基于高斯过程的多原子分子势能面高效非参数拟合
化学物理
2016-11-23 v2
摘要
我们探索一种基于高斯过程(GP)回归的统计学习技术作为构建多原子分子多维势能面(PES)的高效非参数方法的性能。以分子 N 为例，我们展示仅用 240 个势能点即可构建六维 PES 的逼真 GP 模型。我们构建了一系列 GP 模型，并阐明了所得曲面精度随 点数量的收敛性。我们展示基于 个势能点的 GP 模型达到了与基于 16,421 个点的常规回归拟合相同的精度水平。GP 势能面模型无需用解析函数对 数据进行拟合，并且可容易地扩展到更高维曲面。
引用
@article{arxiv.1509.06473,
title = {Efficient non-parametric fitting of potential energy surfaces for polyatomic molecules with Gaussian processes},
author = {Jie Cui and Roman V. Krems},
journal= {arXiv preprint arXiv:1509.06473},
year = {2016}
}
备注
2 figures