論文の概要: Deep Variational Free Energy Approach to Dense Hydrogen
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06095v2
- Date: Mon, 25 Sep 2023 04:35:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-27 04:41:12.553032
- Title: Deep Variational Free Energy Approach to Dense Hydrogen
- Title（参考訳）: 濃厚水素に対する深い変分自由エネルギーアプローチ
- Authors: Hao Xie, Zi-Hang Li, Han Wang, Linfeng Zhang, Lei Wang
- Abstract要約: 我々は高密度水素の状態方程式に対するモデルに基づく変分自由エネルギーアプローチを開発する。
密度水素のエントロピーと自由エネルギーへの直接アクセスは、惑星モデリングと高圧物理学研究の新しい機会を開く。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.67522927286118
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We developed a deep generative model-based variational free energy approach
to the equations of state of dense hydrogen. We employ a normalizing flow
network to model the proton Boltzmann distribution and a fermionic neural
network to model the electron wave function at given proton positions. By
jointly optimizing the two neural networks we reached a comparable variational
free energy to the previous coupled electron-ion Monte Carlo calculation. The
predicted equation of state of dense hydrogen under planetary conditions is
denser than the findings of ab initio molecular dynamics calculation and
empirical chemical model. Moreover, direct access to the entropy and free
energy of dense hydrogen opens new opportunities in planetary modeling and
high-pressure physics research.
- Abstract（参考訳）: 我々は高密度水素の状態方程式に対するモデルに基づく変分自由エネルギーアプローチを開発した。
陽子ボルツマン分布をモデル化するために正規化フローネットワークと、与えられた陽子位置における電子波動関数をモデル化するフェルミオンニューラルネットワークを用いる。
2つのニューラルネットワークを共同最適化することで、以前の結合電子イオンモンテカルロ計算に匹敵する変動自由エネルギーに達した。
惑星条件下での高密度水素状態の予測式は、ab initio分子動力学計算と経験的化学モデルの結果よりも密度が高い。
さらに、高密度水素のエントロピーと自由エネルギーへの直接アクセスは、惑星モデリングと高圧物理学研究の新しい機会を開く。
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