論文の概要: Persistent homology-based descriptor for machine-learning potential of amorphous structures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13727v3
• Date: Mon, 22 May 2023 02:11:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 06:05:19.897698
• Title: Persistent homology-based descriptor for machine-learning potential of amorphous structures
• Title（参考訳）: 持続的ホモロジーに基づくアモルファス構造の機械学習ポテンシャル記述子
• Authors: Emi Minamitani, Ippei Obayashi, Koji Shimizu, Satoshi Watanabe
• Abstract要約: アモルファス材料の物性の高精度予測は、凝縮物質物理学において困難である。 これを実現するための有望な方法は機械学習ポテンシャルであり、これは計算に要求されるアブ・イニシアト計算に代わるものである。 永続ホモロジーの2次元表現である持続図(PD)に基づく新しい記述子を提案する。
• 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: High-accuracy prediction of the physical properties of amorphous materials is challenging in condensed-matter physics. A promising method to achieve this is machine-learning potentials, which is an alternative to computationally demanding ab initio calculations. When applying machine-learning potentials, the construction of descriptors to represent atomic configurations is crucial. These descriptors should be invariant to symmetry operations. Handcrafted representations using a smooth overlap of atomic positions and graph neural networks (GNN) are examples of methods used for constructing symmetry-invariant descriptors. In this study, we propose a novel descriptor based on a persistence diagram (PD), a two-dimensional representation of persistent homology (PH). First, we demonstrated that the normalized two-dimensional histogram obtained from PD could predict the average energy per atom of amorphous carbon (aC) at various densities, even when using a simple model. Second, an analysis of the dimensional reduction results of the descriptor spaces revealed that PH can be used to construct descriptors with characteristics similar to those of a latent space in a GNN. These results indicate that PH is a promising method for constructing descriptors suitable for machine-learning potentials without hyperparameter tuning and deep-learning techniques.
• Abstract（参考訳）: アモルファス材料の物性の高精度予測は凝縮マッター物理学において困難である。 これを達成するための有望な方法は機械学習ポテンシャルであり、ab initio計算を計算的に要求することに代わるものである。 機械学習のポテンシャルを適用する際には、原子配置を表す記述子の構築が不可欠である。 これらのディスクリプタは対称性演算に不変であるべきである。 原子位置とグラフニューラルネットワーク(GNN)のスムーズな重複を用いた手作り表現は、対称性不変記述子を構築するために用いられる手法の例である。 本研究では,持続的ホモロジー(PH)の2次元表現である永続化図(PD)に基づく新しい記述子を提案する。 まず, pdから得られた正規化2次元ヒストグラムは, 簡易モデルを用いた場合であっても, 種々の密度でアモルファス炭素 (ac) 原子当たりの平均エネルギーを予測できることを示した。 第2に, GNNの潜伏空間に類似した特徴を持つ記述子を構築するために, PHを用いた記述子空間の次元縮小結果の解析を行った。 これらの結果から,phはハイパーパラメータチューニングやディープラーニング技術を用いずに,機械学習ポテンシャルに適した記述子を構築する有望な方法であることが示唆された。

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