预测凝聚相系统对电场扰动的电子密度响应
化学物理
2023-07-19 v1 材料科学
摘要
我们提出了一种局部且可迁移的机器学习方法，能够预测分子与周期系统对外加均匀电场的实空间密度响应。新方法 SALTER 建立在对称适配高斯过程回归 SALTED 框架之上。SALTER 仅需对用于表示原子环境的描述符做一处微小但必要的修改。我们展示了该方法在孤立水分子、体相水及萘晶体上的表现。预测密度响应的均方根误差处于或低于 10%，且仅需略多于 100 个训练结构。由此导出的量，如极化率张量乃至进一步由这些张量导出的拉曼光谱，与直接由量子力学方法计算的结果吻合良好。因此，SALTER 在预测导出量时表现出优异性能，同时保留了完整电子响应中所含的全部信息。该方法因而能够学习化学语境下的矢量场，并为进一步发展树立里程碑。
引用
@article{arxiv.2304.09057,
title = {Predicting the Electronic Density Response of Condensed-Phase Systems to Electric Field Perturbations},
author = {Alan M Lewis and Paolo Lazzaroni and Mariana Rossi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.09057},
year = {2023}
}
备注
Main text: 7 pages, 5 figures. SI: 5 pages, 4 figures