論文の概要: Efficient mapping of phase diagrams with conditional normalizing flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12378v1
• Date: Tue, 18 Jun 2024 08:05:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 20:06:22.288908
• Title: Efficient mapping of phase diagrams with conditional normalizing flows
• Title（参考訳）: 条件付き正規化フローを用いた位相図の効率的なマッピング
• Authors: Maximilian Schebek, Michele Invernizzi, Frank Noé, Jutta Rogal,
• Abstract要約: 位相図全体を対象とした深層生成機械学習モデルを開発した。 同じ足場上での固相と液相を扱うために、置換同変アーキテクチャを用いる。 我々は、レナード・ジョーンズ系に対する固液共存線を予測することによって、我々のアプローチを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.437335677401287
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The accurate prediction of phase diagrams is of central importance for both the fundamental understanding of materials as well as for technological applications in material sciences. However, the computational prediction of the relative stability between phases based on their free energy is a daunting task, as traditional free energy estimators require a large amount of simulation data to obtain uncorrelated equilibrium samples over a grid of thermodynamic states. In this work, we develop deep generative machine learning models for entire phase diagrams, employing normalizing flows conditioned on the thermodynamic states, e.g., temperature and pressure, that they map to. By training a single normalizing flow to transform the equilibrium distribution sampled at only one reference thermodynamic state to a wide range of target temperatures and pressures, we can efficiently generate equilibrium samples across the entire phase diagram. Using a permutation-equivariant architecture allows us, thereby, to treat solid and liquid phases on the same footing. We demonstrate our approach by predicting the solid-liquid coexistence line for a Lennard-Jones system in excellent agreement with state-of-the-art free energy methods while significantly reducing the number of energy evaluations needed.
• Abstract（参考訳）: 位相図の正確な予測は、材料の基本的理解と物質科学における技術応用の両方において重要である。 しかしながら、その自由エネルギーに基づく相間の相対安定性の計算的予測は、熱力学状態の格子上の非相関平衡サンプルを得るためには、従来の自由エネルギー推定器が大量のシミュレーションデータを必要とするため、大変な作業である。 本研究では, 熱力学状態, 温度, 圧力を条件とした正規化フローを用いて, 位相図全体に対する深層生成機械学習モデルを構築した。 単一正規化流をトレーニングすることにより、単一の基準熱力学状態でサンプリングされた平衡分布を広範囲の目標温度と圧力に変換することにより、位相図全体にわたって効率よく平衡サンプルを生成することができる。 置換同変アーキテクチャを用いることで,同じ基盤上での固相と液相の処理が可能となる。 我々は,レナード・ジョーンズ系の固液共存線を最先端自由エネルギー法とよく一致し,必要なエネルギー評価の数を著しく削減し,我々のアプローチを実証する。

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