論文の概要: Hybrid Physics-Machine Learning Models for Quantitative Electron Diffraction Refinements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.05908v1
- Date: Fri, 08 Aug 2025 00:13:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-11 20:39:06.035645
- Title: Hybrid Physics-Machine Learning Models for Quantitative Electron Diffraction Refinements
- Title(参考訳): 定量的電子回折微細化のためのハイブリッド物理・機械学習モデル
- Authors: Shreshth A. Malik, Tiarnan A. S. Doherty, Benjamin Colmey, Stephen J. Roberts, Yarin Gal, Paul A. Midgley,
- Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークに微分可能な物理シミュレーションを統合するハイブリッド物理機械学習フレームワークを提案する。
我々は3次元電子回折(3D-ED)構造改善への応用を通して,この枠組みを実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 37.74101322610068
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: High-fidelity electron microscopy simulations required for quantitative crystal structure refinements face a fundamental challenge: while physical interactions are well-described theoretically, real-world experimental effects are challenging to model analytically. To address this gap, we present a novel hybrid physics-machine learning framework that integrates differentiable physical simulations with neural networks. By leveraging automatic differentiation throughout the simulation pipeline, our method enables gradient-based joint optimization of physical parameters and neural network components representing experimental variables, offering superior scalability compared to traditional second-order methods. We demonstrate this framework through application to three-dimensional electron diffraction (3D-ED) structure refinement, where our approach learns complex thickness distributions directly from diffraction data rather than relying on simplified geometric models. This method achieves state-of-the-art refinement performance across synthetic and experimental datasets, recovering atomic positions, thermal displacements, and thickness profiles with high fidelity. The modular architecture proposed can naturally be extended to accommodate additional physical phenomena and extended to other electron microscopy techniques. This establishes differentiable hybrid modeling as a powerful new paradigm for quantitative electron microscopy, where experimental complexities have historically limited analysis.
- Abstract(参考訳): 物理相互作用は理論上よく記述されているが、実世界の実験効果は分析的にモデル化することが難しい。
このギャップに対処するために,ニューラルネットワークに微分可能な物理シミュレーションを統合するハイブリッド物理機械学習フレームワークを提案する。
シミュレーションパイプライン全体の自動微分を利用して、実験変数を表す物理パラメータとニューラルネットワークコンポーネントの勾配に基づく共同最適化を可能にし、従来の2階法に比べてスケーラビリティに優れる。
この枠組みを3次元電子回折(3D-ED)構造微細化に適用し, 簡単な幾何モデルに頼るのではなく, 回折データから直接複雑な厚さ分布を学習する。
本手法は, 原子位置, 熱変位, 厚さプロファイルを高忠実度で復元し, 合成および実験データセット間での最先端の精錬性能を実現する。
提案されたモジュラーアーキテクチャは、自然に追加の物理現象に対応できるように拡張でき、他の電子顕微鏡技術にも拡張できる。
これは、実験的複雑度が歴史的に限定的な分析を持つ定量的電子顕微鏡のための強力な新しいパラダイムとして、微分可能なハイブリッドモデリングを確立している。
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