論文の概要: On-the-fly machine learning for parametrization of the effective Hamiltonian

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08929v1
• Date: Tue, 18 Jul 2023 02:28:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-19 16:52:15.257143
• Title: On-the-fly machine learning for parametrization of the effective Hamiltonian
• Title（参考訳）: 実効ハミルトニアンのパラメトリゼーションのためのオンザフライ機械学習
• Authors: Xingyue Ma, L. Bellaiche, Di Wu, Yurong Yang
• Abstract要約: 第一原理に基づく有効ハミルトニアンは、強誘電体と緩和体強誘電体の特性を予測し、シミュレートするために広く用いられている。 そこで我々は,ベイズ線形回帰に基づく実効ハミルトニアンをパラメータ化するためのオンザフライ機械学習手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8199078343161266
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The first-principles-based effective Hamiltonian is widely used to predict and simulate the properties of ferroelectrics and relaxor ferroelectrics. However, the parametrization method of the effective Hamiltonian is complicated and hardly can resolve the systems with complex interactions and/or complex components. Here, we developed an on-the-fly machine learning approach to parametrize the effective Hamiltonian based on Bayesian linear regression. The parametrization is completed in molecular dynamics simulations, with the energy, forces and stress predicted at each step along with their uncertainties. First-principles calculations are executed when the uncertainties are large to retrain the parameters. This approach provides a universal and automatic way to compute the effective Hamiltonian parameters for any considered systems including complex systems which previous methods can not handle. BaTiO3 and Pb(Sc,Ta)O3 are taken as examples to show the accurateness of this approach comparing with conventional first-principles parametrization method.
• Abstract（参考訳）: 第一原理に基づく有効ハミルトニアンは、強誘電体とリラクサー強誘電体の特性を予測およびシミュレートするために広く使われている。 しかし、有効なハミルトニアンのパラメトリゼーション法は複雑であり、複雑な相互作用や複素成分を持つ系をほとんど解決できない。 そこで我々は,ベイズ線形回帰に基づく実効ハミルトニアンをパラメータ化するためのオンザフライ機械学習手法を開発した。 パラメトリゼーションは分子動力学シミュレーションで完了し、各ステップで予測されるエネルギー、力、ストレスは不確実性と共に行われる。 第一原理計算は、不確実性が大きければパラメータを再訓練するときに実行される。 このアプローチは、以前の方法では扱えない複雑なシステムを含むあらゆる考慮されたシステムに対して、効果的なハミルトンパラメータを計算する普遍的で自動的な方法を提供する。 BaTiO3とPb(Sc,Ta)O3は、従来の第一原理パラメトリゼーション法と比較して、このアプローチの正確性を示す例として挙げられる。

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