論文の概要: PEACE: Covariant learning of nonadiabatic manifolds with parity-resolved Hamiltonians
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.09576v1
- Date: Wed, 07 Oct 2026 07:21:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-08 21:58:22.772729
- Title: PEACE: Covariant learning of nonadiabatic manifolds with parity-resolved Hamiltonians
- Title（参考訳）: PEACE:パリティ分解ハミルトン多様体の共変学習
- Abstract要約: PEACEはパリティ同変ラテントハミルトニアンと学習された電子接続を組み合わせる。
制御されたアブレーションは、交叉構造と緩和ダイナミクスの再現における対称性許容状態混合と電子フレーム変動の相補的役割を明らかにする。
結果は、基礎となる物理学をより完全な電子表現に組み込むことで、非断熱力学のより正確な予測が導かれることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.369983493100212
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Nonadiabatic molecular dynamics provides mechanistic insight into light-driven processes and informs the design of molecules and materials for solar energy conversion, photocatalysis and photo switching. Accurately describing these processes requires a representation that respects electronic symmetry and consistently relates energies to interstate couplings. Here we introduce PEACE, which combines a parity-equivariant latent Hamiltonian with a learned electronic connection. Controlled ablations reveal the complementary roles of symmetry-allowed state mixing and electronic-frame variation in reproducing crossing structures and relaxation dynamics. PEACE closely reproduces excited-state population dynamics from first-principles simulations, while its extension to spin-orbit coupling enables simulations of intersystem crossing. These results demonstrate that a more complete incorporation of the underlying physics into learned electronic representations leads to more accurate predictions of nonadiabatic dynamics.
- Abstract（参考訳）: 非断熱的分子動力学は光駆動プロセスに関する力学的な洞察を与え、太陽エネルギー変換、光触媒化、光スイッチングのための分子や材料の設計を知らせる。
これらの過程を正確に記述するには、電子対称性を尊重し、エネルギーと状態間結合を一貫して関連づける表現が必要である。
ここでは、パリティ同変ラテントハミルトニアンと学習電子接続を組み合わせたPEACEを紹介する。
制御されたアブレーションは、交叉構造と緩和ダイナミクスの再現における対称性許容状態混合と電子フレーム変動の相補的役割を明らかにする。
PEACEは第一原理シミュレーションから励起状態の集団ダイナミクスを密に再現し、スピン軌道結合への拡張は系間交差のシミュレーションを可能にする。
これらの結果は、基礎となる物理学をより完全な電子表現に組み込むことで、非断熱力学のより正確な予測が導かれることを示している。
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