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
- Authors: Lingfeng Zhang, Taoyong Cui, Dongzhan Zhou, Lei Bai, Sufei Zhang, Luca Rossi, Mao Su, Wanli Ouyang, Pheng-Ann Heng,
- 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。
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