論文の概要: Evolving symbolic density functionals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.02540v1
• Date: Thu, 3 Mar 2022 07:02:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-08 18:32:49.435314
• Title: Evolving symbolic density functionals
• Title（参考訳）: 進化する記号密度汎関数
• Authors: He Ma, Arunachalam Narayanaswamy, Patrick Riley, Li Li
• Abstract要約: 本稿では,シンボル形式の正確な関数を自動生成する新しいフレームワーク,SyFESを提案する。 我々のフレームワークは,記号密度関数の体系的開発に計算能力を活用するための新たな方向を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.846106754490333
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Systematic development of accurate density functionals has been a decades-long challenge for scientists. Despite the emerging application of machine learning (ML) in approximating functionals, the resulting ML functionals usually contain more than tens of thousands parameters, which makes a huge gap in the formulation with the conventional human-designed symbolic functionals. We propose a new framework, Symbolic Functional Evolutionary Search (SyFES), that automatically constructs accurate functionals in the symbolic form, which is more explainable to humans, cheaper to evaluate, and easier to integrate to existing density functional theory codes than other ML functionals. We first show that without prior knowledge, SyFES reconstructed a known functional from scratch. We then demonstrate that evolving from an existing functional $\omega$B97M-V, SyFES found a new functional, GAS22 (Google Accelerated Science 22), that performs better on main-group chemistry. Our framework opens a new direction in leveraging computing power for the systematic development of symbolic density functionals.
• Abstract（参考訳）: 正確な密度汎関数の体系的な開発は、科学者にとって長年の課題だった。 機械学習(ML)の近似機能への応用が急速に進んでいるにもかかわらず、結果のML関数は通常、数万以上のパラメータを含むため、従来の人間設計のシンボル関数との定式化において大きなギャップが生じる。 本稿では,人間に説明しやすく,評価が安価で,他のml関数よりも既存の密度汎関数コードへの統合が容易なシンボリック関数進化探索(syfes)という新しい枠組みを提案する。 まず、事前の知識がなければ、SyFESはスクラッチから既知の機能を再構築した。 そして、既存の機能的な$\omega$b97m-vから進化し、syfesは新しい機能であるgas22(googleaccelerated science 22)を発見した。 我々のフレームワークは,記号密度関数の体系的開発に計算能力を活用するための新たな方向を開く。

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