベーション関数に関連する機能深部ニューラルネットワークの近似能力について検討する。さらに,弱規則性条件下での関数型深部ReLUネットワークの近似率を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-10T08:10:11Z)
Continuous Function Structured in Multilayer Perceptron for Global Optimization [0.0]
線形ニューロンを持つ多層パーセプトロンの勾配情報は、大域的最小探索問題をベンチマークするために、関数微分を用いて修正される。関数微分を用いて与えられた連続関数から導かれる勾配の風景は、ax+bニューロンの形で表現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-07T14:50:50Z)
Kernel-based off-policy estimation without overlap: Instance optimality beyond semiparametric efficiency [53.90687548731265]
本研究では,観測データに基づいて線形関数を推定するための最適手順について検討する。任意の凸および対称函数クラス $mathcalF$ に対して、平均二乗誤差で有界な非漸近局所ミニマックスを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-16T02:57:37Z)
Experimental Design for Linear Functionals in Reproducing Kernel Hilbert Spaces [102.08678737900541]
線形汎関数に対するバイアス認識設計のためのアルゴリズムを提供する。準ガウス雑音下での固定および適応設計に対する漸近的でない信頼集合を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-26T20:56:25Z)
Exploring Linear Feature Disentanglement For Neural Networks [63.20827189693117]
Sigmoid、ReLU、Tanhなどの非線形活性化関数は、ニューラルネットワーク(NN)において大きな成功を収めた。サンプルの複雑な非線形特性のため、これらの活性化関数の目的は、元の特徴空間から線形分離可能な特徴空間へサンプルを投影することである。この現象は、現在の典型的なNNにおいて、すべての特徴がすべての非線形関数によって変換される必要があるかどうかを探求することに興味をそそる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-22T13:09:17Z)
Convex Analysis of the Mean Field Langevin Dynamics [49.66486092259375]
平均場ランゲヴィン力学の収束速度解析について述べる。ダイナミックスに付随する$p_q$により、凸最適化において古典的な結果と平行な収束理論を開発できる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-25T17:13:56Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。