論文の概要: MōLe-Λ: Learning the Coupled-Cluster Response State for Energies, Gradients, and Properties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.29622v1
• Date: Thu, 28 May 2026 08:56:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-30 02:45:56.088148
• Title: MōLe-Λ: Learning the Coupled-Cluster Response State for Energies, Gradients, and Properties
• Title（参考訳）: MōLe-':エネルギー・勾配・特性の結合クラスタ応答状態の学習
• Authors: Andreas Burger, Luca Thiede, Abdulrahman Aldossary, Jorge A. Campos-Gonzalez-Angulo, Alex Zook, Jérôme Florian Gonthier, Alán Aspuru-Guzik,
• Abstract要約: 分子軌道学習(MLe)の拡張であるMLe-$$を導入する。 MLe-$$は、完全なCCSDよりもMLeの速度優位性をさらに拡張し、アクセス可能な特性を大幅に拡張することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.972018694065695
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Coupled-cluster (CC) theory is often considered the gold standard of quantum chemistry, but its high computational cost limits routine access to accurate energies, forces and response properties. While the right-hand $T$-amplitudes determine the correlated wavefunction, many practically important observables additionally require the left-hand $Λ$-amplitudes. We introduce MōLe-$Λ$, an extension of Molecular Orbital Learning (MōLe) that predicts the full ground-state coupled-cluster singles and doubles (CCSD) response state by jointly learning right-hand amplitudes $(T_1,T_2)$ and left-hand amplitudes $(Λ_1,Λ_2)$ from localized Hartree--Fock molecular orbitals. Architecturally, MōLe-$Λ$ extends MōLe with $Λ_1$ and $Λ_2$ readouts that mirror the symmetry constraints of the $T_1$ and $T_2$ heads, while preserving the original equivariant orbital encoder, odd sign-equivariant decoding, locality and size-extensivity. The resulting model yields accurate CC-quality energies and forces, while simultaneously recovering dipoles, quadrupoles, polarizabilities, the electron density, and 2-electron observables such as the pair density. We show that MōLe-$Λ$ further extends the speed advantage of MōLe over full CCSD while substantially expanding the accessible properties, providing a route to wavefunction-level surrogate models for correlated quantum chemistry.
• Abstract（参考訳）: 結合クラスター理論(CC)は、しばしば量子化学の金の標準と考えられているが、その高い計算コストは正確なエネルギー、力、応答特性への定期的なアクセスを制限する。 右の$T$振幅が相関する波動関数を決定するのに対し、実際重要な観測値の多くは左の$=$振幅を必要とする。 分子軌道学習 (MōLe) の拡張である MōLe-$ を導入し、局所化されたHartree-Fock 分子軌道から右振幅 $(T_1,T_2)$ と左振幅 $(t_1,T_2)$ を共同学習することにより、全基底状態結合クラスター単体および二重応答状態(CCSD)を予測する。 建築的には、MōLe-$ は MōLe を拡張し、$T_1$ と$T_2$ ヘッドの対称性の制約を反映し、元の同変軌道エンコーダ、奇符号-等変復号、局所性、サイズ-拡張性を保っている。 得られたモデルでは、正確なCC品質のエネルギーと力が得られ、同時に双極子、四重極子、偏光性、電子密度、対密度のような2電子オブザーバブルを回収する。 MōLe-$ は完全な CCSD よりも MōLe の速度優位性を高めつつ、アクセス可能な特性を大幅に拡張し、相関量子化学のための波動関数レベルの代理モデルへのルートを提供する。

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