論文の概要: Cross-Temperature Defect Identification in Atomistic Simulations via Multi-Level Domain Alignment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.22074v1
- Date: Sat, 22 Aug 2026 18:35:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-25 13:29:43.581474
- Title: Cross-Temperature Defect Identification in Atomistic Simulations via Multi-Level Domain Alignment
- Title(参考訳): マルチレベルドメインアライメントによる原子論シミュレーションにおける断熱欠陥の同定
- Abstract要約: 温度上昇時の原子欠陥の同定は 熱ゆらぎが局所対称性を曖昧にするので困難です
本研究では,5つの空間的および物理的軸に沿って予測された欠陥構造を評価するラベルフリー評価スイートを提案する。
この枠組みは融点付近で、面中心立方体、体中心立方体、六角形閉包鉄系にまたがる空孔と自己間原子を識別する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.738840785895746
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Identifying atomic defects at elevated temperature is difficult because thermal fluctuations blur the local symmetry that both geometric heuristics and supervised classifiers rely on: trustworthy labels exist in low-temperature reference configurations, while the high-temperature regime where robust analysis matters most is effectively unlabeled. We cast this as a cross-temperature domain-shift problem and align the two domains at three levels: an equivariant denoiser at the input level, cross-temperature contrastive learning at the representation level, and a morphology-aware regularizer that steers predictions toward the compact geometry of physical defect structures. Because no atom-wise truth exists at temperature, we further introduce a label-free evaluation suite that scores predicted defect structures along five spatial and physics-based axes, enabling model assessment and selection without high-temperature labels. Near the melting point, the framework identifies vacancies and self-interstitial atoms across face-centered-cubic, body-centered-cubic, and hexagonal-close-packed iron systems with every interstitial localized and zero false detections in every vacancy system against Wigner-Seitz ground truth, with no high-temperature labels used in training. It sustains this fidelity on a million-atom, 2.5 ns trajectory, resolving single vacancy hops and complete Frenkel-pair recombination, and captures grain-boundary phase transformations in aluminum bicrystals, distinguishing two nucleation modes. Multi-level domain alignment thus offers a practical, label-efficient route to temperature-robust structural analysis of large-scale molecular dynamics.
- Abstract(参考訳): 熱ゆらぎが幾何学的ヒューリスティックと教師付き分類器の両方が依存する局所対称性を曖昧にするため、高温での原子欠陥の同定は困難である。
我々はこれをクロス温度領域シフト問題として、入力レベルにおける等変デノイザ、表現レベルにおけるクロス温度コントラスト学習、物理的欠陥構造のコンパクトな幾何に向けて予測を操るモルフォロジー・アウェア正規化器の3つのレベルに整列させた。
さらに, 5つの空間的および物理的軸に沿って予測された欠陥構造を評価するラベルフリー評価スイートを導入し, 高温ラベルのないモデル評価と選択を可能にした。
融点付近で、このフレームワークは、面中心立方体、体中心立方体、六角形の閉包鉄系にまたがる空洞と自己中間原子を識別する。
この忠実度は、100万原子、2.5ns軌道で維持され、単一空孔ホップとフルフレンケル対再結合を解消し、2つの核形成モードを区別してアルミニウム双結晶中の粒界相転移を捕捉する。
したがって、マルチレベルドメインアライメントは、大規模分子動力学の温度ロスト構造解析への実用的でラベル効率のよい経路を提供する。
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