Fugu-MT 論文翻訳(概要): On the Inclusion of Charge and Spin States in Cartesian Tensor Neural Network Potentials

論文の概要: On the Inclusion of Charge and Spin States in Cartesian Tensor Neural Network Potentials

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15073v1
Date: Fri, 22 Mar 2024 09:54:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-25 17:58:20.398998
Title: On the Inclusion of Charge and Spin States in Cartesian Tensor Neural Network Potentials
Title（参考訳）: カルテシアンテンソルニューラルネット電位における電荷とスピン状態の包含について
Authors: Guillem Simeon, Antonio Mirarchi, Raul P. Pelaez, Raimondas Galvelis, Gianni De Fabritiis,
Abstract要約: 最先端の同変カルトテンソルニューラルネットワーク電位が拡張される。入力縮退問題に対処し、様々な化学系におけるモデルの予測精度を高める。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.679689033125693
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this letter, we present an extension to TensorNet, a state-of-the-art equivariant Cartesian tensor neural network potential, allowing it to handle charged molecules and spin states without architectural changes or increased costs. By incorporating these attributes, we address input degeneracy issues, enhancing the model's predictive accuracy across diverse chemical systems. This advancement significantly broadens TensorNet's applicability, maintaining its efficiency and accuracy.
Abstract（参考訳）: 本稿では, 構造変化やコストの増大を伴わずに, 荷電分子やスピン状態の処理が可能となる, 最先端の同変型モンテカルロテンソル神経電位であるTensorNetの拡張について述べる。これらの属性を組み込むことで、入力縮退問題に対処し、様々な化学系におけるモデルの予測精度を高める。この進歩はTensorNetの適用性を大幅に拡大し、その効率性と正確性を維持した。

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