論文の概要: Completeness of Atomic Structure Representations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14770v3
- Date: Sat, 30 Dec 2023 21:50:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-03 02:41:11.982875
- Title: Completeness of Atomic Structure Representations
- Title（参考訳）: 原子構造表現の完全性
- Authors: Jigyasa Nigam, Sergey N. Pozdnyakov, Kevin K. Huguenin-Dumittan, and
Michele Ceriotti
- Abstract要約: 本稿では, 粒子三重項の相対配置に基づいて, 無限相関の記述子を構築するための新しい手法を提案する。
我々の戦略は、従来の対称ディスクリプタの幅広いクラスを無効にするために特別に構築された原子配列のクラスで実証される。
- 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: In this paper, we address the challenge of obtaining a comprehensive and
symmetric representation of point particle groups, such as atoms in a molecule,
which is crucial in physics and theoretical chemistry. The problem has become
even more important with the widespread adoption of machine-learning techniques
in science, as it underpins the capacity of models to accurately reproduce
physical relationships while being consistent with fundamental symmetries and
conservation laws. However, some of the descriptors that are commonly used to
represent point clouds -- most notably those based on discretized correlations
of the neighbor density, that underpin most of the existing ML models of matter
at the atomic scale -- are unable to distinguish between special arrangements
of particles in three dimensions. This makes it impossible to machine learn
their properties. Atom-density correlations are provably complete in the limit
in which they simultaneously describe the mutual relationship between all
atoms, which is impractical. We present a novel approach to construct
descriptors of \emph{finite} correlations based on the relative arrangement of
particle triplets, which can be employed to create symmetry-adapted models with
universal approximation capabilities, which have the resolution of the neighbor
discretization as the sole convergence parameter. Our strategy is demonstrated
on a class of atomic arrangements that are specifically built to defy a broad
class of conventional symmetric descriptors, showcasing its potential for
addressing their limitations.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,分子内の原子などの点粒子群の包括的かつ対称的な表現を得ることが,物理学や理論化学において重要な課題である。
この問題は、基本的な対称性や保存法と整合性を保ちながら、物理的関係を正確に再現するモデルの能力を支えるため、科学における機械学習技術の普及によってさらに重要になっている。
しかし、一般に点雲を表すために使われる記述子(特に隣の密度の離散化された相関に基づくもの、原子スケールの既存の物質MLモデルの大部分を支えるもの)は、3次元の粒子の特別な配置を区別できない。
これにより、マシンでプロパティを学習することは不可能である。
原子密度相関は、非現実的である全ての原子間の相互関係を同時に記述する極限において証明可能である。
本稿では, 粒子三重項の相対配置に基づいて, 近傍の離散化の分解を唯一の収束パラメータとして持つ普遍近似能力を持つ対称性適応モデルを作成するための新しい手法を提案する。
我々の戦略は、従来の対称ディスクリプタの幅広いクラスに対抗するために特別に構築された原子配列のクラスで実証され、その制限に対処する可能性を示している。
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