論文の概要: Physics-Informed Long-Range Coulomb Correction for Machine-learning Hamiltonians
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.20007v1
- Date: Fri, 20 Mar 2026 14:51:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 19:48:39.190564
- Title: Physics-Informed Long-Range Coulomb Correction for Machine-learning Hamiltonians
- Title（参考訳）: 機械学習ハミルトニアンのための物理インフォームドロングレンジコロン補正
- Authors: Yang Zhong, Xiwen Li, Xingao Gong, Hongjun Xiang,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.42921523649481
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Machine-learning electronic Hamiltonians achieve orders-of-magnitude speedups over density-functional theory, yet current models omit long-range Coulomb interactions that govern physics in polar crystals and heterostructures. We derive closed-form long-range Hamiltonian matrix elements in a nonorthogonal atomic-orbital basis through variational decomposition of the electrostatic energy, deriving a variationally consistent mapping from the electron density matrix to effective atomic charges. We implement this framework in HamGNN-LR, a dual-channel architecture combining E(3)-equivariant message passing with reciprocal-space Ewald summation. Benchmarks demonstrate that physics-based long-range corrections are essential: purely data-driven attention mechanisms fail to capture macroscopic electrostatic potentials. Benchmarks on polar ZnO slabs, CdSe/ZnS heterostructures, and GaN/AlN superlattices show two- to threefold error reductions and robust transferability to systems far beyond training sizes, eliminating the characteristic staircase artifacts that plague short-range models in the presence of built-in electric fields.
- Abstract（参考訳）: 機械学習の電子ハミルトニアン(英語版)は密度汎関数理論を超越したオーダー・オブ・マグニチュード・スピードアップを達成するが、現在のモデルでは極性結晶やヘテロ構造における物理を支配する長距離クーロン相互作用を省略している。
我々は、電子密度行列から有効原子電荷への変動的に一貫したマッピングを導出し、静電エネルギーの変動分解を通じて非直交原子軌道基底で閉形式長範囲ハミルトン行列要素を導出した。
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。
物理に基づく長距離補正は必須であり、純粋にデータ駆動の注意機構は、マクロな静電ポテンシャルを捉えることができない。
極性ZnOスラブ、CdSe/ZnSヘテロ構造、GaN/AlN超格子のベンチマークでは、トレーニングサイズを超えるシステムへの2倍から3倍の誤差低減とロバストな転送性が示され、組み込まれた電場の存在下で短距離モデルに悩まされる特徴的な階段のアーティファクトが排除された。
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