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J-GLOBAL ID：202002220319656429   整理番号：20A0335512

分子結晶の振動RamanスペクトルをシミュレートするためのGauss過程回帰の使用【JST・京大機械翻訳】

Using Gaussian process regression to simulate the vibrational Raman spectra of molecular crystals

著者 (4件)： Raimbault Nathaniel (Fritz Haber Institute of the Max Planck Society, Faradayweg 4-6, D-14195 Berlin, Germany) ,  Grisafi Andrea (Ecole Polytechnique Federale de Lausanne, Route Cantonale, 1015 Lausanne, Switzerland) ,  Ceriotti Michele (Ecole Polytechnique Federale de Lausanne, Route Cantonale, 1015 Lausanne, Switzerland) ,  Rossi Mariana (Fritz Haber Institute of the Max Planck Society, Faradayweg 4-6, D-14195 Berlin, Germany)
資料名： New Journal of Physics (Web)  (New Journal of Physics (Web))
巻： 21  号： 10  ページ： 105001 (14pp)  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7017A  ISSN： 1367-2630  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 分子結晶の振動特性は,分子の化学的性質と構造的配置の両方を同定するために,構造フィンガープリントとして常に使用されている。これらの特性のシミュレーションは典型的に非常に費用がかかり,特に電場に対する材料の応答特性を扱うとき,摂動電子密度の良好な記述を必要とする。本研究では,Gauss過程回帰(GPR)を用いて,分子と分子結晶の静的分極率と誘電感受率を予測した。この枠組みをab initio分子動力学と組み合わせて,それらの非調和振動Ramanスペクトルを予測した。GPRの異なるフレーバーの性能を比較することにより,データ表現,対称性および局所性の重要性を強調した。特に,最近開発されたGPRの対称性適応版を用いる利点を示した。例として,分離した分子としてパラセタモールを,異なる結晶形で選択した。1000以上の訓練点を有する全ての場合に正確な振動Ramanスペクトルを得,結晶GPRモデルに対するベースラインとして分子単量体上に訓練したGPRを用いた場合に改善を得た。最後に,著者らの方法論は多形性形式を通して移転可能であることを示した。すなわち,一つの結晶構造に対するデータに関するモデルを訓練することができ,二次多形に対するスペクトルを正確に予測することができる。この手順は,経験的力場または機械学習ポテンシャルエネルギー面に関する力評価を実行するとき,電子構造特性にアクセスするための独立したルートを提供する。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 対称性 ,  摂動 ,  *結晶 ,  ポテンシャルエネルギー面 ,  結晶構造 ,  *分子結晶 ,  電場 ,  単量体 ,  *スペクトル ,  機械学習 ,  電子密度 ,  *Ramanスペクトル ,  分極率 ,  局所性 ,  非調和振動

分類 (2件)： 無機化合物の可視・紫外スペクトル  (BM08084P) ,  量子光学一般  (BD04010X)

タイトルに関連する用語 (3件)： 分子結晶 ,  Ramanスペクトル ,  Gauss過程回帰