論文の概要: Accurate Computation of Quantum Excited States with Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16848v3
- Date: Tue, 3 Sep 2024 11:53:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-04 22:35:08.326456
- Title: Accurate Computation of Quantum Excited States with Neural Networks
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークによる量子励起状態の高精度計算
- Authors: David Pfau, Simon Axelrod, Halvard Sutterud, Ingrid von Glehn, James S. Spencer,
- Abstract要約: 量子系の最低励起状態を推定するための変分モンテカルロアルゴリズムを提案する。
本手法はベンゼンスケール分子の正確な垂直励起エネルギーを得るための最初の深層学習手法である。
我々はこの技術が原子、核、凝縮物質物理学への応用に大きな関心を寄せることを期待している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.99320937849508
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a variational Monte Carlo algorithm for estimating the lowest excited states of a quantum system which is a natural generalization of the estimation of ground states. The method has no free parameters and requires no explicit orthogonalization of the different states, instead transforming the problem of finding excited states of a given system into that of finding the ground state of an expanded system. Expected values of arbitrary observables can be calculated, including off-diagonal expectations between different states such as the transition dipole moment. Although the method is entirely general, it works particularly well in conjunction with recent work on using neural networks as variational Ans\"atze for many-electron systems, and we show that by combining this method with the FermiNet and Psiformer Ans\"atze we can accurately recover vertical excitation energies and oscillator strengths on a range of molecules. Our method is the first deep learning approach to achieve accurate vertical excitation energies, including challenging double excitations, on benzene-scale molecules. Beyond the chemistry examples here, we expect this technique will be of great interest for applications to atomic, nuclear and condensed matter physics.
- Abstract（参考訳）: 基底状態の推定の自然な一般化である量子系の最低励起状態を推定するための変分モンテカルロアルゴリズムを提案する。
この方法は自由パラメータを持たず、異なる状態の明示的な直交化を必要としない。代わりに、与えられたシステムの励起状態を見つけるという問題を拡張されたシステムの基底状態を見つける問題に変換する。
任意の観測可能量の期待値は、遷移双極子モーメントのような異なる状態間の非対角予測を含む計算可能である。
本手法は完全に汎用的ではあるが, ニューラルネットワークを多電子系における変分Ans\atzeとして利用する最近の研究と組み合わせて, この手法をFermiNetとPsiformer Ans\atzeと組み合わせることで, 様々な分子の垂直励起エネルギーと振動子強度を正確に回復できることが示されている。
本手法は, ベンゼンスケール分子上での2重励起を含む, 正確な垂直励起エネルギーを達成するための, 初めての深層学習手法である。
ここでの化学の例の他に、原子、核、凝縮物質物理学への応用には、この技術が大きな関心を持つだろう。
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