Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine learning approach for vibronically renormalized electronic band structures

論文の概要: Machine learning approach for vibronically renormalized electronic band structures

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01523v1
Date: Tue, 3 Sep 2024 01:39:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-06 03:21:06.700931
Title: Machine learning approach for vibronically renormalized electronic band structures
Title（参考訳）: 振動再正規化電子バンド構造に対する機械学習アプローチ
Authors: Niraj Aryal, Sheng Zhang, Weiguo Yin, Gia-Wei Chern,
Abstract要約: 物理特性の振動熱期待値の計算を第一原理から効率的に行う機械学習(ML)法を提案する。深層学習ニューラルネットワークは、サンプリングされたフォノン構成に関連する物理的特性を正確に予測するために訓練される。ニューラルネットワークモデルをトレーニングするためのDFT計算を100未満で行うと、振動熱予測値の計算において、一桁のサンプリングが可能であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3312479395168455
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present a machine learning (ML) method for efficient computation of vibrational thermal expectation values of physical properties from first principles. Our approach is based on the non-perturbative frozen phonon formulation in which stochastic Monte Carlo algorithm is employed to sample configurations of nuclei in a supercell at finite temperatures based on a first-principles phonon model. A deep-learning neural network is trained to accurately predict physical properties associated with sampled phonon configurations, thus bypassing the time-consuming {\em ab initio} calculations. To incorporate the point-group symmetry of the electronic system into the ML model, group-theoretical methods are used to develop a symmetry-invariant descriptor for phonon configurations in the supercell. We apply our ML approach to compute the temperature dependent electronic energy gap of silicon based on density functional theory (DFT). We show that, with less than a hundred DFT calculations for training the neural network model, an order of magnitude larger number of sampling can be achieved for the computation of the vibrational thermal expectation values. Our work highlights the promising potential of ML techniques for finite temperature first-principles electronic structure methods.
Abstract（参考訳）: 物理特性の振動熱期待値の計算を第一原理から効率的に行う機械学習(ML)法を提案する。本手法は, 第一原理フォノンモデルに基づいて, 超セル内の原子核配置を有限温度でサンプリングするために, 確率モンテカルロアルゴリズムを用いた非摂動凍結フォノン定式化に基づく。深層学習ニューラルネットワークは、サンプリングされたフォノン構成に関連する物理的特性を正確に予測するために訓練され、時間を要する計算をバイパスする。電子系の点群対称性をMLモデルに組み込むため、超セル内のフォノン構成のための対称性不変記述子を開発するためにグループ理論法が用いられる。我々は,密度汎関数理論(DFT)に基づくシリコンの温度依存性電子エネルギーギャップの計算にML手法を適用した。ニューラルネットワークモデルをトレーニングするためのDFT計算が100未満の場合, 振動熱予測値の計算には, はるかに多くのサンプリングが可能であることを示す。本研究は,有限温度第一原理電子構造法におけるML技術の有望な可能性を強調した。

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