从机器学习的贵重气体潜力中产生精确的原子能
Frank Uhlig1, Samuel Tovey1, Christian Holm1
1Institute for Computational Physics, University of Stuttgart, Stuttgart, Germany.
研究人员开发了一种具有成本效益的方法来计算局部原子能,这对于机器学习模型至关重要. 在总能量的基础上训练的较小的神经网络可以更好地预测这些局部能量,并将其转移到新的系统.
科学领域:
- 量子化学 是一个量子化学.
- 计算材料科学科学 计算材料科学
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 分子中的原子量子理论 (QTAIM) 提供了局部原子能,对原子学机器学习有价值.
- 对于大型系统来说,准确计算这些局部能量是计算上昂贵的.
研究的目的:
- 开发一种计算上适度的方法,以获得定义良好的局部原子能.
- 调查机器学习模型能够复制这些本地能量的能力.
- 评估在能量分解上训练的机器学习模型的可转移性.
主要方法:
- 利用总能成分之间的半实证相关性来近似局部原子能.
- 将该方法应用于贵族液体 (,和它们的混合物).
- 对总能量的机器学习模型 (神经网络) 进行训练,并评估它们预测局部能量的能力.
主要成果:
- 以适度的计算成本实现了明确的局部能量.
- 证明,仅在总能量的基础上训练的较小的神经网络更好地重现了局部能量分区.
- 显示了精通能源分解的模型表现出更好的可转移到新系统.
结论:
- 介绍了一种计算上可行的方法来计算局部能源.
- 神经网络架构和训练数据显著影响了像局部能量这样的物理性质的忠实复制.
- 在机器学习模型中理解物理,提高了它们的预测能力和可转移性.
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