論文の概要: Polarizable atomic multipoles for learning long-range electrostatics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.05746v1
- Date: Thu, 07 May 2026 06:40:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-08 22:27:11.569984
- Title: Polarizable atomic multipoles for learning long-range electrostatics
- Title（参考訳）: 長距離静電学習のための偏光性原子多極体
- Authors: Dongjin Kim, Daniel S. King, Yoonjae Park, Roya Savoj, Sebastien Hamel, Xiaoyu Wang, Bingqing Cheng,
- Abstract要約: 長距離静電と分極は、機械学習の原子間ポテンシャルを拡大する中心的な障害のままである。
偏光性原子多極子を用いた静電気をエネルギーや力から学習するための半局所フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.061065106576948
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Long-range electrostatics and polarization remain central obstacles to extending machine learning interatomic potentials (MLIPs) to ionic, polar, and interfacial systems. Here, we introduce a semi-local framework for learning electrostatics from energies and forces using polarizable atomic multipoles. Local equivariant descriptors predict environment-dependent latent monopoles, dipoles, and quadrupoles, while residual non-local charge transfer and polarization are captured by non-self-consistent linear response in induced charges and dipoles. Across four diverse benchmarks and four short-range MLIP architectures, the multipole hierarchy and response terms systematically improve potential energy surface accuracy, with the largest gains in systems where long-range effects are essential. More importantly, the learned latent variables recover physically meaningful electrical responses: accurate Born effective charge tensors, emergent polarizabilities, infrared spectra in close agreement with experiments, and semi-quantitative Raman spectra for bulk water and hybrid MAPbI$_3$ perovskite. This systematically improvable, physically transparent framework enables MLIPs trained on standard energy and force labels to predict polarization-sensitive observables.
- Abstract（参考訳）: 長距離静電と偏極は、機械学習の原子間ポテンシャル(MLIP)をイオン系、極性系、界面系に拡張する中心的な障害である。
本稿では、偏光性原子多極子を用いた静電学をエネルギーと力から学習するための半局所フレームワークを提案する。
局所同変記述子は環境依存の潜伏単極、双極子、四極子を予測し、残りの非局所電荷移動と偏極は誘導電荷と双極子における非自己整合線形応答によって捉える。
4つの異なるベンチマークと4つの短距離MLIPアーキテクチャの中で、マルチポール階層と応答項は、長距離効果が不可欠であるシステムにおいて最大のゲインを持つ、潜在的なエネルギー表面の精度を体系的に改善する。
さらに重要なことは、学習された潜伏変数は物理的に有意な電気応答を回復する: 正確なボルン有効電荷テンソル、創発的偏光度、実験と密接に一致した赤外線スペクトル、およびバルクウォーターとハイブリッドMAPbI$_3$ペロブスカイトのための半定量的ラマンスペクトル。
この体系的に即効性があり、物理的に透明なフレームワークは、標準エネルギーで訓練されたMLIPと、偏光感受性の可観測物を予測するためにラベルを強制することを可能にする。
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