AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · रसायन विज्ञान और पदार्थ · arXiv · 2026-10-21

CrystalAR: सममित क्रिस्टल जनरेशन के लिए ऑटोरिग्रेसिव मॉडलिंग

मूल शीर्षक: CrystalAR: Autoregressive Modeling for Symmetric Crystal Generation

क्रिस्टल जनरेटिव मॉडलों में स्पेस-ग्रुप सममिति को सम्मिलित करना परमाण्विक प्रजातियों और क्रिस्टलोग्राफिक साइटों के बीच स्टॉइकियोमेट्रिक संबंधों की संयोजिक जटिलता को बढ़ाता है और असतत क्रिस्टलोग्राफिक टेम्पलेट्स की खोज तथा उन्हें सतत 3D संरचनाओं के रूप में साकार करने के बीच तनाव उत्पन्न करता है। CrystalAR Wyckoff सममिति टेम्पलेट्स और संपूर्ण क्रिस्टल संरचनाओं को एक ही ऑटोरिग्रेसिव सीक्वेंस में मॉडल करता है, सतत कोऑर्डिनेट जनरेशन को रेज़ोल्यूशन स्तरों पर असतत स्थानिक स्थानीकरण निर्णयों के सममिति-शर्तित पदानुक्रम के रूप में पुनर्परिभाषित करता है और कॉन्स्ट्रेंट-अवेयर खोज को सक्षम करता है। यह प्रतिस्पर्धी डी नोवो जनरेशन प्रदर्शन और टेम्पलेट-मुक्त क्रिस्टल संरचना भविष्यवाणी सटीकता हासिल करते हुए मजबूत सममिति-टेम्पलेट जनरेशन को बनाए रखता है।

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