論文の概要: Score-based denoising for atomic structure identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02421v3
• Date: Wed, 3 May 2023 06:00:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-04 18:23:19.235612
• Title: Score-based denoising for atomic structure identification
• Title（参考訳）: 原子構造同定のためのスコアベースDenoising
• Authors: Tim Hsu, Babak Sadigh, Nicolas Bertin, Cheol Woo Park, James Chapman, Vasily Bulatov, Fei Zhou
• Abstract要約: 提案手法は, 合成雑音の結晶格子上で学習したデノナイジングスコア関数を用いて, 原子位置の熱雑音や摂動を反復的に減算する。 結果として生じる分極構造は、結晶欠陥に関連する障害を保ちながら、下層の結晶秩序を明らかにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6302902879420302
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose an effective method for removing thermal vibrations that complicate the task of analyzing complex dynamics in atomistic simulation of condensed matter. Our method iteratively subtracts thermal noises or perturbations in atomic positions using a denoising score function trained on synthetically noised but otherwise perfect crystal lattices. The resulting denoised structures clearly reveal underlying crystal order while retaining disorder associated with crystal defects. Purely geometric, agnostic to interatomic potentials, and trained without inputs from explicit simulations, our denoiser can be applied to simulation data generated from vastly different interatomic interactions. The denoiser is shown to improve existing classification methods such as common neighbor analysis and polyhedral template matching, reaching perfect classification accuracy on a recent benchmark dataset of thermally perturbed structures up to the melting point. Demonstrated here in a wide variety of atomistic simulation contexts, the denoiser is general, robust, and readily extendable to delineate order from disorder in structurally and chemically complex materials.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 凝縮物質の原子論的シミュレーションにおいて, 複雑な力学解析を複雑に行う熱振動の除去方法を提案する。 提案手法は, 合成雑音の結晶格子上で学習したデノナイジングスコア関数を用いて, 原子位置の熱雑音や摂動を反復的に減算する。 結果として生じる分極構造は、結晶欠陥に関連する障害を維持しながら、下層の結晶秩序を明らかにする。 純粋に幾何学的であり、原子間ポテンシャルに無依存であり、明示的なシミュレーションからの入力なしで訓練された我々のデノイザーは、非常に異なる原子間相互作用から生成されるシミュレーションデータに適用することができる。 このデノイザは, 融点までの熱摂動構造のベンチマークデータセットにおいて, 一般的な隣り合う解析や多面体テンプレートマッチングなどの既存の分類法の改善を図っている。 ここでの多種多様な原子論的シミュレーションの文脈で示されるデノイザーは、構造的および化学的に複雑な物質の乱れから秩序を導くために、一般的で堅牢であり、容易に拡張できる。

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