論文の概要: Self-Refining Training for Amortized Density Functional Theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.01225v1
• Date: Mon, 02 Jun 2025 00:32:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:33.998134
• Title: Self-Refining Training for Amortized Density Functional Theory
• Title（参考訳）: 補正密度汎関数理論のための自己精錬訓練
• Authors: Majdi Hassan, Cristian Gabellini, Hatem Helal, Dominique Beaini, Kirill Neklyudov,
• Abstract要約: そこで本稿では,自己修復学習戦略を導入することにより,大規模な事前コンパイルデータセットに対するアモータイズDFTソルバの依存性を低減する手法を提案する。 本手法は, 生成試料と基底状態エネルギーで定義される対象ボルツマン分布との差分を測定するKL偏差の変動上界の最小化として導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5541132320126945
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Density Functional Theory (DFT) allows for predicting all the chemical and physical properties of molecular systems from first principles by finding an approximate solution to the many-body Schr\"odinger equation. However, the cost of these predictions becomes infeasible when increasing the scale of the energy evaluations, e.g., when calculating the ground-state energy for simulating molecular dynamics. Recent works have demonstrated that, for substantially large datasets of molecular conformations, Deep Learning-based models can predict the outputs of the classical DFT solvers by amortizing the corresponding optimization problems. In this paper, we propose a novel method that reduces the dependency of amortized DFT solvers on large pre-collected datasets by introducing a self-refining training strategy. Namely, we propose an efficient method that simultaneously trains a deep-learning model to predict the DFT outputs and samples molecular conformations that are used as training data for the model. We derive our method as a minimization of the variational upper bound on the KL-divergence measuring the discrepancy between the generated samples and the target Boltzmann distribution defined by the ground state energy. To demonstrate the utility of the proposed scheme, we perform an extensive empirical study comparing it with the models trained on the pre-collected datasets. Finally, we open-source our implementation of the proposed algorithm, optimized with asynchronous training and sampling stages, which enables simultaneous sampling and training. Code is available at https://github.com/majhas/self-refining-dft.
• Abstract（参考訳）: 密度汎関数論(DFT)は、多体シュリンガー方程式の近似解を見つけることにより、第一原理から分子系のすべての化学的および物理的性質を予測することができる。 しかし、これらの予測のコストは、分子動力学をシミュレートする基底状態エネルギーを計算するとき、例えばエネルギー評価の規模を増大させるときに、実現不可能となる。 近年の研究では、分子配座のかなり大きなデータセットに対して、Deep Learningベースのモデルは、対応する最適化問題を和らげることで、古典的DFTソルバの出力を予測できることが示されている。 本稿では,自己修復学習戦略を導入することで,大規模な事前収集データセットに対するアモルト化DFTソルバの依存性を低減する手法を提案する。 そこで本研究では,深層学習モデルを同時に学習し,DFT出力を予測し,モデルのトレーニングデータとして使用する分子構造をサンプリングする手法を提案する。 本手法は, 生成試料と基底状態エネルギーで定義される対象ボルツマン分布との差分を測定するKL偏差の変動上界の最小化として導出する。 提案手法の有効性を実証するために,事前収集したデータセットで訓練されたモデルとの比較実験を行った。 最後に,非同期学習とサンプリング段階に最適化された提案アルゴリズムの実装をオープンソース化し,同時サンプリングとトレーニングを可能にする。 コードはhttps://github.com/majhas/self-refining-dft.comから入手できる。

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