論文の概要: Machine learning orbital-free density functional theory: taming quantum shell effects in deformed nuclei

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20739v1
• Date: Mon, 30 Dec 2024 06:23:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:04:02.315295
• Title: Machine learning orbital-free density functional theory: taming quantum shell effects in deformed nuclei
• Title（参考訳）: 機械学習の軌道自由密度汎関数理論--変形した原子核における量子シェル効果を利用する
• Authors: X. H. Wu, Z. X. Ren, P. W. Zhao,
• Abstract要約: 我々は、軌道自由密度汎関数理論に対する機械学習アプローチを開発する。 球面16$Oと変形した20$Ne原子核の基底状態特性とポテンシャルエネルギー曲線について述べる。 これは、完全な軌道自由エネルギー密度関数が変形した原子核における複雑な殻効果を利用することに成功した最初の例である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Accurate description of deformed atomic nuclei by the orbital-free density functional theory has been a longstanding textbook challenge, due to the difficulty in accounting for the intricate quantum shell effects that are present in such systems. Orbital-free density functional theory is, in principle, capable of describing all effects of nuclear systems, as guaranteed by the Hohenberg-Kohn theorem. However, from a microscopic perspective, shell and deformation effects are believed to be intrinsically connected to single-orbital structures, posing a significant challenge for orbital-free approaches. Here, we develop a machine learning approach to the orbital-free density functional theory, which is capable of achieving a high level of accuracy in describing the ground-state properties and potential energy curves for both spherical $^{16}$O and deformed $^{20}$Ne nuclei. This is the inaugural instance where a fully orbital-free energy density functional has succeeded in taming the complex shell effects in deformed nuclei. It demonstrates that the orbital-free energy density functional, which is directly based on the Hohenberg-Kohn theorem, is not only a theoretical concept but also a practical one for nuclear systems.
• Abstract（参考訳）: 軌道自由密度汎関数理論による変形した原子核の正確な記述は、そのような系に存在する複雑な量子シェル効果を考慮するのが困難であるため、長年にわたる教科書の課題である。 軌道自由密度汎関数理論(Orbital-free density functional theory)は、原理的には、ホヘンベルク・コーンの定理によって保証されるように、核系のすべての効果を記述することができる。 しかし、顕微鏡的な見地からすると、殻と変形効果は本質的に単軌道構造と結びついており、軌道のないアプローチには大きな課題があると考えられている。 そこで我々は, 軌道自由密度汎関数理論に対する機械学習手法を開発し, 球面$^{16}$Oおよび変形$^{20}$Ne核の基底状態特性とポテンシャルエネルギー曲線を記述する上で, 高い精度を達成することができる。 これは、完全な軌道自由エネルギー密度関数が変形した原子核における複雑な殻効果を利用することに成功した最初の例である。 これは、ホヘンベルク・コーンの定理に基づく軌道自由エネルギー密度汎関数が理論的概念であるだけでなく、核系の実用的概念でもあることを示した。

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