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克里斯托夫·奥尔特纳;王阳帅

机器学习原子间势泛化分析框架。 （英语） Zbl 1526.74005号

多尺度模型。模拟。 21，第3期，1053-1080（2023）。
概要：机器学习的原子间势（MLIP）和力场（即原子和分子的相互作用定律）通常是在有限的数据集上训练的，这些数据集只覆盖了可能输入结构的整个空间的一小部分。然而，MLIP能够在涉及（似乎）更复杂结构的模拟中准确预测力和能量。在本文中，我们提出了一个框架，在这个框架内可以严格地理解这种泛化。作为一个典型示例，我们将该框架应用于模拟晶体中的点缺陷。在这里，我们演示了仿真的准确性如何明确取决于训练结构的大小、模型拟合的观测类型（例如，能量、力、力常数、维里数）以及拟合精度。我们获得的新理论见解部分证明了MLIP文献中当前最佳实践的合理性，此外，还提出了收集培训数据和设计损失函数的新方法。

引用于1文件

MSC公司：

74A25型 固体力学中的分子、统计和动力学理论
74E15型 晶体结构
74秒99 固体力学中的数值方法和其他方法
68T05年 人工智能中的学习和自适应系统
74年第35季度 与可变形固体力学有关的偏微分方程

关键词：

先验误差估计;Bravais晶格;晶体多点缺陷;存在;平衡稳定性;线性原子团簇展开;分子模拟算法

软件：

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PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{C.Ortner}和\textit{Y.Wang}，多尺度模型。模拟。21，第3号，1053--1080（2023；Zbl 1526.74005）
全文： 内政部 arXiv公司

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