論文の概要: Ab initio electron-lattice downfolding: potential energy landscapes,
anharmonicity, and molecular dynamics in charge density wave materials
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07261v3
- Date: Tue, 16 Jan 2024 14:38:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-18 21:50:59.276142
- Title: Ab initio electron-lattice downfolding: potential energy landscapes,
anharmonicity, and molecular dynamics in charge density wave materials
- Title(参考訳): Ab initio電子格子ダウンフォールディング:電荷密度波材料におけるポテンシャルエネルギー景観、非調和性、分子動力学
- Authors: Arne Schobert, Jan Berges, Erik G. C. P. van Loon, Michael A. Sentef,
Sergey Brener, Mariana Rossi, and Tim O. Wehling
- Abstract要約: 計算上の課題は、特に大規模システム、長期スケール、非平衡系、強い相関関係を持つシステムにおいて発生する。
本研究は, 電子面の電子的特性と原子核運動のシミュレーションを促進するために, ダウンフォールディングアプローチが, 電子面の複雑さの低減をいかに促進するかを示す。
- 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: The interplay of electronic and nuclear degrees of freedom presents an
outstanding problem in condensed matter physics and chemistry. Computational
challenges arise especially for large systems, long time scales, in
nonequilibrium, or in systems with strong correlations. In this work, we show
how downfolding approaches facilitate complexity reduction on the electronic
side and thereby boost the simulation of electronic properties and nuclear
motion - in particular molecular dynamics (MD) simulations. Three different
downfolding strategies based on constraining, unscreening, and combinations
thereof are benchmarked against full density functional calculations for
selected charge density wave (CDW) systems, namely 1H-TaS$_2$, 1T-TiSe$_2$,
1H-NbS$_2$, and a one-dimensional carbon chain. We find that the downfolded
models can reproduce potential energy surfaces on supercells accurately and
facilitate computational speedup in MD simulations by about five orders of
magnitude in comparison to purely ab initio calculations. For monolayer
1H-TaS$_2$ we report classical replica exchange and quantum path integral MD
simulations, revealing the impact of thermal and quantum fluctuations on the
CDW transition.
- Abstract(参考訳): 電子と核の自由度の相互作用は、凝縮物質物理学と化学において際立った問題をもたらす。
計算上の課題は、特に大規模システム、長期スケール、非平衡システム、強い相関を持つシステムにおいて発生する。
本研究では, ダウンフォールディングアプローチが電子的側面における複雑さの低減を促進し, 電子的性質と核運動のシミュレーション, 特に分子動力学 (md) シミュレーションを促進させることを示す。
1H-TaS$_2$, 1T-TiSe$_2$, 1H-NbS$_2$, 1次元炭素鎖を含む選択電荷密度波(CDW)系のフル密度関数計算に対して, 制約, アンスクリーニング, 組み合わせに基づく3つの異なる下降戦略をベンチマークした。
ダウンフォールドモデルはスーパーセル上のポテンシャルエネルギー表面を正確に再現でき、純粋にab initio計算と比較して約5桁のmdシミュレーションで計算速度を上げることができる。
1H-TaS$_2$の場合、古典的なレプリカ交換と量子パス積分MDシミュレーションを報告し、CDW遷移に対する熱的および量子的変動の影響を明らかにした。
関連論文リスト
- Enhanced coarsening of charge density waves induced by electron correlation: Machine-learning enabled large-scale dynamical simulations [4.94903410489486]
相関電子系における創発的秩序の位相秩序運動は、非平衡物理学の基本的なトピックである。
我々は、電荷密度波(CDW)の粗大化をシミュレートする線形スケーリングアルゴリズムを実現するために、現代の機械学習(ML)手法を利用する。
本研究は、非平衡力学における電子相関の役割についての新しい知見を提供し、ML力場アプローチの可能性を裏付けるものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-30T16:44:11Z) - The light-matter correlation energy functional of the cavity-coupled two-dimensional electron gas via quantum Monte Carlo simulations [10.311466600238516]
弱結合理論の修正版は大きなパラメータ領域に対して極めて正確であることを示す。
結果は、QED密度汎関数理論の発展のための数値的基礎を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-26T14:03:03Z) - Predicting ionic conductivity in solids from the machine-learned potential energy landscape [68.25662704255433]
超イオン材料は、エネルギー密度と安全性を向上させる固体電池の推進に不可欠である。
このような物質を同定するための従来の計算手法は資源集約的であり、容易ではない。
普遍的原子間ポテンシャル解析によるイオン伝導率の迅速かつ確実な評価手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-11T09:01:36Z) - Thermalization and Criticality on an Analog-Digital Quantum Simulator [133.58336306417294]
本稿では,69個の超伝導量子ビットからなる量子シミュレータについて述べる。
古典的Kosterlitz-Thouless相転移のシグネチャと,Kibble-Zurekスケール予測からの強い偏差を観測する。
本システムは, 対角二量体状態でディジタル的に調製し, 熱化時のエネルギーと渦の輸送を画像化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-27T17:40:39Z) - Orbital-Free Density Functional Theory with Continuous Normalizing Flows [54.710176363763296]
軌道自由密度汎関数理論(OF-DFT)は、分子電子エネルギーを計算する別のアプローチを提供する。
我々のモデルは様々な化学系の電子密度を再現することに成功した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-22T16:42:59Z) - CHGNet: Pretrained universal neural network potential for
charge-informed atomistic modeling [0.6860131654491484]
新たな機械学習原子間ポテンシャル(MLIP)としてCrystal Hamiltonian Graph Neural Network(CHGNet)を提案する。
CHGNetは、Material Project Trajectoryデータセットのエネルギー、力、応力、磁気モーメントに基づいて事前訓練されている。
従来のMLIPでは観測できない電子自由度を付加したイオン系に関する新たな知見を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-28T01:30:06Z) - Studying chirality imbalance with quantum algorithms [62.997667081978825]
我々は(1+1)次元ナムブ・ジョナ・ラシニオ(NJL)モデルを用いて、強相互作用物質のキラル相構造とキラル電荷密度を研究する。
量子想像時間進化法 (QITE) を用いて, 格子上の (1+1) 次元NJLモデルを温度$T$, 化学ポテンシャル$mu$, $mu_5$でシミュレートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-06T17:12:33Z) - Quantum-Classical Hybrid Algorithm for the Simulation of All-Electron
Correlation [58.720142291102135]
本稿では、分子の全電子エネルギーと古典的コンピュータ上の特性を計算できる新しいハイブリッド古典的アルゴリズムを提案する。
本稿では,現在利用可能な量子コンピュータ上で,化学的に関連性のある結果と精度を実現する量子古典ハイブリッドアルゴリズムの能力を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-22T18:00:00Z) - Machine learning dynamics of phase separation in correlated electron
magnets [0.0]
両交換系における電子位相分離の大規模動的シミュレーションを機械学習により実現した。
本研究は,機械学習モデルを用いて相関電子系の大規模動的シミュレーションを行う方法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-07T17:01:06Z) - Resource Efficient Chemistry on Quantum Computers with the Variational
Quantum Eigensolver and The Double Unitary Coupled-Cluster approach [0.0]
量子ビットの数は分子基底の大きさに比例して線形にスケールすることを示す。
我々は、相関効果を小さくする軌道空間に効果的にダウンフォールドさせるために、Double Unitary coupled-cluster (DUCC)法を用いる。
ダウンフォールディング法を用いて、適切に構築された実効ハミルトニアンは、小型の活性空間における全軌道空間の効果を捉えることができることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-16T15:59:15Z) - Entanglement generation via power-of-SWAP operations between dynamic
electron-spin qubits [62.997667081978825]
表面音響波(SAW)は、圧電材料内で動く量子ドットを生成することができる。
動的量子ドット上の電子スピン量子ビットがどのように絡み合うかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-15T19:00:01Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。