論文の概要: Tunneling phase diagram: A machine-learning framework for multidimensional kinetic isotope effects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.30165v1
- Date: Thu, 28 May 2026 16:18:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-30 02:45:56.480139
- Title: Tunneling phase diagram: A machine-learning framework for multidimensional kinetic isotope effects
- Title（参考訳）: トンネル位相図:多次元的同位体効果の機械学習フレームワーク
- Authors: Xinrui Yang, Zhigang Wang,
- Abstract要約: 我々は,KIEとトンネル係数(カッパ)の非線形関係を復号化することにより,真のトンネル強度を分離する機械学習フレームワークであるトンネル位相図を導入する。
この枠組みは、300-600Kにまたがる異常な高KIE低カッパを明らかにし、量子トンネルの定量的評価のパラダイムを定義する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.653249237286777
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The kinetic isotope effect (KIE) is the conventional probe for quantum tunneling, yet its composite nature conflates tunneling with zero-point energy and classical kinetics. Here, we introduce the tunneling phase diagram, a machine-learning framework that decouples true tunneling strength by decoding the nonlinear relationship between KIE and the tunneling factor (\k{appa}). With exceptional fidelity (R^2 > 0.98, RMSE = 0.21), this framework reveals an anomalous high KIE-low \k{appa} spanning 300-600 K, thereby defining a paradigm for the quantitative assessment of quantum tunneling.
- Abstract（参考訳）: 速度論的同位体効果(KIE)は従来の量子トンネルのプローブであるが、その合成性質はゼロ点エネルギーと古典力学とトンネルを融合させる。
ここでは,KIEとトンネル係数(\k{appa})の非線形関係を復号化することにより,真のトンネル強度を分離する機械学習フレームワークであるトンネル位相図を紹介する。
例外的忠実度 (R^2 > 0.98, RMSE = 0.21) により、この枠組みは300-600Kにまたがる異常な高いKIE-low \k{appa} を明らかにし、量子トンネルの定量的評価のパラダイムを定義する。
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