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J-GLOBAL ID：201902244760308831   整理番号：19A0659632

埋め込みニューラルネットワークによる長距離補正交換相関汎関数の性能改善【JST・京大機械翻訳】

Improving the Performance of Long-Range-Corrected Exchange-Correlation Functional with an Embedded Neural Network

著者 (6件)： Liu Qin (Hefei National Laboratory for Physical Sciences at the Microscale & Synergetic Innovation Center of Quantum Information and Quantum Physics, University of Science and Technology of China, Anhui, China) ,  Wang JingChun (Hefei National Laboratory for Physical Sciences at the Microscale & Synergetic Innovation Center of Quantum Information and Quantum Physics, University of Science and Technology of China, Anhui, China) ,  Du PengLi (Hefei National Laboratory for Physical Sciences at the Microscale & Synergetic Innovation Center of Quantum Information and Quantum Physics, University of Science and Technology of China, Anhui, China) ,  Hu LiHong (School of Computer Science and Information Technology, Northeast Normal University, Jilin, China) ,  Zheng Xiao (Hefei National Laboratory for Physical Sciences at the Microscale & Synergetic Innovation Center of Quantum Information and Quantum Physics, University of Science and Technology of China, Anhui, China) ,  Chen GuanHua (Department of Chemistry, The University of Hong Kong, China)
資料名： Journal of Physical Chemistry A  (Journal of Physical Chemistry A)
巻： 121  号： 38  ページ： 7273-7281  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0334B  ISSN： 1089-5639  CODEN： JPCAFH  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： 汎用密度汎関数理論計算のための機械学習に基づく交換相関汎関数を提案した。それは,個々のシステムに対する距離分離パラメータμの値を決定する埋め込みニューラルネットワークと共に,長距離補正Becke-Lee-Yang-Parr(LC-BLYP)汎関数に基づいて構築される。ニューラルネットワークの構造と重みを,368の非常に正確な熱化学と運動エネルギーを含む参照データセットで最適化した。新しく開発した機能(LC-BLYP-NN)は,調べた種々のエネルギー特性に対してバランスした性能を達成した。それは,固定μを持つ元のLC-BLYPがかなり劣っている,原子化エネルギーの精度と形成熱を大きく改善する。一方,それは,イオン化ポテンシャル,電子親和性,および反応障壁に対して類似またはわずかに妥協した精度をもたらし,それに対して,元のLC-BLYPは合理的に良く機能する。本研究は,密度汎関数計算を改善するための機械学習技術の潜在的有用性を明確に強調した。Copyright 2019 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： イオン化ポテンシャル ,  *ニューラルネットワーク ,  機械学習 ,  運動エネルギー ,  最適化 ,  電子親和力 ,  *汎関数
準シソーラス用語： 機械学習技術 ,  反応障壁 ,  原子化エネルギー ,  エネルギー特性 ,  BLYP ,  熱化学 ,  密度汎関数計算 ,  *長距離 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 物理化学一般その他  (CB01030T) ,  分子の電子構造  (BH05010Q) ,  分子間相互作用  (BH07020P)

タイトルに関連する用語 (6件)： 埋め込み ,  ニューラルネットワーク ,  長距離 ,  相関 ,  汎関数 ,  性能改善