論文の概要: An SO(3)-equivariant reciprocal-space neural potential for long-range interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.18389v2
• Date: Fri, 20 Mar 2026 03:13:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 13:01:03.90229
• Title: An SO(3)-equivariant reciprocal-space neural potential for long-range interactions
• Title（参考訳）: 長距離相互作用のためのSO(3)-同変相反空間ニューロポテンシャル
• Abstract要約: 長距離静電・分極相互作用は分子および凝縮相系において中心的な役割を果たす。 現代のSO(3)-同変神経ポテンシャルは、短距離化学において高い精度を達成するが、現実的な物質を管理する異方性、緩やかに崩壊する多極相関を表現できない。 ここでは、EquiEwaldについて紹介する。これは、EquiEwaldにインスパイアされた相互空間の定式化を、既約SO(3)-同変フレームワークに組み込む統合された神経間ポテンシャルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.08721947253646
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Long-range electrostatic and polarization interactions play a central role in molecular and condensed-phase systems, yet remain fundamentally incompatible with locality-based machine-learning interatomic potentials. Although modern SO(3)-equivariant neural potentials achieve high accuracy for short-range chemistry, they cannot represent the anisotropic, slowly decaying multipolar correlations governing realistic materials, while existing long-range extensions either break SO(3) equivariance or fail to maintain energy-force consistency. Here we introduce EquiEwald, a unified neural interatomic potential that embeds an Ewald-inspired reciprocal-space formulation within an irreducible SO(3)-equivariant framework. By performing equivariant message passing in reciprocal space through learned equivariant k-space filters and an equivariant inverse transform, EquiEwald captures anisotropic, tensorial long-range correlations without sacrificing physical consistency. Across periodic and aperiodic benchmarks, EquiEwald captures long-range electrostatic behavior consistent with ab initio reference data and consistently improves energy and force accuracy, data efficiency, and long-range extrapolation. These results establish EquiEwald as a physically principled paradigm for long-range-capable machine-learning interatomic potentials.
• Abstract（参考訳）: 長距離静電・分極相互作用は分子・凝縮相系において中心的な役割を果たすが、局所性に基づく機械学習の原子間ポテンシャルとは根本的に相容れない。 現代のSO(3)-同変神経ポテンシャルは短距離化学において高い精度を達成するが、非等方的、緩やかに崩壊する多極相関を表現できない。 ここでは、EquiEwaldについて紹介する。これは、EquiEwaldにインスパイアされた相互空間の定式化を、既約SO(3)-同変フレームワークに組み込む統合された神経間ポテンシャルである。 学習された同変k-空間フィルタと同変逆変換を通して相互空間で等変メッセージパッシングを行うことにより、EquiEwaldは物理的整合性を犠牲にすることなく異方性、テンソル的長距離相関を捕捉する。 周期的および周期的なベンチマークを通じて、EquiEwaldはアブイニオ基準データと整合した長距離静電挙動を捉え、エネルギーと力の精度、データ効率、長距離外挿を一貫して改善する。 これらの結果は、EquiEwaldを長距離対応機械学習の原子間ポテンシャルの物理原理的パラダイムとして確立する。

関連論文リスト

• Multipole splats for optimized and inverted effective potentials [0.4369550829556578]
  3つの標準DFT障害モードの改善を示す。 近似的およびほぼ正確な逆相関ポテンシャルを比較することで、自己相互作用、非局在化、静的相関誤差の空間的シグネチャを分離する。 また、より大規模な$$共役系の正確な交換ポテンシャル、スケーリング能力も計算します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-08T18:00:02Z)
• Equivariant learning of a transferable three-dimensional classical density functional [0.1450405446885067]
  古典密度汎関数論は、完全に3次元の平衡密度場から直接学べることを示す。 単一の学習された機能伝達は、温度、システムサイズ、統計的アンサンブルを横断し、構造因子を回復する。 これは、コロイド間の溶媒が枯渇した橋の形成と破壊に関連する非単調な力を予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-13T17:32:45Z)
• Capturing electron correlation at mean-field cost: Assessment of i-DMFT and the underlying correlation conjecture [1.9703625025720701]
  最近提案されたi-DMFT法は, 平均フィールドコストで構成-相互作用の精度に近いことを保証している。 我々は、この関係を様々な二原子分子と多原子分子で体系的に評価する。 予想される線形性は、軌道対内の電子の再分配に支配される結合破壊過程において成り立つが、不均一で励起状態では崩壊する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-13T16:40:48Z)
• Physics-Informed Long-Range Coulomb Correction for Machine-learning Hamiltonians [10.42921523649481]
  機械学習の電子ハミルトニアンは密度汎関数理論よりもマグニチュード・オブ・マグニチュード・スピードアップを達成する。 非直交原子軌道基底で閉形式長距離ハミルトン行列要素を導出する。 このフレームワークは、E(3)-同変メッセージパッシングと相互空間Ewald和を組み合わせた二重チャネルアーキテクチャであるHamGNN-LRで実装する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-20T14:51:36Z)
• Equivariant Evidential Deep Learning for Interatomic Potentials [55.6997213490859]
  不確かさの定量化は、分子動力学シミュレーションにおける機械学習の原子間ポテンシャルの信頼性を評価するために重要である。 既存のMLIPのUQアプローチは、高い計算コストや準最適性能によって制限されることが多い。 我々は,原子間ポテンシャルの定量的深層学習(texte2$IP)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-11T02:00:25Z)
• Genuine multipartite entanglement as a probe of many-body localization in disordered spin chains with Dzyaloshinskii-Moriya interactions [0.0]
  我々は、乱れた量子スピンモデルのエルゴード相において、クエンチド平均真のマルチパートエンタングルメント(GME)がその最大値にアプローチ可能であることを示す。 対照的に、GMEは多体局在化(MBL)相において平衡状態と長時間の動的安定状態の両方で消滅する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-30T15:57:37Z)
• Evolution of multi-qubit correlations driven by mutual interactions [49.1574468325115]
  我々は$frac12$-spinsからなる量子系の相関テンソル要素の進化を分析する。 強い外部場が特定の相関特性に対して安定化因子を果たすことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-01T11:45:08Z)
• From Peptides to Nanostructures: A Euclidean Transformer for Fast and Stable Machine Learned Force Fields [5.013279299982324]
  本稿では,疎等式表現と自己注意機構を組み合わせたSO3kratesというトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。 SO3kratesは精度、安定性、速度の独特な組み合わせを実現し、拡張時間とシステムサイズスケールでの物質の量子特性の洞察に富んだ分析を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-21T09:22:05Z)
• Message-Passing Neural Quantum States for the Homogeneous Electron Gas [41.94295877935867]
  連続空間における強相互作用フェルミオンをシミュレートするメッセージパッシング・ニューラルネットワークに基づく波動関数Ansatzを導入する。 等質電子ガスの基底状態を3次元でシミュレーションすることにより,その精度を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-12T04:12:04Z)
• Slow semiclassical dynamics of a two-dimensional Hubbard model in disorder-free potentials [77.34726150561087]
  調和およびスピン依存線形ポテンシャルの導入は、fTWAを長期間にわたって十分に検証することを示した。 特に、有限2次元系に着目し、中間線形ポテンシャル強度において、高調波ポテンシャルの追加と傾きのスピン依存が、亜拡散力学をもたらすことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-03T16:51:25Z)
• Entanglement and correlations in fast collective neutrino flavor oscillations [68.8204255655161]
  集合ニュートリノ振動は、天体物理学的な設定においてレプトンのフレーバーを輸送する上で重要な役割を担っている。 高速振動を呈する単純多角ジオメトリーにおける平衡外フレーバーのフルダイナミクスについて検討した。 我々はこれらの高速集団モードが同じ動的相転移によって生成されることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-05T17:00:06Z)
• Relativistic aspects of orbital and magnetic anisotropies in the chemical bonding and structure of lanthanide molecules [60.17174832243075]
  本研究では, 重同族ランタノイドEr2およびTm2分子の電子的およびロ-振動状態について, 最先端相対論的手法を適用して検討した。 我々は、91のEr2と36のTm2電子ポテンシャルを2つの基底状態原子に解離させることで、信頼できるスピン軌道と相関による分裂を得ることができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-06T15:34:00Z)
• Generalized Discrete Truncated Wigner Approximation for Nonadiabtic Quantum-Classical Dynamics [0.0]
  線形化半古典法, 一般化離散トランケートウィグナー近似(GDTWA)を導入する。 GDTWAは離散位相空間における電子自由度をサンプリングし、電子状態の集団の非物理的成長を禁ずる。 本手法は, 化学および関連分野における非断熱力学問題の解決に極めて適している可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-14T21:53:35Z)
• SE(3)-Equivariant Graph Neural Networks for Data-Efficient and Accurate Interatomic Potentials [0.17590081165362778]
  NequIPは分子動力学シミュレーションのためのab-initio計算から原子間電位を学習するためのSE(3)等価ニューラルネットワークアプローチである。 この方法は、顕著なデータ効率を示しながら、様々な分子や材料の挑戦的な集合に対して最先端の精度を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-08T18:49:10Z)
• Probing eigenstate thermalization in quantum simulators via fluctuation-dissipation relations [77.34726150561087]
  固有状態熱化仮説(ETH)は、閉量子多体系の平衡へのアプローチの普遍的なメカニズムを提供する。 本稿では, ゆらぎ・散逸関係の出現を観測し, 量子シミュレータのフルETHを探索する理論に依存しない経路を提案する。 我々の研究は、量子シミュレータにおける熱化を特徴づける理論に依存しない方法を示し、凝縮物質ポンプ-プローブ実験をシミュレーションする方法を舗装する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-20T18:00:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。