論文の概要: Quantum dynamics using path integral coarse-graining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06205v2
• Date: Fri, 23 Sep 2022 12:32:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-31 08:42:41.380367
• Title: Quantum dynamics using path integral coarse-graining
• Title（参考訳）: 経路積分粗粒化を用いた量子力学
• Authors: F\'elix Musil, Iryna Zaporozhets, Frank No\'e, Cecilia Clementi, Venkat Kapil
• Abstract要約: 古典シミュレーションの計算コストを削減した手法を開発した。 水分子とバルクウォーターの標準モデルを用いた振動スペクトルの計算によるアプローチについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vibrational spectra of condensed and gas-phase systems containing light nuclei are influenced by their quantum-mechanical behaviour. The quantum dynamics of light nuclei can be approximated by the imaginary time path integral (PI) formulation, but still at a large computational cost that increases sharply with decreasing temperature. By leveraging advances in machine-learned coarse-graining, we develop a PI method with the reduced computational cost of a classical simulation. We also propose a simple temperature elevation scheme to significantly attenuate the artefacts of standard PI approaches and also eliminate the unfavourable temperature scaling of the computational cost.We illustrate the approach, by calculating vibrational spectra using standard models of water molecules and bulk water, demonstrating significant computational savings and dramatically improved accuracy compared to more expensive reference approaches. We believe that our simple, efficient and accurate method could enable routine calculations of vibrational spectra including nuclear quantum effects for a wide range of molecular systems.
• Abstract（参考訳）: 光核を含む凝縮系および気相系の振動スペクトルは、その量子力学的挙動に影響される。 光核の量子力学は、想像時間経路積分(PI)の定式化によって近似できるが、温度の低下とともに急激に増加する計算コストが大きい。 機械学習による粗粒化の進展を利用して,古典シミュレーションの計算コストを低減したPI法を開発した。 また,本手法では,水分子とバルクウォーターの標準モデルを用いて振動スペクトルを計算し,計算の大幅な節約と,高価な基準手法と比較して劇的に精度を向上させることにより,標準PI手法のアーチファクトを著しく低減し,計算コストの不要なスケーリングを解消する,簡単な温度上昇手法を提案する。 我々は,分子系における原子核量子効果を含む振動スペクトルの計算を,簡便かつ高精度に行うことができると考えている。

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