論文の概要: A structure-preserving neural density functional for the ions of a polymer electrolyte

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.12132v1
• Date: Thu, 08 Oct 2026 15:22:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-10 02:36:54.114954
• Title: A structure-preserving neural density functional for the ions of a polymer electrolyte
• Title（参考訳）: 高分子電解質イオンに対する構造保存型神経密度関数
• Abstract要約: 本研究では, 空間対称性, 熱力学的積分性, ネーター恒等性を保持する電解質の神経密度関数を開発した。 この関数は、トレーニングされていない塩濃度で密度プロファイルを記述し、バルク構造因子と長波長数応答を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting the structure and response of inhomogeneous polymer electrolytes requires a description of ion correlations that retains molecular-scale accuracy while remaining transferable across spatial scales and geometries. We develop a neural density functional for electrolytes that preserves spatial symmetries, thermodynamic integrability and the Noether identities, with perfect screening recovered in stable, noncritical bulk states. Its nonlinear density dependence captures the concentration-dependent correlations missed by a pair closure, including a crossover from enhanced to suppressed long-wavelength number fluctuations at strong coupling. The functional describes density profiles at an untrained salt concentration and predicts bulk structure factors and the long-wavelength number response. Trained solely on planar density and internal-force profiles from molecular dynamics, the functional predicts ionic structure in larger domains and in two-dimensional external fields. On the same ion data, it is more accurate than three other neural density-functional architectures and keeps its accuracy with a quarter of the training runs, where the errors of the best alternative grow by about two thirds. The spatial transferability provides a necessary foundation for connecting molecular correlations to continuum predictions at larger scales.
• Abstract（参考訳）: 不均一な高分子電解質の構造と反応を予測するには、分子スケールの精度を維持しながら、空間スケールや測地にわたって移動可能なイオン相関を記述する必要がある。 我々は, 空間対称性, 熱力学的可積分性, ネーター恒等性を保ち, 安定な非臨界バルク状態での完全スクリーニングを行う電解質の神経密度関数を開発した。 その非線形密度依存性は、強い結合における長波長数ゆらぎの増大から抑制までのクロスオーバーを含む、一対の閉包で欠落する濃度依存性の相関を捉える。 この関数は、トレーニングされていない塩濃度で密度プロファイルを記述し、バルク構造因子と長波長数応答を予測する。 分子動力学から平面密度と内部力プロファイルのみに基づいて訓練されたこの関数は、より大きな領域と2次元の外界におけるイオン構造を予測する。 同じイオンデータ上では、他の3つの神経密度関数型アーキテクチャよりも正確であり、トレーニング実行の4分の1で精度を維持する。 空間伝達性は、分子相関と連続体予測をより大きなスケールで結びつけるために必要な基礎を提供する。

関連論文リスト

• Benchmarking higher-ranking multipoles and polarizability tensors for small molecular systems [0.0]
  本研究は分子双極子および四極子モーメントに対する73個の小さな非スピン偏極分子に対するCCSD(T)参照を示す。 本稿では,HF,MP2,CCSDを用いて計算した分子特性の総合的性能解析と密度汎関数法について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-21T13:56:21Z)
• Learning the Kohn-Sham map with neural operators for quasi-linear scaling density functional theory [57.90994363143731]
  コーン-シャム密度汎関数理論(DFT)は電子構造シミュレーションの基盤となる。 繰り返しの軌道対角化は立方体スケーリングをもたらし、量子計算を控えめなスケールに制限する。 我々は、コーン・シャムポテンシャルを対応する密度と非相互作用運動エネルギーに直接マッピングする軌道自由DFTの学習目標を開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-24T23:05:42Z)
• Equivariant learning of a transferable three-dimensional classical density functional [0.1450405446885067]
  古典密度汎関数論は、完全に3次元の平衡密度場から直接学べることを示す。 単一の学習された機能伝達は、温度、システムサイズ、統計的アンサンブルを横断し、構造因子を回復する。 これは、コロイド間の溶媒が枯渇した橋の形成と破壊に関連する非単調な力を予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-13T17:32:45Z)
• An SO(3)-equivariant reciprocal-space neural potential for long-range interactions [84.08721947253646]
  長距離静電・分極相互作用は分子および凝縮相系において中心的な役割を果たす。 現代のSO(3)-同変神経ポテンシャルは、短距離化学において高い精度を達成するが、現実的な物質を管理する異方性、緩やかに崩壊する多極相関を表現できない。 ここでは、EquiEwaldについて紹介する。これは、EquiEwaldにインスパイアされた相互空間の定式化を、既約SO(3)-同変フレームワークに組み込む統合された神経間ポテンシャルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-19T01:16:11Z)
• Orbital-Free Density Functional Theory with Continuous Normalizing Flows [54.710176363763296]
  軌道自由密度汎関数理論(OF-DFT)は、分子電子エネルギーを計算する別のアプローチを提供する。 我々のモデルは様々な化学系の電子密度を再現することに成功した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-22T16:42:59Z)
• KineticNet: Deep learning a transferable kinetic energy functional for orbital-free density functional theory [13.437597619451568]
  KineticNetは、分子二次格子上の量の予測に適応した点畳み込みに基づく、同変のディープニューラルネットワークアーキテクチャである。 初めて、学習された関数の化学的精度は、小さな分子の入力密度とジオメトリーによって達成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-08T17:43:31Z)
• Slow semiclassical dynamics of a two-dimensional Hubbard model in disorder-free potentials [77.34726150561087]
  調和およびスピン依存線形ポテンシャルの導入は、fTWAを長期間にわたって十分に検証することを示した。 特に、有限2次元系に着目し、中間線形ポテンシャル強度において、高調波ポテンシャルの追加と傾きのスピン依存が、亜拡散力学をもたらすことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-03T16:51:25Z)
• Relativistic aspects of orbital and magnetic anisotropies in the chemical bonding and structure of lanthanide molecules [60.17174832243075]
  本研究では, 重同族ランタノイドEr2およびTm2分子の電子的およびロ-振動状態について, 最先端相対論的手法を適用して検討した。 我々は、91のEr2と36のTm2電子ポテンシャルを2つの基底状態原子に解離させることで、信頼できるスピン軌道と相関による分裂を得ることができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-06T15:34:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。