論文の概要: EP-Flow: Disordered Crystal Structure Prediction without Site-Level Annotations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.01315v1
- Date: Thu, 01 Oct 2026 08:47:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-03 01:19:24.008372
- Title: EP-Flow: Disordered Crystal Structure Prediction without Site-Level Annotations
- Title（参考訳）: EP-Flow:サイトレベルアノテーションなしでの結晶構造予測
- Abstract要約: ODM(Occupancy Distribution Matrix)による結晶構造予測の定式化
EP-Flowは、ヘテロジニアスポリトープを共有二重中心空間に正準化する、限界制約付きフローマッチングフレームワークである。
EP-Flowは、単にグローバルな組成統計と一致するのではなく、スパースで化学的に意味のある局所的な障害パターンを回復する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.007869361280868
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Generative models have made rapid progress in ordered crystal structure prediction, yet many functional materials are intrinsically disordered, with substitutional mixing, vacancies, or interstitial species controlling their properties. Existing crystal generators either assume deterministic site occupations or require site-level disorder annotations, which are often unavailable when the chemical formula is the primary input. We formulate disordered crystal structure prediction through an Occupancy Distribution Matrix (ODM), a continuous site-by-species representation that unifies ordered crystals, solid solutions, vacancy disorder, and interstitial occupancy. A valid ODM must satisfy coupled site-wise occupancy, mass-conservation, and non-negativity constraints, placing each sample on a formula-dependent transportation polytope. We propose Entropic Polytope Flow (EP-Flow), a marginal-constrained flow matching framework that canonicalizes heterogeneous polytopes into a shared double-centered space, learns a marginal-preserving flow, and recovers feasible occupancies through a Sinkhorn inverse map. By jointly generating occupancies, fractional coordinates, and lattice parameters, EP-Flow achieves state-of-the-art performance on formula-conditioned disordered CSP benchmarks derived from COD and MPDS, substantially outperforming adapted ordered-crystal generators. Analyses further show that EP-Flow recovers sparse and chemically meaningful local disorder patterns rather than merely matching global composition statistics.
- Abstract（参考訳）: 生成モデルは規則的な結晶構造予測において急速に進歩してきたが、多くの機能性材料は内在的に乱れ、置換混合、空孔、またはそれらの性質を制御する間質種である。
既存の結晶生成装置は決定論的部位の占有を前提とするか、または部位レベルの障害アノテーションを必要とするが、化学式が一次入力であるときにしばしば利用できない。
ODM(Occupancy Distribution Matrix)による結晶構造予測を定式化した。
有効なODMは、各サンプルを公式に依存した輸送ポリトープに配置する、結合したサイトワイド占有、大量保存、非負性制約を満たす必要がある。
ヘテロジニアスなポリトープを共有二重中心空間に正準化し,限界保存フローを学習し,シンクホーン逆写像を用いて実現可能な占有率を回復する,境界制約付きフローマッチングフレームワークであるEntropic Polytope Flow (EP-Flow)を提案する。
EP-Flowは、占有率、分数座標、格子パラメータを共同生成することにより、CODおよびMPDSから派生した条件付き乱れたCSPベンチマークの最先端性能を達成し、適応された順序結晶生成器よりも大幅に優れる。
EP-Flowは、単にグローバルな組成統計と一致するのではなく、スパースかつ化学的に有意な局所障害パターンを回復することを示している。
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