論文の概要: Wyckoff Transformer: Generation of Symmetric Crystals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.02407v3
- Date: Wed, 04 Jun 2025 08:26:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-05 18:52:34.936159
- Title: Wyckoff Transformer: Generation of Symmetric Crystals
- Title（参考訳）: ウィックオフ変圧器:対称結晶の生成
- Authors: Nikita Kazeev, Wei Nong, Ignat Romanov, Ruiming Zhu, Andrey Ustyuzhanin, Shuya Yamazaki, Kedar Hippalgaonkar,
- Abstract要約: 内部対称性は、物理的、化学的、電子的性質を決定する上で基本的な役割を果たす。
空間群対称性を条件付ける生成モデルWyFormerを紹介する。
Wyckoff の位置をエレガントで圧縮され、離散的な構造表現の基盤として用いることでこれを達成している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5968063252533801
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Crystal symmetry plays a fundamental role in determining its physical, chemical, and electronic properties such as electrical and thermal conductivity, optical and polarization behavior, and mechanical strength. Almost all known crystalline materials have internal symmetry. However, this is often inadequately addressed by existing generative models, making the consistent generation of stable and symmetrically valid crystal structures a significant challenge. We introduce WyFormer, a generative model that directly tackles this by formally conditioning on space group symmetry. It achieves this by using Wyckoff positions as the basis for an elegant, compressed, and discrete structure representation. To model the distribution, we develop a permutation-invariant autoregressive model based on the Transformer encoder and an absence of positional encoding. Extensive experimentation demonstrates WyFormer's compelling combination of attributes: it achieves best-in-class symmetry-conditioned generation, incorporates a physics-motivated inductive bias, produces structures with competitive stability, predicts material properties with competitive accuracy even without atomic coordinates, and exhibits unparalleled inference speed.
- Abstract（参考訳）: 結晶対称性は、電気的・熱的伝導度、光学的・偏光的挙動、機械的強度など、その物理的・化学的・電子的性質を決定する上で基本的な役割を果たす。
ほとんど全ての既知の結晶材料は内部対称性を持つ。
しかし、これはしばしば既存の生成モデルによって不十分に対処され、安定かつ対称的に有効な結晶構造を一貫した生成が重要な課題となる。
WyFormerは、空間群対称性を公式に条件付けすることで、直接これに取り組む生成モデルである。
Wyckoff の位置をエレガントで圧縮された離散的な構造表現の基盤として用いることでこれを達成している。
この分布をモデル化するために,Transformerエンコーダに基づく置換不変な自己回帰モデルと位置符号化の欠如を開発する。
強烈な実験は、WyFormerの強い属性の組み合わせを実証している: クラス内での対称性条件付き生成を達成し、物理学に動機づけられた帰納的バイアスを組み込み、競争性のある安定性を持つ構造を生成し、原子座標なしでも競争性のある精度で材料特性を予測し、非平行な推論速度を示す。
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