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J-GLOBAL ID：201802242387846765   整理番号：18A2034696

量子モンテカルロから統計的にサンプルされたエネルギー面を用いた分子形状のGauss過程に基づく最適化【JST・京大機械翻訳】

Gaussian process based optimization of molecular geometries using statistically sampled energy surfaces from quantum Monte Carlo

著者 (3件)： Archibald R. (Computer Science and Mathematics Division, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, Tennessee 37831, USA) ,  Krogel J. T. (Materials Science and Technology Division, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, Tennessee 37831, USA) ,  Kent P. R. C. (Center for Nanophase Materials Sciences, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, Tennessee 37831, USA)
資料名： Journal of Chemical Physics  (Journal of Chemical Physics)
巻： 149  号： 16  ページ： 164116-164116-8  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0275A  ISSN： 0021-9606  CODEN： JCPSA6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 原子座標と格子定数の最適化は,量子モンテカルロ(QMC)のような確率的電子構造法の広い利用に対する重要な課題である。これらの方法による力と応力テンソルの測定は統計誤差を含み,決定論的結果を仮定する従来の勾配ベースの数値最適化法を挑戦する。さらに,力は,いくつかの方法,波動関数,および基底関数に対してまだ利用できず,利用可能な場合には,エネルギー表面が平坦なエネルギー極小近傍の十分に高い統計精度を計算するために高価である。ここでは,エネルギー表面をサンプル化し,問題の統計的性質に対する感度を低減するために,Gaussプロセスに基づく技術の使用を調べた。最適化されたパラメータの数に従って,サンプリングされたエネルギー点スケーリングの数を用いて,ラテン超立方体サンプリングを利用した。著者らは,これらの技術が数十のパラメータから成るシステムにうまく適用できることを示し,ランダムに摂動された破れた対称性幾何学から出発するベンゼン分子のQMC最適化を実証した。Copyright 2018 AIP Publishing LLC All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *分子構造 ,  パラメータ ,  基底関数 ,  波動関数 ,  *最適化 ,  格子定数 ,  電子構造 ,  *エネルギー ,  応力テンソル ,  *モンテカルロ法 ,  幾何学 ,  芳香族炭化水素
準シソーラス用語： ハイパーキューブ ,  決定論 ,  統計誤差 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 物理化学一般  (CB01010X) ,  分子の電子構造  (BH05010Q)

物質索引 (1件)： ベンゼン

タイトルに関連する用語 (7件)： 量子 ,  モンテカルロ ,  統計 ,  エネルギー ,  分子形状 ,  Gauss過程 ,  最適化