論文の概要: SU(2)-Equivariant Spinor Message Passing for Molecular Magnetism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.29111v1
• Date: Wed, 21 Oct 2026 02:51:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-23 00:40:06.184729
• Title: SU(2)-Equivariant Spinor Message Passing for Molecular Magnetism
• Title（参考訳）: 分子磁気学のためのSU(2)-同変スピノルメッセージパッシング
• Abstract要約: スピノル特徴を伝播するグラフニューラルネットワークeSpinorを開発した。 eSpinorはNequIPに対してゼロフィールド分割予測を改善する。 また、同様の静的なテンソル誤差は、異なる動的エラーをもたらす可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.31850263913545
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predicting molecular magnetism often requires electronic-structure calculations with spin-orbit coupling (SOC), which are costly to repeat across many molecules. The underlying electronic states can transform as spinors, yet equivariant surrogates typically use only integer-rank features. Inspired by the spinor nature of these electronic states, we develop eSpinor, an SU(2)-equivariant graph neural network that propagates spinor features. We initialize spinor features from eigenvectors of an approximate SOC Hamiltonian and use gauge-covariant message passing with a gauge-invariant readout to make predictions independent of the arbitrary eigenbasis choice. On cobalt single-molecule magnet candidates, eSpinor improves zero-field-splitting predictions relative to NequIP, including for unseen ligands. For a dysprosium magnetic resonance imaging probe, eSpinor improves real electron-spin correlations over a Hamiltonian-informed baseline despite similar static crystal-field errors and fewer parameters, while accurately predicting low-field nuclear relaxation in water and after transfer to methanol without retraining. Overall, these results demonstrate that SU(2)-equivariant spinor message passing is a useful inductive bias for molecular magnetism. We also find that similar static tensor errors can yield different dynamical errors, motivating model selection based on accuracy for the intended physical observables.
• Abstract（参考訳）: 分子磁気を予測するにはスピン軌道カップリング(SOC)による電子構造計算が必要であり、多くの分子をまたいで繰り返すのにコストがかかる。 基礎となる電子状態はスピノルとして変換できるが、同変サロゲートは通常整数ランクの特徴のみを使用する。 これらの電子状態のスピノルの性質に着想を得て、スピノル特徴を伝播するSU(2)同変グラフニューラルネットワークであるeSpinorを開発した。 我々は、近似SOCハミルトニアンの固有ベクトルからスピノル特徴を初期化し、ゲージ不変な読み出しを伴うゲージ共変メッセージパッシングを用いて任意の固有基底選択に依存しない予測を行う。 コバルト単分子磁石候補では、eSpinorは、見えないリガンドを含むNequIPに対するゼロフィールド分割予測を改善する。 ジスプロシウム磁気共鳴イメージングプローブにおいて、eSpinorは、同様の静的結晶場誤差とパラメータの少ないハミルトニアンのインフォームドベースライン上での実際の電子スピン相関を改善し、水中での低磁場核緩和を正確に予測し、再訓練することなくメタノールへ移動させる。 これらの結果は、SU(2)-同変スピノルメッセージパッシングが分子磁気の誘導バイアスとして有用であることを示している。 また、同様の静的テンソル誤差は、目的とする物理観測値の精度に基づいてモデル選択を動機付けるため、異なる動的誤差を生じさせることも見出した。

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