論文の概要: All-electron machine-learned orbital-free density functional for periodic CHNO systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.17975v1
• Date: Tue, 13 Oct 2026 08:47:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-17 07:57:48.879744
• Title: All-electron machine-learned orbital-free density functional for periodic CHNO systems
• Title（参考訳）: 周期CHNO系における全電子機械学習軌道自由密度関数
• Abstract要約: 構造S-P(StructureS-P)は、周期型CHNO系で機能する全電子軌道自由密度関数である。 原子密度の重ね合わせから関数を最小化すると、コーン・シャム基底状態が回復する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.86836753782087
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce STRUCTURES-P, a machine-learned all-electron orbital-free density functional for periodic CHNO systems. Electrostatics are evaluated analytically in an atom-centered Gaussian basis, while an equivariant network learns the kinetic and exchange-correlation energy from energies and gradients of non-ground-state densities. Minimizing the functional from a superposition of atomic densities recovers the Kohn-Sham ground state: on held-out crystals, the density error falls from 6.7% to 0.4% of the electron count and the energy error reaches 0.25 mHa per atom, half that of a same-architecture interatomic potential. A single functional can be trained for both isolated molecules and periodic systems, and the model generalizes to larger unit cells. It largely preserves relative-energy rankings and reproduces convex-hull vertices on the tested H-N composition slice. Together, these results demonstrate the viability of machine-learned all-electron orbital-free DFT for variational density optimization and energy evaluation in fixed-geometry solids.
• Abstract（参考訳）: 周期型CHNOシステムのための機械学習型全電子軌道自由密度関数であるStructureS-Pを導入する。 静電気は原子中心のガウス基底で解析的に評価され、同変ネットワークは非基底状態密度のエネルギーと勾配から運動エネルギーと交換相関エネルギーを学習する。 原子密度の重積から関数を最小化すると、コーン・シャム基底状態が回復する: 保持された結晶では、密度誤差は電子数の6.7%から0.4%まで減少し、エネルギー誤差は原子当たり0.15mHaに達する。 単一の機能は、単離された分子と周期的なシステムの両方で訓練することができ、モデルはより大きな単位細胞に一般化される。 主に相対エネルギーのランクを保ち、試験されたH-N組成スライス上で凸フル頂点を再現する。 これらの結果と合わせて, 有限形状固体の変形密度最適化とエネルギー評価のための全電子軌道自由電子DFTの実現可能性を示した。

関連論文リスト

• 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)
• Enhancing molecular dynamics with equivariant machine-learned densities [10.247839738079698]
  本稿では,機械学習電子構造に対する密度優先のアプローチであるDenSNetを紹介する。 我々は, エタノール, エタンチオール, レゾルシノールのDenSNetの有効性を検証した。 電子密度を中心的な学習量として再統計することは、大規模分子シミュレーションにおいて分光・電子観測可能物質の伝達可能な予測への実用的な道を開くことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-27T14:49:53Z)
• Stable and Accurate Orbital-Free DFT Powered by Machine Learning [10.847183316658015]
  ホーエンバーグとコーンは、電子エネルギーと1粒子の電子密度は、密度に関して機能するエネルギーを最小化することで得られることを示した。 この研究は、機械学習が理論とホヘンベルクとコーンのビジョンの実践的実現の間のギャップを狭める上で重要な役割を果たすことを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-01T10:39:52Z)
• Neural Pfaffians: Solving Many Many-Electron Schrödinger Equations [58.130170155147205]
  神経波関数は、計算コストが高いにもかかわらず、多電子系の基底状態の近似において前例のない精度を達成した。 近年の研究では、個々の問題を個別に解くのではなく、様々な構造や化合物にまたがる一般化波動関数を学習することでコストを下げることが提案されている。 この研究は、分子間の一般化に適した過度にパラメータ化され、完全に学習可能なニューラルウェーブ関数を定義することで、この問題に取り組む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T16:30:51Z)
• 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)
• B-Spline basis Hartree-Fock method for arbitrary central potentials: atoms, clusters and electron gas [0.0]
  任意の中心ポテンシャルに対して頑健な収束が可能なハートリー・フォック法の実装について述べる。 クーロン中心ポテンシャルについては、原子と負イオンの選択のために収束パターンとエネルギーが提示される。 調和性に制限された電子-ガス問題に対して、トーマス・フェルミ法とその正確な解析解との比較を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-12T16:57:21Z)
• 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)
• $\mathcal{P}$,$\mathcal{T}$-odd effects for RaOH molecule in the excited vibrational state [77.34726150561087]
  三原子分子の RaOH はレーザー冷却性とスペクトルの相反する二重項の利点を組み合わせたものである。 断熱ハミルトニアンから導かれる密結合方程式を用いて, 基底電子状態におけるRaOHの偏波関数と励起振動状態を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-15T17:08:33Z)
• Electrically tuned hyperfine spectrum in neutral Tb(II)(Cp$^{\rm{iPr5}}$)$_2$ single-molecule magnet [64.10537606150362]
  分子電子レベルと核スピンレベルの両方を量子ビットとして用いることができる。 ドーパントを持つ固体系では、電場が核スピン量子ビットレベル間の間隔を効果的に変化させることが示されている。 この超微細スターク効果は量子コンピューティングにおける分子核スピンの応用に有用かもしれない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-31T01:48:57Z)

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。