論文の概要: Universal Fine-Grained Symmetry Inference and Enforcement for Rigorous Crystal Structure Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.17176v1
• Date: Thu, 19 Feb 2026 08:43:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-20 15:21:28.814687
• Title: Universal Fine-Grained Symmetry Inference and Enforcement for Rigorous Crystal Structure Prediction
• Title（参考訳）: リゴラス結晶構造予測のための普遍的微粒対称性推論と強化
• Abstract要約: 結晶構造予測(CSP)は、結晶の3次元原子配置をその組成から予測することを目的としている。 既存のディープラーニングモデルは、しばしば、ソフトまたはスペースグループと既知の構造から取得されたウィコフテンプレートにのみ依存する結晶対称性を扱う。 対照的に,本手法は大規模言語モデルを用いて化学意味論を符号化し,Wyckoffパターンを合成から直接生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5802790319269717
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Crystal structure prediction (CSP), which aims to predict the three-dimensional atomic arrangement of a crystal from its composition, is central to materials discovery and mechanistic understanding. Existing deep learning models often treat crystallographic symmetry only as a soft heuristic or rely on space group and Wyckoff templates retrieved from known structures, which limits both physical fidelity and the ability to discover genuinely new material structures. In contrast to retrieval-based methods, our approach leverages large language models to encode chemical semantics and directly generate fine-grained Wyckoff patterns from composition, effectively circumventing the limitations inherent to database lookups. Crucially, we incorporate domain knowledge into the generative process through an efficient constrained-optimization search that rigorously enforces algebraic consistency between site multiplicities and atomic stoichiometry. By integrating this symmetry-consistent template into a diffusion backbone, our approach constrains the stochastic generative trajectory to a physically valid geometric manifold. This framework achieves state-of-the-art performance across stability, uniqueness, and novelty (SUN) benchmarks, alongside superior matching performance, thereby establishing a new paradigm for the rigorous exploration of targeted crystallographic space. This framework enables efficient expansion into previously uncharted materials space, eliminating reliance on existing databases or a priori structural knowledge.
• Abstract（参考訳）: 結晶構造予測(CSP)は、その組成から結晶の3次元原子配置を予測することを目的としており、材料発見と機械的理解の中心である。 既存のディープラーニングモデルは、しばしば結晶対称性をソフトヒューリスティック(英語版)としてのみ扱うか、または既知の構造から取り出された宇宙群とウィコフテンプレートに依存し、物理的忠実さと真に新しい物質構造を発見する能力の両方を制限する。 検索手法とは対照的に,本手法は大規模言語モデルを用いて化学意味論を符号化し,構成から微細なウィックフパターンを直接生成し,データベースの検索に固有の制約を効果的に回避する。 重要なことに、我々は領域知識を効率的な制約最適化探索を通じて生成過程に組み入れ、サイト乗法と原子量論の代数的一貫性を厳格に強化する。 この対称性を持つテンプレートを拡散バックボーンに統合することにより、我々のアプローチは確率的生成軌道を物理的に有効な幾何多様体に制約する。 このフレームワークは、安定性、特異性、新奇性(SUN)ベンチマークにまたがる最先端のパフォーマンスと優れたマッチング性能を実現し、ターゲットとする結晶空間の厳密な探索のための新しいパラダイムを確立する。 このフレームワークは、既存のデータベースや事前構造知識への依存をなくし、それまでのチャージされていない材料空間への効率的な拡張を可能にする。

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