論文の概要: Normalizing flows for atomic solids

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08696v1
• Date: Tue, 16 Nov 2021 18:54:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-17 15:20:20.906268
• Title: Normalizing flows for atomic solids
• Title（参考訳）: 原子固体の正規化流れ
• Authors: Peter Wirnsberger, George Papamakarios, Borja Ibarz, S\'ebastien Racani\`ere, Andrew J. Ballard, Alexander Pritzel, Charles Blundell
• Abstract要約: 原子状固体をモデル化するための正規化フローに基づく機械学習手法を提案する。 我々は,単原子水としてモデル化された立方晶および六角形氷のヘルムホルツ自由エネルギー推定と,切り離されたレナード・ジョーンズ系について報告する。 以上の結果から, 結晶形状に制約を加えることなく, 流動の正規化により, 固体の高品質な試料と自由エネルギー推定が可能であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.70049117614325
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a machine-learning approach, based on normalizing flows, for modelling atomic solids. Our model transforms an analytically tractable base distribution into the target solid without requiring ground-truth samples for training. We report Helmholtz free energy estimates for cubic and hexagonal ice modelled as monatomic water as well as for a truncated and shifted Lennard-Jones system, and find them to be in excellent agreement with literature values and with estimates from established baseline methods. We further investigate structural properties and show that the model samples are nearly indistinguishable from the ones obtained with molecular dynamics. Our results thus demonstrate that normalizing flows can provide high-quality samples and free energy estimates of solids, without the need for multi-staging or for imposing restrictions on the crystal geometry.
• Abstract（参考訳）: 原子状固体をモデル化するための正規化フローに基づく機械学習手法を提案する。 本モデルでは, 実地サンプルを必要とせず, 解析的に導出可能な塩基分布を対象固体に変換する。 ヘルムホルツ自由エネルギーは,単原子水としてモデル化された立方体氷とヘキサゴナル氷,およびレナード・ジョーンズ系について推定し,文献値や確立された基準法から推定した値とよく一致していることを見いだした。 さらに, 構造特性について検討し, モデル試料が分子動力学で得られたものとほとんど区別できないことを示した。 その結果, 正規化フローは, マルチステージングや結晶形状の制約を伴わずに, 高品質な試料と固体の自由エネルギー推定を提供できることがわかった。

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