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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09343v2
• Date: Sat, 29 Jul 2023 06:47:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 20:03:18.484008
• 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: 多電子Schr"odinger方程式の解は、Transformerベースのニューラルネットアーキテクチャによって直接得られる。 QiankunNetは、第一原理計算の精度と効率を大幅に改善する。 この手法は、計算コストがわずかである大規模シュリンガー方程式を解く可能性を秘めている。
• 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 solution to the many-electron Schr\"odinger equation is directly obtained through a Transformer-based neural-network architecture -- QiankunNet -- an approach that doesn't require external training data and significantly improves the accuracy and efficiency of first-principles calculations compared to previous Fermionic ansatz. By integrating the attention mechanism into our methodology, we effectively capture intricate quantum correlations. In addition, we utilize a batched sampling strategy to significantly improve both the sampling accuracy and efficiency. We also introduce a pre-training stage that incorporates the truncated configuration interaction solution into the variational ansatz, thereby 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. This methodology opens new avenues for chemical discovery and holds potential to solve large-scale Schr\"odinger equations with modest computational costs.
• Abstract（参考訳）: マルチ電子シュリンガー方程式の解は、TransformerベースのニューラルネットワークアーキテクチャであるQiankunNetによって直接得られる。これは外部のトレーニングデータを必要としないアプローチで、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著しく改善する。 注意機構を本手法に統合することにより,複雑な量子相関を効果的に捉えることができる。 また, サンプリング精度と効率を向上させるために, バッチサンプリング戦略を用いる。 また,変形型ansatzに切断型構成インタラクションソリューションを組み込んだ事前学習ステージを導入し,高い表現性を確保し,計算効率をさらに向上させる。 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のトランスフォーマーベースの言語モデルのパワーを示す。 この手法は化学発見のための新しい道を開き、計算コストを抑えた大規模シュリンガー方程式を解く可能性を秘めている。

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