Computational study of molecules and materials from first principles is a cornerstone of physics, chemistry, and materials science, but limited by the cost of accurate and precise simulations. In settings involving many simulations, machine learning can reduce these costs, often by orders of magnitude, by interpolating between reference simulations. This requires representations that describe any molecule or material and support interpolation. We comprehensively review and discuss current representations and relations between them, using a unified mathematical framework based on many-body functions, group averaging, and tensor products. For selected state-of-the-art representations, we compare energy predictions for organic molecules, binary alloys, and Al-Ga-In sesquioxides in numerical experiments controlled for data distribution, regression method, and hyper-parameter optimization.


翻译:根据最初的原则对分子和材料进行计算性研究是物理学、化学和材料科学的基石,但受到精确和精确模拟成本的限制。在涉及许多模拟的环境下,机器学习可以降低这些费用,通常通过在参考模拟之间相互调和,通过在参考模拟之间相互调和来降低费用。这需要描述任何分子或材料并支持相互调和。我们利用基于许多身体功能、群体平均和抗拉产品的统一数学框架,全面审查和讨论它们之间的当前表现和关系。对于某些最先进的表述,我们比较了在数据分布、回归法和超参数优化控制的数字实验中对有机分子、二元合金和Al-Ga-In sequix的能源预测。

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机器学习(Machine Learning)是一个研究计算学习方法的国际论坛。该杂志发表文章,报告广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果。该杂志的特色论文描述研究的问题和方法,应用研究和研究方法的问题。有关学习问题或方法的论文通过实证研究、理论分析或与心理现象的比较提供了坚实的支持。应用论文展示了如何应用学习方法来解决重要的应用问题。研究方法论文改进了机器学习的研究方法。所有的论文都以其他研究人员可以验证或复制的方式描述了支持证据。论文还详细说明了学习的组成部分,并讨论了关于知识表示和性能任务的假设。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ml/
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