論文の概要: Configuration Interaction Guided Sampling with Interpretable Restricted Boltzmann Machine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06146v1
• Date: Tue, 10 Sep 2024 01:42:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 19:20:45.989169
• Title: Configuration Interaction Guided Sampling with Interpretable Restricted Boltzmann Machine
• Title（参考訳）: 解釈可能な制限ボルツマンマシンによる構成相互作用誘導サンプリング
• Authors: Jorge I. Hernandez-Martinez, Gerardo Rodriguez-Hernandez, Andres Mendez-Vazquez,
• Abstract要約: 本研究では,制限ボルツマンマシン (RBM) を用いたデータ駆動型手法を提案し,構成空間におけるシュリンガー方程式の解法を提案する。 この革新的なデータ駆動型アプローチは、量子化学の有望なツールを提供し、複雑なシステムの効率性と理解を両立させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1650821883155187
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a data-driven approach using a Restricted Boltzmann Machine (RBM) to solve the Schr\"odinger equation in configuration space. Traditional Configuration Interaction (CI) methods, while powerful, are computationally expensive due to the large number of determinants required. Our approach leverages RBMs to efficiently identify and sample the most significant determinants, accelerating convergence and reducing computational cost. This method achieves up to 99.99\% of the correlation energy even by four orders of magnitude less determinants compared to full CI calculations and up to two orders of magnitude less than previous state of the art works. Additionally, our study demonstrate that the RBM can learn the underlying quantum properties, providing more detail insights than other methods . This innovative data-driven approach offers a promising tool for quantum chemistry, enhancing both efficiency and understanding of complex systems.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,制限ボルツマンマシン (RBM) を用いたデータ駆動型手法を提案し,構成空間におけるシュリンガー方程式の解法を提案する。 従来の Configuration Interaction (CI) 手法は強力だが、大量の行列式を必要とするため計算コストがかかる。 提案手法では, RBMを用いて最も重要な行列式を効率よく同定, サンプリングし, 収束を加速し, 計算コストを低減している。 相関エネルギーの99.99\%は、完全なCI計算よりも4桁少ない行列式でも最大99.99\%、従来の最先端処理よりも最大2桁少ない値で達成される。 さらに,本研究では,RBMが基礎となる量子特性を学習できることを示し,他の手法よりも詳細な知見を提供する。 この革新的なデータ駆動型アプローチは、量子化学の有望なツールを提供し、複雑なシステムの効率性と理解を両立させる。

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