論文紹介資料「Quantum Deep Field : Data-Driven Wave Function ...」
1. Quantum Deep Field : Data-Driven Wave Function,
Electron Density Generation, and Atomization Energy
Prediction and Extrapolation with Machine Learning
Journal : American Physical Society Phys. Rev. Lett. 125, 206401 – Published 10 November 2020
URL : https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.125.206401
Conference : Advances in Neural Information Processing Systems 33 – Accepted (NeurIPS 2020)
URL : https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/file/1534b76d325a8f591b52d302e7181331-Paper.pdf
Author : Masashi Tsubaki 1 , Teruyasu Mizoguchi 2
1. (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology)
2. (Institute of Industrial Science, University of Tokyo)
2021年 5月 20日 読み手 : 高下大貴 (D1)
論文紹介
16. 手法 - ネットワークの全体像
ホーヘンベルク・コーンの定理(電子密度p と原子配置から計算できる外部
ポテンシャル V が1対1で対応する)に基づいて、分子軌道 ! の表現に制約
を設ける。→ 電子密度p と外部ポテンシャル V の計算が必要.
ホーヘンベルク・コーン
の定理に基づく物理制約
17. 手法 - Hohenberg Kohn定理による物理制約
電子密度 p の算出 :
電子密度 p から外部ポテンシャルV へのマッピング ( Hohenberg Kohn map [1][2] ):
外部ポテンシャル V の算出(原子核が作るポテンシャル) :
!" 原子核の電荷
# : 分子中の各原子
$":各原子核の中心座標
各原子軌道
[2] J. R. Moreno, G. Carleo, and A. Georges, Phys. Rev. Lett. 125, 076402 (2020).
[1] F. Brockherde, L. Vogt, L. Li, M. E. Tuckerman, K. Burke, and K.-R. Müller, Nat. Commun. 8, 872 (2017).
電子密度 p (&) → 外部ポテンシャル V(&) への関数
18. 手法 - Hohenberg Kohn mapの実装
p から予測した
外部ポテンシャル
計算式で算出した
外部ポテンシャル
!"($%)
!"($')
!"($(")
Hohenberg Kohn map : 基底状態の電子密度 p から外部ポテンシャルV が決定される。(密度汎関数理論)
電子密度 p の情報から外部ポテンシャルV が予測できるはずである[1] [2]
[2] J. R. Moreno, G. Carleo, and A. Georges, Phys. Rev. Lett. 125, 076402 (2020).
[1] F. Brockherde, L. Vogt, L. Li, M. E. Tuckerman, K. Burke, and K.-R. Müller, Nat. Commun. 8, 872 (2017).