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Efficient Gaussian process regression for prediction of molecular crystals harmonic free energies

npj Computational Materials 2021年第1期7卷 1552-1561页

作者： marcin krynski Mariana Rossi Fritz Haber Institute of the Max Planck Society Faradayweg 4-614195 BerlinGermany Faculty of Physics Warsaw University of TechnologyKoszykowa 7500-662 WarsawPoland MPI for the Structure and Dynamics of Matter Luruper Chaussee 14922765 HamburgGermany

We present a method to accurately predict the Helmholtz harmonic free energies of molecular crystals in high-throughput *** is achieved by devising a computationally efficient framework that employs a Gaussian Process Regression model based on local atomic *** cost to train the model with ab initio potentials is reduced by starting the optimization of the framework parameters,as well as the training and validation sets,with an empirical *** is then transferred to train the model based on density-functional theory potentials,including *** benchmarked our framework on a set of 444 hydrocarbon crystal structures,comprising 38 polymorphs and 406 crystal structures either measured in different conditions or derived from these *** performance and high prediction accuracy,with mean absolute deviation below 0.04 kJ mol^(−1) per atom at 300 K is achieved by training on as little as 60 crystal ***,we demonstrate the predictive efficiency and accuracy of the developed framework by successfully calculating the thermal lattice expansion of aromatic hydrocarbon crystals within the quasi-harmonic approximation,and predict how lattice expansion affects the polymorph stability ranking.

关键词： harmonic crystal Gaussian

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