論文の概要: When do machine-learned exchange-correlation improvements inherit into density-functional tight binding?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.14875v1
• Date: Fri, 14 Aug 2026 20:30:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-18 19:59:03.119128
• Title: When do machine-learned exchange-correlation improvements inherit into density-functional tight binding?
• Title（参考訳）: 機械学習型交換相関改善はいつ, 密度関数型タイトバインディングに継承されるのか?
• Abstract要約: 現行の汎函数は軌道依存の一般化コーン・シャム作用素である。 4つの共有価半導体間のコヒーレント負比は、そのギャップを間違った方向に移動させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3982445219832678
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine-learned exchange-correlation functionals correct band gaps at near-semilocal cost, while density-functional tight binding reaches the $10^3$-$10^6$-atom regime; combining them assumes that a better parent yields a better parameterization, but we show it does not. Current-generation functionals are orbital-dependent generalized Kohn-Sham operators, whereas the parameterization channel is built on a multiplicative potential, preventing exact representation. Using the transfer ratio, the surviving fraction of a parent-level change, we find anti-transfer: coherently negative ratios across four covalent semiconductors move the gap in the wrong direction, consistent with a molecular proxy and an r$^2$SCAN control. The minimal-basis overgap is dominated by the on-site convention rather than basis incompleteness; correcting the on-site block removes most of it, while one $d$-polarization shell closes a further $16$-$40%$, depending on the placement of the empty $d$ level, which no free-atom eigenvalue uniquely fixes. Occupied-manifold enhancements, ionic and closed-shell repulsive potentials, and rocksalt-oxide gaps inherit, whereas elemental and III-V covalent networks inherit neither gaps nor repulsive potentials and oxide networks inherit only the latter. We screen 23 elements and release the parameter sets, showing that the transfer ratio provides a cheap pre-test before any parameterization campaign.
• Abstract（参考訳）: 機械学習型交換相関関数は半局所的コストでバンドギャップを補正するが、密度関数型強結合は10^3$-$10^6$-atom状態に達する。 現在の世代の汎函数は軌道依存の一般化されたコーン・シャム作用素であるが、パラメータ化チャネルは乗法ポテンシャル上に構築されており、正確な表現を妨げている。 4つの共有価半導体間のコヒーレントな負比は、分子プロキシとr$^2$SCAN制御と整合して、そのギャップを間違った方向に移動させる。 1$d$-polarization shell は空の $d$ レベルの配置によってさらに $116$-40%$ を閉じるが、自由原子固有値が一意に修正されない。 一方、元素とIII-Vの共有結合ネットワークはギャップも反発ポテンシャルも継承せず、酸化物ネットワークは後者のみを継承する。 我々は23の要素をスクリーニングし、パラメータ集合を解放し、転送比がパラメータ化キャンペーンの前に安価な事前テストを提供することを示す。

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