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J-GLOBAL ID：202002218038651086   整理番号：20A2345912

機械学習原子間ポテンシャルに用いる原子環境表現の感度と次元性【JST・京大機械翻訳】

Sensitivity and dimensionality of atomic environment representations used for machine learning interatomic potentials

著者 (3件)： Onat Berk (Warwick Centre for Predictive Modelling, School of Engineering, University of Warwick, Coventry CV4 7AL, United Kingdom) ,  Ortner Christoph (Warwick Mathematics Institute, University of Warwick, Coventry CV4 7AL, United Kingdom) ,  Kermode James R. (Warwick Centre for Predictive Modelling, School of Engineering, University of Warwick, Coventry CV4 7AL, United Kingdom)
資料名： Journal of Chemical Physics  (Journal of Chemical Physics)
巻： 153  号： 14  ページ： 144106-144106-19  発行年： 2020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： 化学環境を表現することは,機械学習アプローチによる材料と分子を記述するのに不可欠である。ここでは,これらの表現の系統的分類を示し,(i)摂動に対する感度と(ii)様々な原子環境表現と一連の材料データセットの有効次元を調べた。調査した表現は,原子中心対称性関数,Chebyshev多項式対称関数(CHSF),原子位置の滑らかな重なり,多体テンソル表現,および原子クラスタ展開を含む。領域(i)では,原子環境表現のいずれも接線方向摂動の下で線形に安定ではなく,CHSFに対しては,摂動の特定の選択に対して不安定性があり,表現の僅かな再定義で除去できることを示した。領域(ii)では,ほとんどの表現が精度の損失なしに有意に圧縮され,さらに,表現法の最適サブセットを選択することが,与えられたデータセットに対して構築された回帰モデルの精度を改善することを見出した。Copyright 2020 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： 対称性 ,  テンソル ,  体系分類 ,  *原子間ポテンシャル ,  Chebyshev多項式 ,  線形性 ,  不安定性 ,  接線方向 ,  回帰モデル ,  摂動 ,  *機械学習
準シソーラス用語： 原子クラスタ ,  中心対称性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 分子の電子構造  (BH05010Q)

タイトルに関連する用語 (7件)： 機械学習 ,  原子間ポテンシャル ,  原子 ,  環境 ,  表現 ,  感度 ,  次元