使用神经网络和经典机器学习算法,寻找密度函数理论和哈特里-福克计算结果之间的相关性
Saadiallakh Normatov1, Pavel V Nesterov1, Timur A Aliev1
1Infochemistry Scientific Center, ITMO University, St. Petersburg 191002, Russia.
机器学习模型可以预测超分子结构的量子化学输出. 能量属性显示出良好的预测准确度,而使用这些计算化学方法的二极点时刻不太可预测.
科学领域:
- 计算化学计算化学
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 超分子结构在各种化学和生物过程中至关重要.
- 准确地预测它们的特性对于理解和设计新材料至关重要.
- 高级量子化学计算在计算上非常昂贵.
研究的目的:
- 开发机器学习模型,从计算上更便宜的 (HF-3c) 输入中预测高层次量子化学 (B3LYP-D4/def-TZVP) 输出.
- 评估不同机器学习模型在预测各种量子化学描述器方面的性能.
- 确定超分子系统中最可预测的特性和表现最好的模型.
主要方法:
- 编制了1031个超分子结构 (二元体,三元体,四元体) 的数据集.
- 使用HF-3c和B3LYP-D4/def-TZVP方法计算了六个量子化学描述器:吉布斯能量,电子能量,,,二极 Moment 和带隙.
- 训练和评估了线性,基于树的和神经网络的机器学习模型.
主要成果:
- 统计分析显示,这两种方法之间的能源相关性质 (吉布斯能量,电子能量,,) 有良好的相关性.
- 双极时刻和带隙显示出较弱的相关性.
- 最好的预测模型是LASSO (线性),XGBoost (以树为基础) 和单层感知子 (神经网络),其能量特性实现了最高的预测准确性.
结论:
- 机器学习模型可以有效地预测超分子结构的HF-3c输出中的B3LYP-D4/def-TZVP属性.
- 与能量相关的属性比双极时刻更容易准确预测.
- 这种方法为估计高层次量子化学结果提供了一个计算效率高的替代方案.
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