AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · रसायन विज्ञान और पदार्थ · arXiv · 2026-10-20

सीमित-आकार आणविक सिमुलेशन के लिए जनरेटिव मार्जिनल लर्निंग और प्रतिबल गणना में इसका अनुप्रयोग

मूल शीर्षक: Generative marginal learning for finite-size molecular simulation with application to stress calculation

छोटे आवर्ती निकायों के आणविक सिमुलेशन में स्थानीय प्रेक्षणीयों का अनुमान लगाते समय परिमित-आकार प्रभाव उत्पन्न होते हैं। लेखक जनरेटिव मार्जिनल लर्निंग (GML) प्रस्तावित करते हैं, जो बड़े निकायों के सिमुलेशन पर एक सशर्त डिफ़्यूज़न मॉडल को प्रशिक्षित करता है ताकि किसी रखे गए क्षेत्र के विन्यास उसके आसपास का सिमुलेशन किए बिना उत्पन्न किए जा सकें। रिक्ति दोष के निकट स्थानिक रूप से औसत Irving–Kirkwood प्रतिबल पर लागू करने पर, GML ने छोटे आवर्ती MD सिमुलेशनों की तुलना में युग्म संरचना और स्थानीय प्रतिबल की सटीकता में उल्लेखनीय सुधार किया।

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