論文の概要: Interpolating many-body wave functions for accelerated molecular
dynamics on near-exact electronic surfaces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11097v1
- Date: Fri, 16 Feb 2024 22:03:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-21 19:02:19.237477
- Title: Interpolating many-body wave functions for accelerated molecular
dynamics on near-exact electronic surfaces
- Title（参考訳）: 近似電子表面の分子動力学を加速する多体波動関数の補間
- Authors: Yannic Rath and George H. Booth
- Abstract要約: 本稿では、強相関分子系と機械学習加速分子動力学を橋渡しする実践的アプローチについて述べる。
我々は、その後のダイナミクスに対して、ほぼ正確なポテンシャルエネルギー表面への証明可能な収束を示す。
平均場表面における従来の機械学習やアブイニシアチブダイナミクスの質的改善を強調した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: While there have been many developments in computational probes of both
strongly-correlated molecular systems and machine-learning accelerated
molecular dynamics, there remains a significant gap in capabilities between
them, where it is necessary to describe the accurate electronic structure over
timescales in which atoms move. We describe a practical approach to bridge
these fields by interpolating the correlated many-electron state through
chemical space, whilst avoiding the exponential complexity of these underlying
states. With a small number of accurate correlated wave function calculations
as a training set, we demonstrate provable convergence to near-exact potential
energy surfaces for subsequent dynamics with propagation of a valid many-body
wave function and inference of its variational energy at all points, whilst
retaining a mean-field computational scaling. This represents a profoundly
different paradigm to the direct interpolation of properties through chemical
space in established machine-learning approaches. It benefits from access to
all electronic properties of interest from the same model without relying on
local descriptors, and demonstrates improved performance compared to the direct
training on energies themselves. We combine this with modern
systematically-improvable electronic structure methods to resolve the molecular
dynamics for a number of correlated electron problems, including the proton
dynamics of a Zundel cation trajectory, where we highlight the qualitative
improvement from traditional machine learning or ab initio dynamics on
mean-field surfaces.
- Abstract（参考訳）: 強相関分子系と機械学習加速分子動力学の計算プローブの開発は数多く行われているが、それらの能力の間には大きなギャップが残っており、原子が移動する時間スケールよりも正確な電子構造を記述する必要がある。
化学空間を通じて相関多電子状態を補間し、これらの基礎状態の指数関数的複雑さを回避し、これらの分野を橋渡しする実践的なアプローチを述べる。
トレーニングセットとしての精度の高い相関波動関数の計算は少ないが、有効多体波動関数の伝播と全ての点におけるその変動エネルギーの推算を伴い、平均場計算のスケーリングを維持しながら、後続の動力学のための近似ポテンシャル曲面への証明可能な収束を示す。
これは、確立された機械学習アプローチにおいて、化学空間を通じた性質の直接補間とは大きく異なるパラダイムを表している。
ローカルディスクリプタに頼らずに、同じモデルから興味のあるすべての電子的特性にアクセスでき、エネルギー自体の直接トレーニングよりもパフォーマンスが向上する。
我々はこれを、Zundelカチオン軌道のプロトンダイナミクスを含む多くの相関電子問題に対する分子動力学を解くために、体系的に改善可能な現代的な電子構造法と組み合わせ、従来の機械学習による質的改善や平均場面上のアブイニシアトダイナミクスを強調する。
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