論文の概要: Transformer-Enhanced Variational Autoencoder for Crystal Structure Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09423v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 15:45:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:44:51.116513
• Title: Transformer-Enhanced Variational Autoencoder for Crystal Structure Prediction
• Title（参考訳）: 変圧器による結晶構造予測のための変分オートエンコーダ
• Authors: Ziyi Chen, Yang Yuan, Siming Zheng, Jialong Guo, Sihan Liang, Yangang Wang, Zongguo Wang,
• Abstract要約: 結晶構造予測のための変圧器強化変分オートエンコーダ(TransVAE-CSP)を提案する。 TransVAE-CSPは安定物質の特性分布空間を学習し、結晶構造の再構築と生成を可能にする。 CO_24, perov_5, mp_20データセットの実験結果から, TransVAE-CSPは構造再構成および生成タスクにおいて, 既存の手法よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.846289696048647
• License:
• Abstract: Crystal structure forms the foundation for understanding the physical and chemical properties of materials. Generative models have emerged as a new paradigm in crystal structure prediction(CSP), however, accurately capturing key characteristics of crystal structures, such as periodicity and symmetry, remains a significant challenge. In this paper, we propose a Transformer-Enhanced Variational Autoencoder for Crystal Structure Prediction (TransVAE-CSP), who learns the characteristic distribution space of stable materials, enabling both the reconstruction and generation of crystal structures. TransVAE-CSP integrates adaptive distance expansion with irreducible representation to effectively capture the periodicity and symmetry of crystal structures, and the encoder is a transformer network based on an equivariant dot product attention mechanism. Experimental results on the carbon_24, perov_5, and mp_20 datasets demonstrate that TransVAE-CSP outperforms existing methods in structure reconstruction and generation tasks under various modeling metrics, offering a powerful tool for crystal structure design and optimization.
• Abstract（参考訳）: 結晶構造は材料の物理的および化学的性質を理解する基盤を形成する。 生成モデルは、結晶構造予測(CSP)の新たなパラダイムとして登場したが、周期性や対称性といった結晶構造のキー特性を正確に捉えることは、依然として重要な課題である。 本稿では, 結晶構造予測のためのトランスフォーマー拡張変分オートエンコーダ (Transformer-Enhanced Variational Autoencoder for Crystal Structure Prediction, TransVAE-CSP) を提案する。 TransVAE-CSPは適応距離展開と既約表現を統合し、結晶構造の周期性と対称性を効果的に捉える。 Carbon_24, perov_5, mp_20データセットによる実験結果から, TransVAE-CSPは, 種々のモデリング指標下での構造再構成および生成タスクにおいて, 既存の手法よりも優れた性能を示し, 結晶構造設計と最適化のための強力なツールを提供する。

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