コニカル交差点周辺の二重値非断熱結合ベクトルの機械学習

近年、機械学習は、分子を基底電子状態で効率的にシミュレーションするために、第一原理ポテンシャルエネルギー面へのフィッティングにおいて大きな成功を収めました。このアプローチを励起状態の動力学に拡張するためには、ポテンシャルだけでなく非断熱結合ベクトル（NAC）も学習する必要があります。コニカル交差点を示す系においてNACを学習することは特に困難であり、幾何学的位相効果により、NACは二重値となる可能性があり、したがって標準的な機械学習技法のトレーニングデータには適さないことがあります。本研究では、NACを再構築できる補助的な単値関数のセットを導入し、信頼性のある機械学習アプローチを可能にします。