論文の概要: Scalable Boltzmann Generators for equilibrium sampling of large-scale materials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.25486v1
• Date: Mon, 29 Sep 2025 20:40:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 17:09:04.315467
• Title: Scalable Boltzmann Generators for equilibrium sampling of large-scale materials
• Title（参考訳）: 大規模材料の平衡サンプリングのためのスケーラブルボルツマン発電機
• Authors: Maximilian Schebek, Jutta Rogal,
• Abstract要約: 本稿では,材料科学の応用に焦点をあてて,スケーラビリティのボトルネックに対処するボルツマンジェネレータアーキテクチャを提案する。 我々は,局所的な環境情報に基づいて生成プロセスを構築するために,グラフニューラルネットワークと組み合わせた拡張結合流を利用する。 従来のアーキテクチャと比較して、我々のモデルは大幅に高速に訓練し、計算資源をはるかに少なくし、より優れたサンプリング効率を実現する。 我々は、レナード・ジョーンズ結晶、mW水の氷相、シリコンの相図など、いくつかの材料システムに適用することで、アプローチの可能性を示す。
• 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: The use of generative models to sample equilibrium distributions of many-body systems, as first demonstrated by Boltzmann Generators, has attracted substantial interest due to their ability to produce unbiased and uncorrelated samples in `one shot'. Despite their promise and impressive results across the natural sciences, scaling these models to large systems remains a major challenge. In this work, we introduce a Boltzmann Generator architecture that addresses this scalability bottleneck with a focus on applications in materials science. We leverage augmented coupling flows in combination with graph neural networks to base the generation process on local environmental information, while allowing for energy-based training and fast inference. Compared to previous architectures, our model trains significantly faster, requires far less computational resources, and achieves superior sampling efficiencies. Crucially, the architecture is transferable to larger system sizes, which allows for the efficient sampling of materials with simulation cells of unprecedented size. We demonstrate the potential of our approach by applying it to several materials systems, including Lennard-Jones crystals, ice phases of mW water, and the phase diagram of silicon, for system sizes well above one thousand atoms. The trained Boltzmann Generators produce highly accurate equilibrium ensembles for various crystal structures, as well as Helmholtz and Gibbs free energies across a range of system sizes, able to reach scales where finite-size effects become negligible.
• Abstract（参考訳）: ボルツマン・ジェネレータズ(Boltzmann Generators)が最初に示したように、多体系の平衡分布の標本化に生成モデルを用いることは、「1ショット」で非バイアスで非相関なサンプルを生成する能力によって大きな関心を集めている。 これらのモデルを大規模システムにスケールすることは、自然科学全体において有望で印象的な結果であるにもかかわらず、依然として大きな課題である。 本稿では,このスケーラビリティのボトルネックに対処し,材料科学の応用に焦点を当てたボルツマンジェネレータアーキテクチャを提案する。 グラフニューラルネットワークと組み合わせることで,エネルギーベースのトレーニングと高速推論を可能にしながら,局所的な環境情報に基づく生成プロセスを活用する。 従来のアーキテクチャと比較して、我々のモデルは大幅に高速に訓練し、計算資源をはるかに少なくし、より優れたサンプリング効率を実現する。 重要なことに、アーキテクチャはより大きなシステムサイズに転送可能であり、前例のない大きさのシミュレーションセルを持つ材料の効率的なサンプリングを可能にする。 我々は、レナード・ジョーンズ結晶、mW水の氷相、シリコンの相図など、いくつかの材料系に適用することで、アプローチの可能性を実証した。 訓練されたボルツマン・ジェネレータは、様々な結晶構造やヘルムホルツとギブスの自由エネルギーに対して高精度な平衡アンサンブルを生成し、有限サイズの効果が無視できるスケールに達することができる。

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