論文の概要: Towards Accelerated SCF Workflows with Equivariant Density-Matrix Learning and Analytic Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.27256v1
• Date: Wed, 29 Apr 2026 23:02:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-01 16:31:53.835481
• Title: Towards Accelerated SCF Workflows with Equivariant Density-Matrix Learning and Analytic Refinement
• Title（参考訳）: 等変密度行列学習と解析リファインメントによるSCFワークフローの高速化に向けて
• Authors: Zuriel Y. Yescas-Ramos, Andrés Álvarez-García, Huziel E. Sauceda,
• Abstract要約: トレーニングは2段階のスケジュールに従い、徐々に物理的に動機づけられた目標が導入された。 学習された1-RDMは、正確に1発の総エネルギーを出力し、ヘルマン=ファインマン原子間力は、力の監督を伴わない。
• 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: We present \textsc{dm-PhiSNet}, a physically constrained \textsc{PhiSNet}-based equivariant model that predicts one-electron reduced density matrices (1-RDMs) directly from molecular geometries in an atomic-orbital (AO) basis for accelerated self-consistent field (SCF) workflows. Training follows a two-stage schedule with progressively introduced physically motivated objectives, and the resulting predictions are refined by a lightweight analytic block. This block enforces electron-number conservation, drives the 1-RDM toward generalized idempotency in the AO metric, and regularizes the occupation spectrum of the Löwdin-orthogonalized density. Across six closed-shell systems -- H$_2$O, CH$_4$, NH$_3$, HF, ethanol, and NO$_3^-$ -- the refined 1-RDMs provide SCF initial guesses that substantially reduce iteration steps by 49--81\% relative to standard initializations. Beyond SCF acceleration, the learned 1-RDMs yield accurate one-shot total energies and Hellmann--Feynman atomic forces without force supervision, indicating that the model captures chemically meaningful electronic structure. These results demonstrate that combining equivariant learning with analytic constraint enforcement provides a simple, general route to solver-ready density-matrix initializations and accelerated SCF workflows.
• Abstract（参考訳）: 物理制約付き \textsc{PhiSNet} に基づく同変モデルである \textsc{dm-PhiSNet} を提案する。 トレーニングは、物理的に動機づけられた目標を段階的に導入した2段階のスケジュールに従い、その結果の予測は軽量な分析ブロックによって洗練される。 このブロックは電子数保存を強制し、1-RDMをAO計量の一般化等方性に向けて駆動し、ローディン配位密度の占有スペクトルを正則化する。 H$_2$O, CH$_4$, NH$_3$, HF, エタノール, NO$_3^-$の6つの閉殻系で、改良された1-RDMはSCF初期推定を提供し、標準初期化と比較して繰り返しステップを49-81\%削減する。 SCF加速の他に、学習された1-RDMは正確な1ショットの総エネルギーとヘルマン=ファインマン原子間力を与え、このモデルが化学的に有意義な電子構造を捉えることを示唆している。 これらの結果は、同変学習と解析的制約強制を組み合わせることで、解法-可解密度行列の初期化と高速化されたSCFワークフローへの単純で一般的な経路を提供することを示した。

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