論文の概要: Two-dimensional RMSD projections for reaction path visualization and validation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.07329v1
• Date: Mon, 08 Dec 2025 09:15:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-09 22:03:54.804132
• Title: Two-dimensional RMSD projections for reaction path visualization and validation
• Title（参考訳）: 反応経路の可視化と検証のための2次元RMSDプロジェクション
• Authors: Rohit Goswami,
• Abstract要約: 置換補正根平均平方偏差によって定義される2次元平面上に軌道をマッピングする手法を提案する。 この表現は、最適化軌跡を強調し、エンドポイント盆地を特定し、一次元プロファイルで見えない収束関係を診断する。
• 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: Transition state or minimum energy path finding methods constitute a routine component of the computational chemistry toolkit. Standard analysis involves trajectories conventionally plotted in terms of the relative energy to the initial state against a cumulative displacement variable, or the image number. These dimensional reductions obscure structural rearrangements in high dimensions and may often be trajectory dependent. This precludes the ability to compare optimization trajectories of different methods beyond the number of calculations, time taken, and final saddle geometry. We present a method mapping trajectories onto a two-dimension surface defined by a permutation corrected root mean square deviation from the reactant and product configurations. Energy is represented as an interpolated color-mapped surface constructed from all optimization steps using radial basis functions. This representation highlights optimization trajectories, identifies endpoint basins, and diagnoses convergence concerns invisible in one-dimensional profiles. We validate the framework on a cycloaddition reaction, showing that a machine-learned potential saddle and density functional theory reference lie on comparable energy contours despite geometric displacements.
• Abstract（参考訳）: 遷移状態または最小エネルギー経路探索法は、計算化学ツールキットのルーチン成分を構成する。 標準解析は、従来、累積変位変数や画像番号に対する初期状態に対する相対エネルギーの観点からプロットされた軌跡を含む。 これらの次元の減少は高次元における構造的再配置を曖昧にし、しばしば軌道依存である。 これにより、計算数、時間、最終的なサドル幾何学以外の異なる手法の最適化軌跡を比較することができない。 置換補正根平均平方偏差によって定義される2次元平面上に軌道をマッピングする手法を提案する。 エネルギーは、放射基底関数を用いて全ての最適化ステップから構築された補間カラーマップされた曲面として表される。 この表現は、最適化軌跡を強調し、エンドポイント盆地を特定し、一次元プロファイルで見えない収束関係を診断する。 このフレームワークをサイクロ付加反応で検証し, 幾何変位に拘わらず, 機械学習型ポテンシャルサドルと密度汎関数理論が同等のエネルギー輪郭上に存在することを示した。

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