Self-learning path integral hybrid Monte Carlo with mixed and machine learning potentials for modeling nuclear quantum effects in water

水の核量子効果をモデル化するための第一原理と機械学習ポテンシャルを組み合わせた自己学習経路積分ハイブリッドモンテカルロ法

Thomsen, B.  ; 永井 佑紀*   ; 小林 恵太 ; 濱田 幾太郎*; 志賀 基之   

Thomsen, B.; Nagai, Yuki*; Kobayashi, Keita; Hamada, Ikutaro*; Shiga, Motoyuki

SL-PIHMC-MIX法は、第一原理計算と機械学習ポテンシャルを混合した自己学習型経路積分ハイブリッドモンテカルロ法である。SL-PIHMC-MIX法を用いると、第一原理経路積分分子動力学法(PIMD法)よりも、室温の水の構造を計算し収束させるのに必要な第一原理DFT計算の回数を一桁減らすことができる。

We introduce the self-learning path integral hybrid Monte Carlo with mixed and machine learning potentials (SL-PIHMC-MIX) method which allows the application of hybrid Monte Carlo for both path integrals and for larger system sizes. The method shows savings of an order of magnitude with respect to the number of DFT calculations needed to calculate and converge the structure of room temperature water when using SL-PIHMC-MIX over ab initio path integral molecular dynamics (PIMD).