論文の概要: Learning Kinetic Monte Carlo stochastic dynamics with Deep Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21763v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 12:48:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.268088
• Title: Learning Kinetic Monte Carlo stochastic dynamics with Deep Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: 深部生成逆数ネットワークを用いたモンテカルロ確率力学の学習
• Authors: Daniele Lanzoni, Olivier Pierre-Louis, Roberto Bergamaschini, Francesco Montalenti,
• Abstract要約: 本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)が動的学習に有効であることを示す。 本稿では,2次元多粒子系への応用について紹介し,表面積のゆらぎと関連する時間依存性の粗さに着目した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We show that Generative Adversarial Networks (GANs) may be fruitfully exploited to learn stochastic dynamics, surrogating traditional models while capturing thermal fluctuations. Specifically, we showcase the application to a two-dimensional, many-particle system, focusing on surface-step fluctuations and on the related time-dependent roughness. After the construction of a dataset based on Kinetic Monte Carlo simulations, a conditional GAN is trained to propagate stochastically the state of the system in time, allowing the generation of new sequences with a reduced computational cost. Modifications with respect to standard GANs, which facilitate convergence and increase accuracy, are discussed. The trained network is demonstrated to quantitatively reproduce equilibrium and kinetic properties, including scaling laws, with deviations of a few percent from the exact value. Extrapolation limits and future perspectives are critically discussed.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)が確率力学の学習に役立てられ,熱ゆらぎを捉えながら従来のモデルに代理することを示す。 具体的には,2次元多粒子系への応用を,表面積のゆらぎと関連する時間依存性の粗さに着目して紹介する。 Kinetic Monte Carlo シミュレーションに基づくデータセットの構築の後、条件付き GAN がシステムの状態を確率的に伝播するように訓練され、計算コストを削減した新しいシーケンスが生成される。 収束と精度の向上を促進する標準GANに関する修正について論じる。 トレーニングされたネットワークは、スケーリング法則を含む平衡と運動特性を、正確な値から数パーセントの偏差で定量的に再現する。 外挿限界と今後の展望は批判的に議論されている。

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