論文の概要: Response-state Learning for Transferable Vibrational Spectroscopic Characterization with Electron Prior
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.28935v1
- Date: Thu, 24 Sep 2026 02:36:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-25 21:10:09.669666
- Title: Response-state Learning for Transferable Vibrational Spectroscopic Characterization with Electron Prior
- Title（参考訳）: 電子前駆体を用いた移動型振動分光計測のための応答状態学習
- Abstract要約: SO(3) 等変ニューラルカルマンネットワーク(SENK)は、ヘッセンの同変トランスフォーマーバックボーンを組み合わせた応答状態カスケードを形成する。
SENKはQM9SとQMe14Sでデタネットを上回り、小さな分子から薬物のようなシステムまでフルスペクトルIRとラマンの忠実さを保っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.747443553909021
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Vibrational spectral prediction can become inaccurate when localized stereoelectronic environments perturb intermediate response states and high-risk response units dominate characteristic spectral fingerprints, making prediction across external chemical space difficult. SO(3) Equivariant Neural Kalman Networks (SENK) form a response-state cascade that combines an equivariant transformer backbone for Hessian, dipole-derivative and polarizability-derivative learning, an Equivariant Neural Kalman bridge for state-dependent refinement and reliability sensing, and an NBO-informed electronic-prior pathway coupling consistency regularization with bounded, branch-specific guided spectral calibration. SENK outperforms DetaNet on QM9S and QMe14S while preserving full-spectrum IR and Raman fidelity from small molecules to drug-like systems. SENK remains stable and selectively improves spectrally sensitive features in biomolecular systems with complex stereoelectronic effects. It therefore integrates tensor prediction, reliability diagnosis and physics-informed calibration, supporting transferable vibrational spectroscopy from molecular systems to functional molecular materials.
- Abstract（参考訳）: 振動スペクトル予測は、局所的な立体電子環境が中間応答状態を摂動させ、高リスク応答ユニットが特徴的なスペクトル指紋を支配下に置くと不正確なものとなり、外部化学空間での予測が困難になる。
SO(3) 等価ニューラルカルマンネットワーク(SENK)は、ヘシアン、双極微分、偏光性微分学習のための同変トランスフォーマーバックボーン、状態依存の洗練と信頼性検出のための同変ニューラルカルマンブリッジ、およびNBOインフォームで分岐特異的な誘導スペクトル校正による電子-主経路結合整合整合整合を結合した応答状態カスケードを形成する。
SENKはQM9SとQMe14Sでデタネットを上回り、小さな分子から薬物のようなシステムまでフルスペクトルIRとラマンの忠実さを保っている。
SENKは安定であり、複雑な立体電子効果を持つ生体分子系のスペクトル感度を選択的に改善する。
したがって、テンソル予測、信頼性診断、物理インフォームドキャリブレーションを統合し、分子系から機能分子物質への変換可能な振動分光をサポートする。
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