ИИ и сложнейшие проблемы мира · Химия и материалы · arXiv · 2026-10-20
Генеративное маргинальное обучение для молекулярного моделирования конечного размера с применением к расчёту напряжений
Оригинальное название: Generative marginal learning for finite-size molecular simulation with application to stress calculation
Молекулярные симуляции малых периодических систем страдают от эффектов конечного размера при оценке локальных наблюдаемых. Авторы предлагают генеративное маргинальное обучение (GML), которое обучает условную диффузионную модель на симуляциях больших систем, чтобы генерировать конфигурации сохраняемой области без моделирования её окружения. При применении к пространственно усреднённому напряжению Ирвинга–Кирквуда вблизи вакансионного дефекта GML существенно повысило точность парной структуры и локального напряжения по сравнению с малыми периодическими МД-симуляциями.