状态表示的部分密度用于准确的X射线光谱的深度神经网络预测
Clelia Middleton1, Basile F E Curchod2, Thomas J Penfold1
1Chemistry, School of Natural and Environmental Sciences, Newcastle University, Great North Road, Newcastle upon Tyne, NE1 7RU, UK. tom.penfold@newcastle.ac.uk.
本研究介绍了部分状态密度 (p-DOS) 描述符,这是用于化学模拟的新型机器学习输入. 结合电子和结构数据,p-DOS准确地预测X射线光谱,增强计算化学. 关键词:机器学习,X射线光谱学,计算化学,状态的部分密度.
科学领域:
- 计算化学计算化学
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 量子力学就是量子力学.
背景情况:
- 化学中的机器学习 (ML) 模型性能在很大程度上依赖于输入表示.
- 模拟X射线光谱需要有效编码电子和结构信息.
研究的目的:
- 介绍一个新的,量子启发的描述符,状态的部分密度 (p-DOS),用于ML模型.
- 使用ML提高X射线光谱的模拟精度.
- 为化学系统开发一个计算效率高,规模独立的描述符.
主要方法:
- 使用最小基础集和非优化电子配置开发了p-DOS描述器.
- 提取并分离吸收原子的状态密度 (DOS).
- 结合p-DOS与几何表示以获得最佳性能.
- 应用了描述符来预测硫K边缘的X射线光谱信号.
主要成果:
- 该p-DOS描述器提供了电子属性的简洁和计算效率高的表示.
- 当p-DOS被核结构信息补充时,就能达到最佳性能.
- 证明了对光激发的2~5H) -thiophenone的超快X射线光谱信号的准确预测.
- 描述符证明独立于分子大小和基础集选择.
结论:
- p-DOS描述器为开发计算化学中的ML模型提供了一个强大的工具.
- 这种方法可以显著帮助解释和预测实验结果,特别是在操作测量和时间解析研究中.
- 描述器的效率和准确性使其适用于大型训练集和先进技术,如X射线自由电子激光器.
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