CbLDM：一种从原子对分布函数恢复纳米结构的扩散模型
机器学习
2026-03-10 v4 材料科学
摘要
纳米结构逆问题是一个引人关注的问题，有助于研究人员理解纳米材料的性质与其结构之间的关系。本研究聚焦于从其原子对分布函数（PDF）恢复单金属纳米颗粒模型系统的问题，并将其视为一个高度病态的条件生成任务。本研究提出了一种基于条件的潜在扩散模型作为该问题的可行解决方案。该模型在潜在扩散模型框架内展示了一种加速方法，通过使用条件先验来估计条件后验分布，即 的近似分布。此外，本研究使用拉普拉斯矩阵代替距离矩阵来恢复纳米结构，这有助于提高稳定性。我们的研究表明，具有条件先验的潜在扩散模型能够生成与 PDF 观测一致且具有物理意义的纳米结构，从而为后续更复杂的逆问题奠定了基础。
引用
@article{arxiv.2509.01370,
title = {CbLDM: A Diffusion Model for recovering nanostructure from atomic pair distribution function},
author = {Jiarui Cao and Zhiyang Zhang and Heming Wang and Jun Xu and Ling Lan and Simon J. L. Billinge and Ran Gu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.01370},
year = {2026}
}