論文の概要: Configuration Interaction Guided Sampling with Interpretable Restricted Boltzmann Machine
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06146v2
- Date: Tue, 17 Jun 2025 01:11:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-18 17:34:59.04161
- 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, Andres Mendez-Vazquez, Gerardo Rodriguez-Hernandez, Sandra Leticia Juárez-Osorio,
- 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。
提案手法は, 効率と収束性を高めるためにタブーリスト戦略を組み込むことにより, RBMのような生成モデルの利用を拡大する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0470286407954037
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- 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 construct the wavefunction as a linear combination of Slater determinants, but this becomes computationally expensive due to the factorial growth in the number of configurations. Our approach extends the use of a generative model such as the RBM by incorporating a taboo list strategy to enhance efficiency and convergence. The RBM is used to efficiently identify and sample the most significant determinants, thus accelerating convergence and substantially reducing computational cost. This method achieves up to 99.99% of the correlation energy while using up to four orders of magnitude fewer determinants compared to full CI calculations and up to two orders of magnitude fewer than previous state of the art methods. Beyond efficiency, our analysis reveals that the RBM learns electron distributions over molecular orbitals by capturing quantum patterns that resemble Radial Distribution Functions (RDFs) linked to molecular bonding. This suggests that the learned pattern is interpretable, highlighting the potential of machine learning for explainable quantum chemistry
- 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。
従来の構成相互作用(CI)法は、スレーター行列式の線形結合として波動関数を構成するが、構成数の因子的増加により計算コストがかかる。
提案手法は, 効率と収束性を高めるためにタブーリスト戦略を組み込むことにより, RBMのような生成モデルの利用を拡大する。
RBMは、最も重要な行列式を効率的に同定し、サンプリングするために使われ、収束を加速し、計算コストを大幅に削減する。
この方法は、最大99.99%の相関エネルギーを達成し、全CI計算よりも最大4桁少ない行列式と、従来の最先端法よりも最大2桁少ない相関式を用いる。
我々の分析では、RBMが分子軌道上の電子分布を、分子結合と結びついた放射分布関数(RDF)に似た量子パターンを捉えて学習していることが判明した。
このことは、学習パターンが解釈可能であることを示唆し、説明可能な量子化学における機械学習の可能性を強調している。
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