A recipe for scalable attention-based MLIPs: unlocking long-range accuracy with all-to-all node attention
이 논문은 대규모 데이터와 모델 스케일링 하에서 물리 기반 편향을 대체하여 장거리 상호작용을 정확하게 포착하고 실험 관측치를 재현하는 새로운 어텐션 기반 기계학습 원자 간 힘 모델인 AllScAIP 를 제안합니다.
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155 편의 논문
Approximate normalizations for approximate density functionals
이 논문은 전자 수에 대한 정규화 원칙을 위반함으로써 근사 밀도 범함수 계산의 정확도를 크게 향상시킬 수 있음을 다양한 예시와 함께 제시하고, 1 차원에서는 정규화 보정을 명시적으로 유도하며 2 차원 이상에서는 웨이 (Weyl) 점근학을 통해 임의의 공동에 대한 보정을 제시합니다.
Reducing the Cost of Energy Differences in Variational Monte Carlo with Spotlight Sampling
이 논문은 국소 화학 변화에 따른 에너지 차이를 예측할 때 변이 몬테카를로 방법의 계산 비용을 시스템 크기에 비례하는 선형 수준으로 획기적으로 줄일 수 있는 '스포트라이트 샘플링' 기법을 제안하고, 알코올의 결합 신장 에너지 및 다양한 분자 시스템에 대한 테스트를 통해 그 유효성을 입증합니다.
A reduced-cost third-order algebraic diagrammatic construction based on state-specific frozen natural orbitals: Application to the electron-attachment problem
이 논문은 상태별 고정된 자연 오비탈, 밀도 적합 및 절단된 자연 보조 함수를 활용하여 전자 부가 문제에 대한 저비용 3 차 대수적 도식 구성 이론을 개발하고, 이를 통해 기존 방법 대비 계산 효율성을 크게 향상시키면서도 비가치성 상관 결합 음이온을 포함한 다양한 시스템에서 높은 정확도를 달성했음을 보고합니다.
The Spin-MInt Algorithm: an Accurate and Symplectic Propagator for the Spin-Mapping Representation of Nonadiabatic Dynamics
이 논문은 비단열 동역학의 스핀-매핑 표현을 직접적으로 전파하는 최초의 정확하고 심플렉틱한 알고리즘인 '스핀-MInt'를 제안하여, 기존 방법론보다 계산 효율성과 정확도가 뛰어나며 다양한 모델에서 검증되었음을 보고합니다.
Casimir effect with dielectric matter in salted water and implications at the cell scale
이 논문은 소금물이 포함된 유전체 물질에서 Casimir 효과가 기존 생각보다 더 긴 범위를 가지며, 특히 세포 내 액틴 섬유와 같은 생물학적 거리에서 보편적 기여가 지배적이어서 세포 규모에서 중요한 함의를 가진다고 주장합니다.
Rapid Dissipative Ground State Preparation at Chemical Transition States
이 논문은 반응 경로를 계산적 원시 연산으로 활용하여 프로크루스테스 정렬 궤도 회전과 공학적 소산 냉각을 결합함으로써, 강상관 영역의 화학 전이 상태에서도 개 궤도에 대해 에너지 오차 이내의 바닥 상태를 의 게이트 복잡도로 효율적으로 준비하는 소산성 바닥 상태 준비 프로토콜을 제안합니다.
Hybrid Quantum-Classical Encoding for Accurate Residue-Level pKa Prediction
이 논문은 가우시안 커널 기반의 양자 영감 특징 매핑과 고전적 구조 특징을 결합한 하이브리드 양자 - 고전 딥러닝 프레임워크를 제안하여, 기존 모델보다 우수한 일반화 성능과 실험적 전이성을 보이는 잔기 수준 pKa 예측 방법을 제시합니다.
Matlantis-PFP v8: Universal Machine Learning Interatomic Potential with Better Experimental Agreements via r2SCAN Functional
이 논문은 PBE 함수형의 한계를 극복하고 r2SCAN 함수형으로 학습된 범용 기계학습 원자간 퍼텐셜 'Matlantis-PFP v8'을 소개하여, 다양한 화학 영역에서 실험 데이터 및 고정밀 기준과 더 높은 일치도를 보이며 용융점 예측 오차를 기존 모델 대비 절반 수준으로 줄였음을 보여줍니다.
Micropatterning photopolymerizable hydrogels for diffusion studies using pillar arrays or photomasks
이 논문은 기둥 배열과 포토마스크를 활용한 두 가지 플랫폼을 통해 PEGDA-PEG 하이드로겔의 온칩 미세패터닝 및 인시튜 중합 기술을 개발하여 분자 확산 연구 및 다양한 바이오 응용 분야에 활용 가능한 새로운 방법을 제시합니다.
Pattern stability in reaction-diffusion systems depends on path entropy
이 논문은 비평형 반응 - 확산 시스템에서 메타안정 패턴의 안정성이 열역학이 아닌 경로 엔트로피에 의해 결정됨을 보이며, 이를 설명하기 위해 단일 최적 전이 경로와 그 요동을 기반으로 전이 속도를 효율적으로 계산하는 비평형 인스턴톤 프레임워크를 제시합니다.
Why ice is so slippery
이 논문은 나노 스케일 시뮬레이션만으로는 얼음의 미끄러움을 설명할 수 없으며, 마찰열로 인한 접촉면 온도 상승이 얼음의 미끄러움 결정적 요인임을 규명했다고 요약할 수 있습니다.
ChemFit: A concurrent framework for model parametrization
이 논문은 계산 화학 및 물리학에서 비용이 많이 드는 시뮬레이션 기반 목적 함수를 효율적으로 최적화하기 위해, 이질적인 기여도를 통합하고 대규모 병렬 평가를 지원하며 최적화 알고리즘과 독립적으로 작동할 수 있는 유연한 파이썬 프레임워크인 ChemFit 을 소개합니다.
Accurate prediction of inverted singlet-triplet excited states using self-consistent spin-opposite perturbation theory
이 논문은 O2BMP2 방법이 높은 정확도와 낮은 계산 비용 () 을 동시에 제공하여 차세대 역전 단일항 - 삼중항 (INVEST) 물질의 고처리량 스크리닝에 적합함을 입증합니다.
Accurate prediction of K-edge excitation energies using state-specific self-consistent perturbation theory
이 논문은 새로운 일체 Møller-Plesset 섭동 이론 (OBMP2) 을 기반으로 한 SCF 프로토콜이 K-에지 여기 상태 예측에 있어 기존 표준 기법들보다 뛰어난 정확도와 견고성을 보인다는 것을 입증합니다.
Thermodynamic Descriptors from Molecular Dynamics as Machine Learning Features for Extrapolable Property Prediction
본 논문은 분자 동역학 시뮬레이션에서 추출한 열역학적 특성을 머신러닝 피처로 활용함으로써, 기존 구조 기반 모델이 학습 영역 밖의 화학종 (무기물, 염, 비유기 원소 포함 분자 등) 에 대해 예측이 불가능했던 한계를 극복하고 외삽 가능한 물성 예측을 가능하게 하는 물리 기반 프레임워크를 제안합니다.
Compactifying the Electronic Wavefunction II: Quantum Estimators for Spin-Coupled Generalized Valence Bond Wavefunctions
이 논문은 비직교 스핀 결합 일반화 가전자 결합 (SCGVB) 파동함수의 중첩 및 해밀토니안 행렬 요소를 계산하기 위해, 보조 큐비트와 제어 연산 없이 로컬 파울리 측정을 기반으로 한 얕은 회로 양자 프레임워크를 제안하고 H4 분자 시뮬레이션을 통해 그 정확성과 화학적 일관성을 검증했습니다.
Note on a rigorous derivation of self-consistent double-hybrid functional theory via generalized Kohn-Sham theory and cumulant approximation
이 논문은 일반화된 Kohn-Sham 형식주의와 1-체 Møller-Plesset 2 차 섭동 이론을 결합하여, 기존 이중 혼성 함수의 비자기일관성 문제를 해결하고 OEP 나 섭동 궤도 이완 보정 없이 엄밀하게 유도된 자기일관적 이중 혼성 밀도 함수 이론 (OBDHF) 을 제안합니다.
Raman relaxation in Yb(III) molecular qubits: non-trivial correlations between spin-phonon coupling and molecular structure
이 논문은 Yb(III) 분자 큐비트의 스핀 - 포논 이완을 결정하는 라만 과정이 단순한 구조 - 자기 상관관계로는 설명하기 어려운 비자명한 특성을 보임을 ab initio 계산을 통해 규명하고, 이를 위해 예측 가능한 첫 번째 원리 기반 프레임워크가 필요함을 강조합니다.
Permutation invariant multi-scale full quantum neural network wavefunction
이 논문은 퍼뮤테이션 불변성과 다중 스케일 구조를 갖춘 신경망 프레임워크를 통해 보른 - 오펜하이머 근사를 넘어 전자, 원자핵, 뮤온을 포함한 전체 양자 파동함수를 직접 모델링하여 복잡한 다체계의 양자 상관관계를 효율적으로 해결하는 새로운 접근법을 제시합니다.