Efficient Implementation of Gaussian Process Regression Accelerated Saddle Point Searches with Application to Molecular Reactions
Rohit Goswami (1), Maxim Masterov (2), Satish Kamath (2), Alejandro Peña-Torres (1), Hannes Jónsson (1) ((1) Science Institute and Faculty of Physical Sciences, University of Iceland, Reykjavík, Iceland, (2) SURF, Amsterdam, The Netherlands)
在高维表面上定位第一顺序马鞍点的任务,将能量的变化描述为原子坐标的函数,是确定过渡状态理论谐波近似值中的热激活事件速率和估计热激活事件速率的重要一步。 当与电子结构计算直接结合时,收敛所需的能量和原子力评价的数量是一个主要问题。 在这里,我们描述了高斯过程回归(GPR)加速最小模式遵循方法的高效实现,其中二聚体用于估计黑森的最低特征模式。 代理能量表面在每次电子结构计算后构建和更新。 该方法应用于先前由Hermez及其同事 [J. 生成的500个分子反应的测试集。 化学。 理论计算。 18,6974(2022)]。 使用GPR与二聚体方法相比,使用GPR降低了达到马鞍点配置所需的电子结构计算数量。 尽管分子自由度的刚度范围很广,但计算是使用笛卡尔坐标进行的,并且发现需要类似数量的电子结构计算,作为Sella软件包中实现的精心设计的内部坐标方法。 目前在C++中实现GPR替代模型的效率足以使马鞍点搜索的墙壁时间在4个案例中的3个案例中减少,即使计算是在低Hartree-Fock级别进行的。
The task of locating first order saddle points on high-dimensional surfaces describing the variation of energy as a function of atomic coordinates is an essential step for identifying the mechanism and estimating the rate of thermally activated events within the harmonic approximation of transition state theory. When combined directly with electronic structure calculations, the number of energy and atomic force evaluations needed for convergence is a primary issue. Here, we describe an efficient...