論文の概要: A Recipe for Charge Density Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19276v1
- Date: Wed, 29 May 2024 17:07:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 16:12:12.355306
- Title: A Recipe for Charge Density Prediction
- Title(参考訳): 電荷密度予測のためのレシピ
- Authors: Xiang Fu, Andrew Rosen, Kyle Bystrom, Rui Wang, Albert Musaelian, Boris Kozinsky, Tess Smidt, Tommi Jaakkola,
- Abstract要約: 機械学習手法は、電荷密度の予測を著しく加速させることで有望である。
精度とスケーラビリティを両立できるレシピを提案する。
提案手法は,従来の手法よりも1桁以上高速でありながら,最先端の精度を実現する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.017525264569417
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In density functional theory, charge density is the core attribute of atomic systems from which all chemical properties can be derived. Machine learning methods are promising in significantly accelerating charge density prediction, yet existing approaches either lack accuracy or scalability. We propose a recipe that can achieve both. In particular, we identify three key ingredients: (1) representing the charge density with atomic and virtual orbitals (spherical fields centered at atom/virtual coordinates); (2) using expressive and learnable orbital basis sets (basis function for the spherical fields); and (3) using high-capacity equivariant neural network architecture. Our method achieves state-of-the-art accuracy while being more than an order of magnitude faster than existing methods. Furthermore, our method enables flexible efficiency-accuracy trade-offs by adjusting the model/basis sizes.
- Abstract(参考訳): 密度汎関数理論において、電荷密度は全ての化学的性質を導出できる原子系の核的な属性である。
機械学習手法は電荷密度の予測を著しく加速するが、既存のアプローチでは精度やスケーラビリティに欠ける。
我々は両方を実現できるレシピを提案する。
特に,(1)原子・仮想軌道(原子・仮想座標中心の球面)による電荷密度の表現,(2)表現的かつ学習可能な軌道基底集合(球面の基底関数)を用いた,(3)高容量同変ニューラルネットワークアーキテクチャを用いた,3つの重要な成分を同定する。
提案手法は,従来の手法よりも1桁以上高速でありながら,最先端の精度を実現する。
さらに,モデル/バスサイズを調整し,フレキシブルな効率・精度トレードオフを実現する。
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