論文の概要: Direct Solving the Many-Electron Schr\"odinger Equation with a Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09343v1
• Date: Tue, 18 Jul 2023 15:29:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-19 14:03:47.692992
• Title: Direct Solving the Many-Electron Schr\"odinger Equation with a Language Model
• Title（参考訳）: 言語モデルを用いた多電子schr\"odinger方程式の直接解法
• Authors: Honghui Shang, Chu Guo, Yangjun Wu, Jinlong Yang
• Abstract要約: トランスフォーマーに基づくニューラルネットワークアーキテクチャ(QiankunNet)は、多電子シュリンガー方程式を解くために用いられる。 QiankunNetは、Fermionic ansatzと比較して、第一原理計算の精度と効率を著しく改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8470354623829577
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The many-electron Schr\"odinger equation is solved straightforwardly with a Transformer-based neural-network architecture (QiankunNet), which requires no external training data and significantly improves the accuracy and efficiency of first-principles calculations compared to previous Fermionic ansatz. The intricate quantum correlations are effectively captured by incorporating the attention mechanism into our methodology. Additionally, the batched sampling strategy is used to significantly improve the sampling accuracy and efficiency. Furthermore, a pre-training stage which incorporates the truncated configuration interaction solution into the variational ansatz, ensuring high expressiveness and further improving computational efficiency. QiankunNet demonstrates the power of the Transformer-based language model in achieving unprecedented efficiency in quantum chemistry calculations, which opens new avenues to chemical discovery and has the potential to solve the large-scale Schr\"odinger equation with modest computational cost.
• Abstract（参考訳）: マルチ電子Schr\"odinger方程式は、外部トレーニングデータを必要としないトランスフォーマーベースのニューラルネットワークアーキテクチャ(QiankunNet)で簡単に解き、以前のフェルミオンアンザッツと比較して第一原理計算の精度と効率を大幅に改善する。 複雑な量子相関は、我々の方法論に注意機構を組み込むことで効果的に捉えられる。 さらに、サンプリング精度と効率を大幅に向上させるため、バッチサンプリング戦略を用いる。 さらに、縮小構成相互作用解を変分アンサッツに組み込んで高い表現性を確保し、計算効率をさらに向上させる事前学習ステージを提供する。 qiankunnetは、量子化学計算において前例のない効率を達成するためにトランスフォーマーベースの言語モデルの力を実証し、化学発見への新しい道を開き、小さな計算コストで大規模schr\"odinger方程式を解く可能性を秘めている。

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