使用 Spectral Delta 核的 Gaussian Processes 以构建大分子高精度势能面
化学物理
2021-09-30 v1 计算物理
摘要
高维势能面 (PESs) 的插值通常使用物理启发的深度神经网络模型来完成。在本工作中，我们展示了 Gaussian Processes (GPs) 也能够对高维复杂物理系统进行插值。GPs 的准确性取决于核函数的鲁棒性，通过线性组合核函数可以提高准确性。在本工作中，我们提出了一种替代途径，通过 Bochner 定理对核函数进行参数化。我们对各种化学系统的 PES 进行了插值，仅使用 15,000 个训练点，就在 Benzene、Malonaldehyde、Ethanol 和质子化 Imidazole 二聚体上实现了低于 0.06 kcal/mol 的全局精度。此外，对于 Aspirin，我们使用 20,000 个点实现了 0.063 kcal/mol 的全局误差。鉴于这些结果，我们相信该核函数与系统无关，并可使 GPs 处理更广泛的高维物理系统。
引用
@article{arxiv.2109.14074,
title = {Gaussian Processes with Spectral Delta kernel for higher accurate Potential Energy surfaces for large molecules},
author = {Rodrigo A. Vargas-Hernández and Jake R. Gardner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.14074},
year = {2021}
}
备注
8 pages, 5 figures