ガウス過程を用いたベイズ最適化による定常点探索の高速化

arXiv stat.ML / 2026/4/17

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要点

この論文は、ポテンシャルエネルギー曲面における定常点探索で、サロゲートモデルを適切に構築することで高コストな電子構造評価の回数を約1桁（オーダー）削減でき、かつ基礎となる理論の精度を損なわないことを示している。
最小化、単一点サドル探索、両端探索の3つの課題を、同一の6ステップのサロゲート・ループで統一的に扱うベイズ最適化の見取り図を提案し、違いは内側の最適化目的と獲得関数（獲得基準）のみであると述べている。
手法は、微分観測を伴うガウス過程回帰、逆距離カーネル、アクティブラーニングを用いて、次に評価すべき地点をより効率的に決める。
スケーラビリティと頑健性のための運用向けオプション拡張として、Earth Mover’s Distanceによるfarthest-point sampling、MAP正則化、適応的な信頼半径、ランダムフーリエ特徴量などを開発している。
実装への橋渡しとして、教育目的のRustコードを提供し、3つの適用が同じベイズ最適化ループを共有することを示し、理論と実行を結び付けている。