低级矩阵和张量近似用于压缩机器学习的原子间潜力.
Igor Vorotnikov1, Fedor Romashov1, Nikita Rybin2,3
1Faculty of Computer Science, HSE University, Pokrovsky Boulevard 11, Moscow 109028, Russian Federation.
机器学习的原子间潜力 (MLIP) 现在可以使用低级因子分解压缩高达50%,显著提高计算效率,而不会牺牲材料科学模拟的准确性.
科学领域:
- 计算材料科学科学 计算材料科学
- 机器学习在物理学中的应用
- 科学计算科学计算
背景情况:
- 机器学习的原子间潜力 (MLIP) 与传统的力场相比,提供了更高的精度.
- MLIP的灵活性依赖于描述局部原子环境的基础集.
- 减少MLIP参数是有效模拟的关键.
研究的目的:
- 开发和验证MLIPs的压缩方法.
- 为了提高MLIP模拟的计算效率.
- 探索压缩对潜在能量表面精度的影响.
主要方法:
- 低等级矩阵和张量分解与固定等级约束.
- 自动排名增强算法用于优化潜在的合适性.
- 使用动量张量潜力 (MTP) 和原子集群扩展 (ACE) 进行验证.
主要成果:
- 在没有精度损失的情况下,实现了MLIP的高达50%的压缩.
- 在多元组件系统 (Mo-Nb-Ta-W合金,LiF-NaF-KF盐,甘氨酸晶体) 上证明了成功的压缩.
- 在不同的MLIP模型中验证了压缩方法的普遍性.
结论:
- 低级因子化为压缩MLIP提供了一种有效的方法.
- 开发的方法提高了模拟效率,同时保持了预测能力.
- 这种方法广泛适用于材料科学中的各种MLIP模型.
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