論文の概要: Predictive Free Energy Simulations Through Hierarchical Distillation of Quantum Hamiltonians
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10967v1
- Date: Sat, 13 Sep 2025 19:53:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-16 17:26:22.857117
- Title: Predictive Free Energy Simulations Through Hierarchical Distillation of Quantum Hamiltonians
- Title（参考訳）: 量子ハミルトニアンの階層蒸留による予測自由エネルギーシミュレーション
- Authors: Chenghan Li, Garnet Kin-Lic Chan,
- Abstract要約: 少数の高忠実度量子計算から知識を抽出することで、このギャップを埋める階層的な機械学習フレームワークを導入する。
本研究は, 反応自由エネルギーの凝縮相シミュレーションを, 収束統計量で高い精度で行う方法を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4323566945483497
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Obtaining the free energies of condensed phase chemical reactions remains computationally prohibitive for high-level quantum mechanical methods. We introduce a hierarchical machine learning framework that bridges this gap by distilling knowledge from a small number of high-fidelity quantum calculations into increasingly coarse-grained, machine-learned quantum Hamiltonians. By retaining explicit electronic degrees of freedom, our approach further enables a faithful embedding of quantum and classical degrees of freedom that captures long-range electrostatics and the quantum response to a classical environment to infinite order. As validation, we compute the proton dissociation constants of weak acids and the kinetic rate of an enzymatic reaction entirely from first principles, reproducing experimental measurements within chemical accuracy or their uncertainties. Our work demonstrates a path to condensed phase simulations of reaction free energies at the highest levels of accuracy with converged statistics.
- Abstract（参考訳）: 凝縮相化学反応の自由エネルギーを確保することは、高レベルの量子力学的手法では計算的に禁じられている。
このギャップを埋める階層的な機械学習フレームワークを導入し、少数の高忠実度量子計算から知識を抽出し、より粗い粒度のマシン学習量子ハミルトニアンへと変換する。
電子的自由度を明示的に保持することで、我々のアプローチはさらに量子的および古典的な自由度を忠実に埋め込み、長距離静電気と古典的な環境に対する量子応答を無限次に捉えることができる。
検証として、弱い酸のプロトン解離定数と酵素反応の速度を第一原理から計算し、化学的精度または不確かさで実験的な測定を再現する。
本研究は, 反応自由エネルギーの凝縮相シミュレーションを, 収束統計量で高い精度で行う方法を示す。
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