論文の概要: Entropic trust region for densest crystallographic symmetry group packings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11959v3
• Date: Sun, 19 Feb 2023 09:15:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-24 01:52:17.975809
• Title: Entropic trust region for densest crystallographic symmetry group packings
• Title（参考訳）: 最も密度の高い結晶対称性群パッキングのエントロピー信頼領域
• Authors: Miloslav Torda, John Y. Goulermas, Roland P\'u\v{c}ek and Vitaliy Kurlin
• Abstract要約: 分子結晶構造予測は、分子の化学組成と圧力-温度条件から最も安定した周期構造を求める。 現代のCSPソルバは、分子間ポテンシャルによって誘導される複雑なエネルギーランドスケープ内の最小自由エネルギー構造を探索するために、大域最適化手法を用いる。 本稿では,結晶対称性群(CSG)に制限された周期的パッキングのクラスを提案し,情報幾何学的枠組みによる最も密度の高いCSGパッキングの探索法を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8399688944263843
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Molecular crystal structure prediction (CSP) seeks the most stable periodic structure given the chemical composition of a molecule and pressure-temperature conditions. Modern CSP solvers use global optimization methods to search for structures with minimal free energy within a complex energy landscape induced by intermolecular potentials. A major caveat of these methods is that initial configurations are random, making thus the search susceptible to convergence at local minima. Providing initial configurations that are densely packed with respect to the geometric representation of a molecule can significantly accelerate CSP. Motivated by these observations, we define a class of periodic packings restricted to crystallographic symmetry groups (CSG) and design a search method for the densest CSG packings in an information-geometric framework. Since the CSG induce a toroidal topology on the configuration space, a non-Euclidean trust region method is performed on a statistical manifold consisting of probability distributions defined on an $n$-dimensional flat unit torus by extending the multivariate von Mises distribution. Introducing an adaptive quantile reformulation of the fitness function into the optimization schedule provides the algorithm with a geometric characterization through local dual geodesic flows. Moreover, we examine the geometry of the adaptive selection-quantile defined trust region and show that the algorithm performs a maximization of stochastic dependence among elements of the extended multivariate von Mises distributed random vector. We experimentally evaluate the behavior and performance of the method on various densest packings of convex polygons in $2$-dimensional CSGs for which optimal solutions are known, and demonstrate its application in the pentacene thin-film CSP.
• Abstract（参考訳）: 分子結晶構造予測(CSP)は、分子の化学組成と圧力-温度条件から最も安定した周期構造を求める。 現代のCSPソルバは、分子間ポテンシャルによって誘導される複雑なエネルギーランドスケープ内の最小自由エネルギー構造を探索するために、大域最適化手法を用いる。 これらの方法の大きな注意事項は、初期構成がランダムであるため、探索は局所ミニマでの収束に影響を受けやすいことである。 分子の幾何学的表現に関して密に充填された初期配置を提供することは、cspを著しく加速することができる。 これらの観測により、結晶対称性群(CSG)に制限された周期的パッキングのクラスを定義し、情報幾何学的枠組みによる最も密度の高いCSGパッキングの探索法を設計する。 CSGは構成空間上のトロイダル位相を誘導するため、多変量フォン・ミゼス分布を拡張して$n$次元平面単位トーラス上で定義される確率分布からなる統計多様体上で非ユークリッド信頼領域法を行う。 適合関数の適応的な量子的再構成を最適化スケジュールに導入することにより、局所的な双対測地流による幾何学的特徴付けをアルゴリズムに提供する。 さらに,適応的選択量定義信頼領域の幾何について検討し,拡張多変量フォン・ミゼス分布ランダムベクトルの要素間の確率依存性の最大化を行うことを示す。 最適解が知られている2次元csgにおける凸多角形の密度が最も高い充填体の挙動と性能を実験的に評価し,ペンタセン薄膜cspへの応用を実証した。

関連論文リスト

• Gaussian Entanglement Measure: Applications to Multipartite Entanglement of Graph States and Bosonic Field Theory [50.24983453990065]
  フービニ・スタディ計量に基づく絡み合い尺度は、Cocchiarellaと同僚によって最近導入された。 本稿では,多モードガウス状態に対する幾何絡み合いの一般化であるガウスエンタングルメント尺度(GEM)を提案する。 自由度の高い系に対する計算可能な多部絡み合わせ測度を提供することにより、自由なボゾン場理論の洞察を得るために、我々の定義が利用できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-31T15:50:50Z)
• Polynomial Chaos Expansions on Principal Geodesic Grassmannian Submanifolds for Surrogate Modeling and Uncertainty Quantification [0.41709348827585524]
  高次元システムにおける不確実性のための多様体学習に基づく代理モデリングフレームワークを提案する。 反応のグラスマン多様体上の主測地線解析を用いて、不随伴な主測地線部分多様体の集合を同定する。 次に、ランダムな入力パラメータと応答の投影の間のマッピングを構築するために、多項式カオス展開を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T02:13:02Z)
• Weighted Riesz Particles [0.0]
  対象分布を、パラメータの無限次元空間が多くの決定論的部分多様体からなる写像と考える。 我々は、Rieszと呼ばれる点の性質を研究し、それをシーケンシャルMCMCに埋め込む。 低い評価で高い受け入れ率が得られることが分かりました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-01T14:36:46Z)
• Crystal Structure Prediction by Joint Equivariant Diffusion [27.52168842448489]
  結晶構造予測(CSP)は様々な科学分野において重要である。 本稿では, 安定結晶から構造分布を学習する新しい拡散モデルであるDiffCSPを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-30T15:46:33Z)
• Information Entropy Initialized Concrete Autoencoder for Optimal Sensor Placement and Reconstruction of Geophysical Fields [58.720142291102135]
  そこで本稿では,スパーク計測による地場再構成のためのセンサ配置の最適化について提案する。 本研究では, (a) 温度と (b) バレンツ海周辺の塩分濃度場とスバルバルド諸島群を例に示す。 得られた最適センサ位置は, 物理的解釈が明確であり, 海流の境界に対応することが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-28T12:43:38Z)
• Generative Coarse-Graining of Molecular Conformations [28.127928605838388]
  本稿では,バックマッピング変換の確率的性質と幾何的整合性要件を組み込んだ新しいモデルを提案する。 われわれのアプローチは、常により現実的な構造を回復し、既存のデータ駆動手法よりも優れたマージンを持つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-28T15:18:34Z)
• Covariance-based smoothed particle hydrodynamics. A machine-learning application to simulating disc fragmentation [0.0]
  滑らかなPCAは、共分散の主成分に比例した固有値を持つように計算される。 応用として、非磁性で回転する気体球の崩壊と破砕のシミュレーションを行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-16T15:44:49Z)
• GeoMol: Torsional Geometric Generation of Molecular 3D Conformer Ensembles [60.12186997181117]
  分子グラフからの分子の3Dコンホメーラーアンサンブルの予測は、化学情報学と薬物発見の領域において重要な役割を担っている。 既存の生成モデルは、重要な分子幾何学的要素のモデリングの欠如を含むいくつかの欠点がある。 エンド・ツー・エンド、非自己回帰、SE(3)不変の機械学習手法であるGeoMolを提案し、3Dコンバータを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-08T14:17:59Z)
• An End-to-End Framework for Molecular Conformation Generation via Bilevel Programming [71.82571553927619]
  分子コンフォメーション予測のためのエンドツーエンドソリューションであるconfvaeを提案する。 具体的には、まず分子グラフを潜時空間に符号化し、3次元構造は原理化された二段階最適化プログラムを解くことによって生成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-15T15:22:29Z)
• A Unifying and Canonical Description of Measure-Preserving Diffusions [60.59592461429012]
  ユークリッド空間における測度保存拡散の完全なレシピは、最近、いくつかのMCMCアルゴリズムを単一のフレームワークに統合した。 我々は、この構成を任意の多様体に改善し一般化する幾何学理論を開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-06T17:36:55Z)
• Sampling in Combinatorial Spaces with SurVAE Flow Augmented MCMC [83.48593305367523]
  ハイブリッドモンテカルロ(Hybrid Monte Carlo)は、複素連続分布からサンプリングする強力なマルコフ連鎖モンテカルロ法である。 本稿では,SurVAEフローを用いたモンテカルロ法の拡張に基づく新しい手法を提案する。 本稿では,統計学,計算物理学,機械学習など,様々な分野におけるアルゴリズムの有効性を実証し,代替アルゴリズムと比較した改良点を考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-04T02:21:08Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。