Fugu-MT 論文翻訳(概要): A real neural network state for quantum chemistry

論文の概要: A real neural network state for quantum chemistry

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03755v1
Date: Tue, 10 Jan 2023 02:21:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-11 17:13:06.368500
Title: A real neural network state for quantum chemistry
Title（参考訳）: 量子化学のための真のニューラルネットワーク状態
Authors: Yangjun Wu, Xiansong Xu, Dario Poletti, Yi Fan, Chu Guo, Honghui Shang
Abstract要約: ボルツマン機械(Boltzmann machine, RBM)は、多電子Schr$ddottexto$dinger方程式を解くのに成功している。本稿では, RBM を応用した単層完全連結ニューラルネットワークを提案し, 初期量子化学問題の研究に応用する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9363665969803923
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The restricted Boltzmann machine (RBM) has been successfully applied to solve the many-electron Schr$\ddot{\text{o}}$dinger equation. In this work we propose a single-layer fully connected neural network adapted from RBM and apply it to study ab initio quantum chemistry problems. Our contribution is two-fold: 1) our neural network only uses real numbers to represent the real electronic wave function, while we obtain comparable precision to RBM for various prototypical molecules; 2) we show that the knowledge of the Hartree-Fock reference state can be used to systematically accelerate the convergence of the variational Monte Carlo algorithm as well as to increase the precision of the final energy.
Abstract（参考訳）: 制限ボルツマンマシン(RBM)は多電子Schr$\ddot{\text{o}}$dinger方程式を解くのに成功している。本研究では, RBM を応用した単層完全連結ニューラルネットワークを提案し, 量子化学問題の研究に応用する。私たちの貢献は2つあります。 1) ニューラルネットワークは実際の電子波動関数を表すためにのみ実数を用いるが, 様々な原型分子に対して, RBMに匹敵する精度が得られる。 2)Hartree-Fock参照状態の知識は,変動モンテカルロアルゴリズムの収束を体系的に加速し,最終エネルギーの精度を高めるために利用できることを示す。

関連論文リスト

Pairing-based graph neural network for simulating quantum materials [0.8192907805418583]
量子多体系をシミュレーションするためのペアリング型グラフニューラルネットワークを開発した。我々のニューラルネットワークを用いた変分モンテカルロは、多数の電子システムをシミュレートするための正確で柔軟でスケーラブルな手法を同時に提供します。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-03T17:12:29Z)
Towards Neural Variational Monte Carlo That Scales Linearly with System Size [67.09349921751341]
量子多体問題(Quantum many-body problem)は、例えば高温超伝導体のようなエキゾチックな量子現象をデミストする中心である。量子状態を表すニューラルネットワーク(NN)と変分モンテカルロ(VMC)アルゴリズムの組み合わせは、そのような問題を解決する上で有望な方法であることが示されている。ベクトル量子化技術を用いて,VMCアルゴリズムの局所エネルギー計算における冗長性を利用するNNアーキテクチャVector-Quantized Neural Quantum States (VQ-NQS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-21T19:00:04Z)
A Self-Attention Ansatz for Ab-initio Quantum Chemistry [3.4161707164978137]
本稿では、自己注意型ウェーブファンクショントランス(Psiformer)を用いたニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。我々は、Psiformerを他のニューラルネットワークのドロップイン代替として使用することができ、計算精度を劇的に向上させることができることを示した。これは、自己アテンションネットワークが電子間の複雑な量子力学的相関を学習できることを示し、より大きな系の化学計算において前例のない精度に達するための有望な経路であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-24T15:38:55Z)
Artificial stochastic neural network on the base of double quantum wells [0.0]
本稿では,量子力学粒子を応用したニューラルネットワークのモデルについて検討する。粒子の自己ポテンシャルの形式と2つの相互作用ポテンシャル(励起と阻害)が提案される。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-16T07:54:19Z)
Neural network enhanced measurement efficiency for molecular groundstates [63.36515347329037]
いくつかの分子量子ハミルトニアンの複雑な基底状態波動関数を学習するために、一般的なニューラルネットワークモデルを適用する。ニューラルネットワークモデルを使用することで、単一コピー計測結果だけで観測対象を再構築するよりも堅牢な改善が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-30T17:45:05Z)
Computing molecular excited states on a D-Wave quantum annealer [52.5289706853773]
分子系の励起電子状態の計算にD波量子アニールを用いることを実証する。これらのシミュレーションは、太陽光発電、半導体技術、ナノサイエンスなど、いくつかの分野で重要な役割を果たしている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-01T01:02:17Z)
Helping restricted Boltzmann machines with quantum-state representation by restoring symmetry [0.0]
ニューラルネットワークに基づく変動波関数は、量子多体状態を正確に表現するための強力なアンサッツとして認識されている。最も単純なニューラルネットワークである制限ボルツマンマシン(RBM)を用いて変動波関数を構築し、基本量子スピンハミルトニアンに適用する。その結果, RBM波動関数は, 基底状態と励起状態の計算の両方において, 最先端の精度を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-30T16:25:28Z)
Variational Monte Carlo calculations of $\mathbf{A\leq 4}$ nuclei with an artificial neural-network correlator ansatz [62.997667081978825]
光核の基底状態波動関数をモデル化するためのニューラルネットワーク量子状態アンサッツを導入する。我々は、Aleq 4$核の結合エネルギーと点核密度を、上位のピオンレス実効場理論から生じるものとして計算する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-28T14:52:28Z)
Exact representations of many body interactions with RBM neural networks [77.34726150561087]
我々は、RBMの表現力を利用して、多体接触相互作用を1体演算子に正確に分解する。この構成は、ハバードモデルでよく知られたヒルシュの変換を、核物理学におけるピオンレスFTのようなより複雑な理論に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-07T15:59:29Z)
Simulation of Thermal Relaxation in Spin Chemistry Systems on a Quantum Computer Using Inherent Qubit Decoherence [53.20999552522241]
我々は,実世界の量子システムの振舞いをシミュレーションする資源として,キュービットデコヒーレンスを活用することを目指している。熱緩和を行うための3つの方法を提案する。結果,実験データ,理論的予測との間には,良好な一致が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-03T11:48:11Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。