A local Gaussian Processes method for fittingpotential surfaces that obviates the need to invertlarge matrices
Notice bibliographique
Résumé
In order to compute a vibrational spectrum, one often wishes to start with a set of ab initio Born-Oppenheimer potential values at points, called fitting points, and interpolate or fit to find values of the potential at quadrature or collocation points. It is common to do this once to build a potential energy surface (PES). Once the PES is known, it can be evaluated at any point in configuration space. Gaussian Process (GP) is frequently being used to make a PES. As is the case in other interpolation methods, to use GP one must store and invert a matrix whose size is the number of fitting points. The matrix is sometimes large enough that approximations are introduced to reduce the cost of the calculation. We show that is possible to use many local Gaussian Process fits rather than one global fit. Retaining only local Gaussians and the associated points works well despite the fact that other Gaussians have tails with significant amplitude in the local region. We demonstrate that from the potential values obtained from the local fits it is possible to compute accurate energy levels of formaldehyde. In one calculation, potential values were obtained with N = 120, 000 fitting points by inverting matrices of size less than m = 400. The local idea reduces the cost from N^3 to T(m3 + N), where T is the number of desired potential points.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».