論文の概要: Beyond DFT electronic band structures via dual-space orbital learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.19919v1
- Date: Wed, 14 Oct 2026 10:09:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-15 21:06:16.084717
- Title: Beyond DFT electronic band structures via dual-space orbital learning
- Title（参考訳）: 双空間軌道学習によるDFT電子バンド構造を超えて
- Abstract要約: O-kRystalは、低コストのPerdew-Burke-Ernzerhof計算を使用するデュアルスペース軌道学習フレームワークである。
O-kRystalは、個々の電子状態に対する高いレベルの補正を結晶運動量とスピンの関数として予測する。
密度の強いブリルアンゾーン予測からHSE06状態の密度を再構築する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.809458339308016
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Accurate electronic band structures are essential for predicting material properties, but high-fidelity calculations are computationally demanding. We introduce O-kRystal, a dual-space orbital-learning framework that uses a lower-cost Perdew-Burke-Ernzerhof (PBE) calculation as both an energy baseline and a source of structured orbital information. Combining PBE band energies with real- and reciprocal-space orbital matrices, O-kRystal predicts higher-level corrections for individual electronic states as a function of crystal momentum and spin. For states within 5 eV of the band-edge midpoint, it predicts Heyd-Scuseria-Ernzerhof (HSE06) band energies with a mean absolute error of $0.171 \pm 0.009$ eV across nearly 6,000 three-dimensional materials spanning insulating, metallic, magnetic, and nonmagnetic systems. On a separate benchmark of six strongly correlated materials, it reduces the corresponding PBE band-energy MAE by 68.7% and resolves orbital-dependent changes in the relative placement of transition-metal d and ligand p states. Despite training only at high-symmetry points, it maintains comparable accuracy at unseen points along band paths and reconstructs HSE06 densities of states from dense Brillouin-zone predictions. Finally, training O-kRystal on $G_0W_0$ quasiparticle energies for two-dimensional materials demonstrates its applicability across levels of theory and the potential of orbital learning for higher-fidelity, momentum-resolved electronic-structure prediction beyond density functional theory.
- Abstract（参考訳）: 正確な電子バンド構造は材料特性を予測するのに不可欠であるが、高忠実度計算は計算に要求されている。
O-kRystalは、低コストのPerdew-Burke-Ernzerhof(PBE)計算をエネルギーベースラインと構造化軌道情報のソースの両方として利用する、デュアルスペース軌道学習フレームワークである。
PBEバンドエネルギーと実および相互空間軌道行列を組み合わせることで、O-kRystalは結晶運動量とスピンの関数として個々の電子状態に対する高いレベルの補正を予測する。
バンドエッジ中間点の5 eV以内の状態では、絶縁、金属、磁性、非磁性系にまたがる約6,000の3次元材料に対して平均絶対誤差が0.171 \pm 0.009$ eVでハイド・スカセリア・エルンツァーホフ(HSE06)バンドエネルギーを予測する。
6つの強い相関を持つ物質の別のベンチマークでは、対応するPBEバンドエネルギーMAEを68.7%削減し、遷移金属dとリガンドp状態の相対配置における軌道依存的な変化を解消する。
高対称性の点のみのトレーニングにもかかわらず、バンドパスに沿って見えない点で同等の精度を維持し、密度の高いブリルアンゾーン予測からHSE06状態の密度を再構成する。
最後に、O-kRystalを2次元材料に対して$G_0W_0$の準粒子エネルギーで訓練すると、その理論レベルを越えた適用性と、密度汎関数理論を超えた高忠実で運動量分解された電子構造予測のための軌道学習の可能性を示す。
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