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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.29111v2
• Date: Mon, 26 Oct 2026 16:59:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-27 22:27:13.134018
• 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: eSpinorは、従来の同変モデルで使用される整数ランクスカラーと共に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である。 コバルト単分子磁石候補の磁気異方性予測を改善する。 また、目に見えないスピンを持つジスプロシウム候補の励起エネルギー予測を改善し、回転不変ターゲットへの利益を拡大する。
• 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 magnetic properties often requires costly electronic-structure calculations that account for spin-orbit coupling. Inspired by the spinor nature of the underlying electronic states, we introduce eSpinor, an SU(2)-equivariant graph neural network that propagates spinor features alongside the integer-rank tensors used in conventional equivariant models. We initialize spinors from eigenvectors of an approximate Hamiltonian that includes spin-orbit coupling. The network preserves their rotation laws and makes predictions independent of arbitrary eigenbasis choices. Comparisons with geometry-only and Hamiltonian-informed baselines assess the benefit of this architecture beyond supplying electronic information. On cobalt single-molecule magnet candidates, eSpinor improves magnetic anisotropy predictions, including for unseen ligands. It also improves excitation-energy predictions for dysprosium candidates with unseen ligands, extending the benefit to rotationally invariant scalar targets. For a dysprosium magnetic resonance imaging probe, it predicts real electron-spin correlations and low-field nuclear relaxation rates more accurately despite static crystal-field errors similar to the Hamiltonian-informed baseline. This dynamical advantage extends from water to methanol without retraining. These results support spinor message passing as a useful inductive bias for molecular magnetism in the tested systems and show why model selection should be guided by accuracy on the intended physical observables.
• Abstract（参考訳）: 分子磁気特性を予測するには、スピン軌道結合を考慮に入れた高価な電子構造計算が必要となることが多い。 基礎となる電子状態のスピノルの性質に着想を得て、従来の同変モデルで用いられる整数ランクテンソルとともに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eSpinorを導入する。 スピン軌道結合を含む近似ハミルトニアンの固有ベクトルからスピノルを初期化する。 このネットワークは回転法則を保ち、任意の固有ベイズ選択とは独立に予測を行う。 幾何学のみのベースラインとハミルトンのインフォームドベースラインとの比較は、電子情報の提供を超えてこのアーキテクチャの利点を評価する。 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磁気異方性予測を改善する。 また、目に見えない配位子を持つジスプロシウム候補に対する励起エネルギー予測を改善し、回転不変のスカラーターゲットへの利益を拡大する。 ジスプロシウム磁気共鳴イメージングプローブでは、ハミルトンインフォームドベースラインに類似した静的結晶場誤差にもかかわらず、実際の電子スピン相関と低磁場核緩和率をより正確に予測する。 このダイナミックな利点は、再訓練せずに水からメタノールに広がる。 これらの結果は、試験系における分子磁気学の有用な誘導バイアスとしてスピノルメッセージパッシングをサポートし、なぜモデル選択を意図した物理観測値の精度で導出すべきかを示す。

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