論文の概要: Neural Quantum States and Peaked Molecular Wave Functions: Curse or Blessing?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07625v1
• Date: Wed, 14 Aug 2024 15:49:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-15 12:53:17.489094
• Title: Neural Quantum States and Peaked Molecular Wave Functions: Curse or Blessing?
• Title（参考訳）: ニューラル量子状態とピーク分子波関数:カースか祝福か?
• Authors: Aleksei Malyshev, Markus Schmitt, A. I. Lvovsky,
• Abstract要約: 本研究では, 局所エネルギーに対する計算コストの低いサロゲートを計算する手順を置き換えることなく, 自己回帰サンプリングのための新しいアルゴリズムを提案する。 我々の計算は資源を著しく少なくし、以前の計算よりも桁違いのスピードアップを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5530212768657544
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The field of neural quantum states has recently experienced a tremendous progress, making them a competitive tool of computational quantum many-body physics. However, their largest achievements to date mostly concern interacting spin systems, while their utility for quantum chemistry remains yet to be demonstrated. Two main complications are the peaked structure of the molecular wave functions, which impedes sampling, and large number of terms in second quantised Hamiltonians, which hinders scaling to larger molecule sizes. In this paper we address these issues jointly and argue that the peaked structure might actually be key to drastically more efficient calculations. Specifically, we introduce a novel algorithm for autoregressive sampling without replacement and a procedure to calculate a computationally cheaper surrogate for the local energy. We complement them with a custom modification of the stochastic reconfiguration optimisation technique and a highly optimised GPU implementation. As a result, our calculations require substantially less resources and exhibit more than order of magnitude speedup compared to the previous works. On a single GPU we study molecules comprising up to 118 qubits and outperform the ``golden standard'' CCSD(T) benchmark in Hilbert spaces of $\sim 10^{15}$ Slater determinants, which is orders of magnitude larger than what was previously achieved. We believe that our work underscores the prospect of NQS for challenging quantum chemistry calculations and serves as a favourable ground for the future method development.
• Abstract（参考訳）: ニューラル量子状態の分野は、最近大きな進歩を経験し、計算量子多体物理学の競争ツールとなった。 しかしながら、これまでの最大の成果は主にスピン系の相互作用に関するものであるが、量子化学の用途はまだ実証されていない。 2つの主な合併症は、サンプリングを妨げる分子波関数のピーク構造と、より大きな分子サイズへのスケーリングを妨げる第2の量子化されたハミルトニアンにおける多くの用語である。 本稿では,これらの問題を共同で解決し,ピーク構造がより効率的な計算の鍵となる可能性について論じる。 具体的には、置換のない自己回帰サンプリングのための新しいアルゴリズムと、局所エネルギーの計算的に安価なサロゲートを計算する手順を導入する。 我々は、確率的再構成最適化手法のカスタム修正と高度に最適化されたGPU実装でそれらを補完する。 その結果、我々の計算ではリソースが大幅に少なくなり、以前の計算よりも桁違いのスピードアップが要求される。 1つのGPU上で、最大118キュービットの分子を探索し、ヒルベルト空間の 'golden Standard''' CCSD(T) ベンチマークを$\sim 10^{15}$ Slater determinants で上回った。 我々の研究は、量子化学計算に挑戦するNQSの可能性を強調し、将来の手法開発に有利な土台となると信じている。

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