論文の概要: A Transferable Recommender Approach for Selecting the Best Density Functional Approximations in Chemical Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10747v1
• Date: Thu, 21 Jul 2022 20:45:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-25 13:49:55.237915
• Title: A Transferable Recommender Approach for Selecting the Best Density Functional Approximations in Chemical Discovery
• Title（参考訳）: 化学発見における最適密度関数近似の選択のための伝達可能なレコメンダアプローチ
• Authors: Chenru Duan, Aditya Nandy, Ralf Meyer, Naveen Arunachalam, and Heather J. Kulik
• Abstract要約: 単一の密度関数近似を普遍的精度で同定することはなく、DFTから生成されたデータの質が不確実になる。 我々は,金標準に対して最小の誤差でDFAを選択するDFAレコメンデータを構築した。 提案手法は, DFAの最高性能を予測し, 化学的発見に優れた精度(約2kcal/mol)が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4063872661554894
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Approximate density functional theory (DFT) has become indispensable owing to its cost-accuracy trade-off in comparison to more computationally demanding but accurate correlated wavefunction theory. To date, however, no single density functional approximation (DFA) with universal accuracy has been identified, leading to uncertainty in the quality of data generated from DFT. With electron density fitting and transfer learning, we build a DFA recommender that selects the DFA with the lowest expected error with respect to gold standard but cost-prohibitive coupled cluster theory in a system-specific manner. We demonstrate this recommender approach on vertical spin-splitting energy evaluation for challenging transition metal complexes. Our recommender predicts top-performing DFAs and yields excellent accuracy (ca. 2 kcal/mol) for chemical discovery, outperforming both individual transfer learning models and the single best functional in a set of 48 DFAs. We demonstrate the transferability of the DFA recommender to experimentally synthesized compounds with distinct chemistry.
• Abstract（参考訳）: 近似密度汎関数理論(DFT)は、より計算的に要求されるが正確な相関波動関数理論と比較して、そのコスト-精度トレードオフのため、不可欠である。 しかし, 単一密度汎関数近似 (DFA) の普遍的精度は確認されていないため, DFTから生成されたデータの品質は不確実である。 電子密度の嵌合と移動学習により,金標準に対して最も低い期待誤差でDFAを選択するDFAレコメンデータをシステム固有の方法で構築する。 遷移金属錯体の垂直スピン分離エネルギー評価における提案手法について述べる。 提案手法は, DFAの最高性能を予測し, 化学的発見に優れた精度(約2kcal/mol)が得られる。 そこで我々は, DFAレコメンデータの異なる化学組成の化合物への転写性を示す。

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