Resumen - Inferencia Informada en Física de Procesos Gaussianos para la Estructura de Líquidos a partir de Datos de Difracción

Inferencia Informada en Física de Procesos Gaussianos para la Estructura de Líquidos a partir de Datos de Difracción

2025-07-10 17:33:28

{"Harry W. Sullivan","Brennon L. Shanks","Matej Cervenka","Michael P. Hoepfner"}

{physics.chem-ph,cond-mat.stat-mech}

Este documento de investigación introduce un nuevo marco para inferir estructuras de líquidos a partir de datos de dispersión utilizando un método no paramétrico bayesiano denominado procesos Gaussianos (GPs). Los aspectos clave de este enfoque son: - Utiliza un modelo de proceso Gaussiano informado por la física para inferir funciones de distribución radial (RDF) a partir de mediciones experimentales de dispersión. Esto significa que el modelo incorpora principios físicos y restricciones conocidos para asegurar que las estructuras inferidas sean físicamente realistas. - El modelo utiliza procesos Gaussianos no estacionarios con una función de media y kernel diseñados para mitigar los desafíos numéricos asociados con las transformadas de Fourier, que se utilizan para convertir los datos de dispersión en RDF. - El método incluye cuantificación de la incertidumbre, que proporciona información sobre la fiabilidad de las RDF inferidas. - El método se aplica tanto a líquidos simples (argon) como complejos (agua), demostrando su capacidad para inferir RDF y otras propiedades estructurales de manera precisa. - El artículo también discute las aplicaciones potenciales de este método, como la optimización de campos de fuerza, la validación de simulaciones de dinámica molecular y la comprensión de la relación entre la estructura y los potenciales interatómicos. En resumen, este documento presenta un nuevo y prometedor enfoque para inferir estructuras de líquidos a partir de datos de dispersión utilizando procesos Gaussianos informados por la física. El método proporciona resultados precisos y confiables y tiene el potencial de avanzar significativamente en nuestra comprensión de las estructuras de los líquidos y sus propiedades.