論文の概要: Interpolating many-body wave functions for accelerated molecular dynamics on the near-exact electronic surface
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11097v2
- Date: Tue, 13 Aug 2024 21:57:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-15 18:16:52.843630
- Title: Interpolating many-body wave functions for accelerated molecular dynamics on the near-exact electronic surface
- Title(参考訳): 近接電子面上の加速分子動力学のための多体波動関数の補間
- Authors: Yannic Rath, George H. Booth,
- Abstract要約: 我々は原子配置の空間を通して相関多電子状態のスキームを開発する。
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。
分子動力学の軌跡を体系的に解くため、現代の電子構造アプローチと組み合わせる。
- 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 in simulating accurate non-local electronic structure over timescales on which atoms move. We develop an approach to bridge these fields with a practical interpolation scheme for the correlated many-electron state through the space of atomic configurations, whilst avoiding the exponential complexity of these underlying electronic states. With a small number of accurate correlated wave functions 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 whilst retaining a mean-field computational scaling. This represents a profoundly different paradigm to the direct interpolation of potential energy surfaces in established machine-learning approaches. We combine this with modern electronic structure approaches to systematically resolve molecular dynamics trajectories and converge thermodynamic quantities with a high-throughput of several million interpolated wave functions with explicit validation of their accuracy from only a few numerically exact quantum chemical calculations. We also highlight the comparison to traditional machine-learned potentials or 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、原子が移動する時間スケールで正確な非局所電子構造をシミュレートする能力には大きなギャップが残っている。
我々は、これらの基礎となる電子状態の指数的複雑さを回避しつつ、原子配置の空間を通じて相関多電子状態に対する実用的な補間スキームでこれらの分野を橋渡しするアプローチを開発する。
トレーニングセットとして正確な相関波動関数の数が少なかったため、平均場計算スケーリングを保ちながら、有効な多体波動関数の伝播と変動エネルギーの推測を伴って、後続のダイナミクスに対して、近似ポテンシャルエネルギー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けるポテンシャルエネルギー表面の直接補間に対する、非常に異なるパラダイムである。
分子動力学を体系的に解き、熱力学量を数百万の補間波動関数の高スループットで収束させ、数個の数値的な量子化学計算からその精度を明示的に検証する現代の電子構造手法と組み合わせる。
また、平均場表面における従来の機械学習電位やダイナミクスとの比較も強調する。
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