論文の概要: Machine Learning for Improved Density Functional Theory Thermodynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05525v1
- Date: Fri, 07 Mar 2025 15:46:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-10 12:20:23.508364
- Title: Machine Learning for Improved Density Functional Theory Thermodynamics
- Title（参考訳）: 密度汎関数理論熱力学改善のための機械学習
- Authors: Sergei I. Simak, Erna K. Delczeg-Czirjak, Olle Eriksson,
- Abstract要約: 本稿では,密度汎関数理論計算における固有エネルギー分解誤差を体系的に補正する機械学習(ML)手法を提案する。
ニューラルネットワークモデルは、二元系および三元系合金および化合物に対するDFT計算と実験的に測定されたエンタルピーの相違を予測するために訓練されている。
本手法の有効性を,航空宇宙・保護コーティングにおける高温応用に関心のあるAl-Ni-PdおよびAl-Ni-Ti系に応用して説明する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: The predictive accuracy of density functional theory (DFT) for alloy formation enthalpies is often limited by intrinsic energy resolution errors, particularly in ternary phase stability calculations. In this work, we present a machine learning (ML) approach to systematically correct these errors, improving the reliability of first-principles predictions. A neural network model has been trained to predict the discrepancy between DFT-calculated and experimentally measured enthalpies for binary and ternary alloys and compounds. The model utilizes a structured feature set comprising elemental concentrations, atomic numbers, and interaction terms to capture key chemical and structural effects. By applying supervised learning and rigorous data curation we ensure a robust and physically meaningful correction. The model is implemented as a multi-layer perceptron (MLP) regressor with three hidden layers, optimized through leave-one-out cross-validation (LOOCV) and k-fold cross-validation to prevent overfitting. We illustrate the effectiveness of this method by applying it to the Al-Ni-Pd and Al-Ni-Ti systems, which are of interest for high-temperature applications in aerospace and protective coatings.
- Abstract（参考訳）: 合金生成エンタルピーの密度汎関数理論(DFT)の予測精度は、内在的なエネルギー分解誤差、特に3次相安定性計算によって制限されることが多い。
本研究では,これらの誤りを体系的に訂正する機械学習(ML)アプローチを提案し,第一原理予測の信頼性を向上させる。
ニューラルネットワークモデルは、二元系および三元系合金および化合物に対するDFT計算と実験的に測定されたエンタルピーの相違を予測するために訓練されている。
このモデルは、元素濃度、原子番号、相互作用項からなる構造的特徴集合を用いて、重要な化学および構造的効果を捉える。
教師付き学習と厳密なデータキュレーションを適用することで、堅牢で物理的に意味のある修正を確実にする。
このモデルは3つの隠蔽層を持つ多層パーセプトロン(MLP)回帰器として実装され、オーバーフィッティングを防ぐために、LOOCV(Left-one-out cross-validation)とk-fold cross-validation(k-fold cross-validation)によって最適化されている。
本手法の有効性を,航空宇宙・保護コーティングにおける高温応用に関心のあるAl-Ni-PdおよびAl-Ni-Ti系に応用して説明する。
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