論文の概要: Predicting hot electrons free energies from ground-state data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05591v1
• Date: Wed, 11 May 2022 16:01:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-05-12 21:19:14.407731
• Title: Predicting hot electrons free energies from ground-state data
• Title（参考訳）: 地中データからのホットエレクトロンフリーエネルギーの予測
• Authors: Chiheb Ben Mahmoud, Federico Grasselli, Michele Ceriotti
• Abstract要約: 任意の電子温度で自由エネルギーの機械学習予測を得る手法を提案する。 提案手法は, ガス巨星と褐色小星のコア条件下での金属液体水素のベンチマークを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine-learning potentials are usually trained on the ground-state, Born-Oppenheimer energy surface, which depends exclusively on the atomic positions and not on the simulation temperature. This disregards the effect of thermally-excited electrons, that is important in metals, and essential to the description of warm dense matter. An accurate physical description of these effects requires that the nuclei move on a temperature-dependent electronic free energy. We propose a method to obtain machine-learning predictions of this free energy at an arbitrary electron temperature using exclusively training data from ground-state calculations, avoiding the need to train temperature-dependent potentials. We benchmark our method on metallic liquid hydrogen at the conditions of the core of gas giants and brown dwarfs.
• Abstract（参考訳）: 機械学習のポテンシャルは通常、原子位置のみに依存し、シミュレーション温度に依存しない、ボルン=オッペンハイマーエネルギー表面で訓練される。 これは金属において重要な熱励起電子の影響を無視し、温かい高密度物質の記述に必須である。 これらの効果の正確な物理的説明には、核が温度依存の電子自由エネルギーに移動する必要がある。 本研究では,任意の電子温度における自由エネルギーの機械学習予測手法を提案する。 本手法は, ガス巨星と褐色小星のコア条件下での金属液体水素のベンチマークを行う。

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