MULTIMODEと機械学習ポテンシャルを用いた計算スペクトロスコピー

調和近似を超えた計算振動スペクトロスコピーは、分子ポテンシャルに依存し、理想的には双極子およびおそらくより高次の電荷分布のモーメントに依存しています。過去10年間で、高精度の機械学習ポテンシャル（MLP）を生成する上でパラダイムシフトがありました。これらは、最新の回帰法を使用して数千の電子エネルギーに対して正確なフィッティングを行うものです。このようなMLPを使用することで、摂動理論から完全な変分計算に至るさまざまなポスト調和量子法と組み合わせることが可能になります。これらの手法について簡単にレビューした後、コードMULTIMODEに実装された振動自己無関係場および構成相互作用（VSCF + VCI）計算に焦点を当てます。このソフトウェアの2つの適用例として、蟻酸二量体とプロトン化されたオキサレートアニオンの赤外スペクトルの複雑な部分が示されます。MULTIMODEへの2つの新しいインターフェースが提供されます。一つは、MULTIMODEへのユーザーフレンドリーな入力を可能にするPythonベースのGUIです。二つ目のインターフェースであるPyFortはFortranで書かれ、Cラッパーを介してMULTIMODE内でPythonで書かれたMLPを使用します。これは、Meuwlyおよび共同研究者によるプロトン化オキサレートアニオン（C2O4H-）のPhysNetポテンシャルと、Csányiおよび共同研究者による「ユニバーサル」力場MACE-OFFのデモが提供されます。PhysNet MLPを使用したC2O4H-のMULTIMODE VSCF + VCI振動エネルギーは、PhysNet MLPの訓練に使用されたデータセットにトレーニングされた順列不変ポテンシャルを使用したものと良好に一致します。MACE-OFFインターフェースのテストはH2COで行われました。これらの例に対するPyFortソフトウェアは補足資料として提供されます。