論文の概要: Thermodynamic properties of chemically disordered compounds via AI-driven estimation of partition function with the PULSE method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.28594v1
• Date: Wed, 27 May 2026 15:13:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-28 17:38:56.148892
• Title: Thermodynamic properties of chemically disordered compounds via AI-driven estimation of partition function with the PULSE method
• Title（参考訳）: PULSE法によるAI駆動型分配関数推定による化学不規則化合物の熱力学特性
• Abstract要約: 化合物の熱力学特性を推定するためのPULSE法の改良版を提案する。 目的は、モンテカルロのこの種の材料に対する計算コストを下げることである。
• 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: In this article, we present an improved version of the PULSE method (Partition function Unsupervised Learning Sampling and Evaluation) for estimating the thermodynamic properties of chemically disordered compounds. The aim is to reduce the computational cost of Monte Carlo approaches for this type of material and to demonstrate that this generative tool can estimate thermodynamic properties by sampling and estimating the partition function of the system. To validate this innovative approach, we use the 2D Ising model as a benchmark. We demonstrate that our method accurately reproduces average properties with high precision and efficiency compared to traditional Monte Carlo sampling methods. Our results highlight the efficiency and adaptability of the PULSE method, making it a valuable tool for studying materials for which conventional methods are too inefficient to compute properties affected by chemical disorder at low cost.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,不規則化合物の熱力学特性を推定するためのPULSE法の改良版について述べる。 本研究の目的は,モンテカルロの計算コストを削減し,システムの分割関数のサンプリングと推定により熱力学特性を推定できることを実証することである。 この革新的なアプローチを検証するために、ベンチマークとして2D Isingモデルを使用します。 本研究では,従来のモンテカルロサンプリング法と比較して,高精度で効率の良い平均特性を正確に再現できることを実証する。 本研究は, PULSE法の有効性と適応性を強調し, 従来の手法が非効率である材料を低コストで計算する上で有用なツールであることを示す。

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