論文の概要: Efficient optimization of neural network backflow for ab-initio quantum chemistry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18843v2
• Date: Tue, 17 Jun 2025 17:48:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-18 15:22:20.029788
• Title: Efficient optimization of neural network backflow for ab-initio quantum chemistry
• Title（参考訳）: ab-initio量子化学におけるニューラルネットワークバックフローの効率的な最適化
• Authors: An-Jun Liu, Bryan K. Clark,
• Abstract要約: 第2量子化量子化学ハミルトニアンの基底状態は、分子特性を決定する鍵となる。 本稿では,効率的な周期的コンパクトな部分空間構築,局所的エネルギー評価,サンプリングの改善,物理インフォームド修正を含むアルゴリズム拡張スイートを紹介する。 改良された手法は、CCSDやCCSD(T)のような従来の量子化学手法を超越し、他のNQS手法よりも優れ、最先端のアブイニシアト技術と競合するエネルギーを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The ground state of second-quantized quantum chemistry Hamiltonians is key to determining molecular properties. Neural quantum states (NQS) offer flexible and expressive wavefunction ansatze for this task but face two main challenges: highly peaked ground-state wavefunctions hinder efficient sampling, and local energy evaluations scale quartically with system size, incurring significant computational costs. In this work, we overcome these challenges by introducing a suite of algorithmic enhancements, which includes efficient periodic compact subspace construction, truncated local energy evaluations, improved stochastic sampling, and physics-informed modifications. Applying these techniques to the neural network backflow (NNBF) ansatz, we demonstrate significant gains in both accuracy and scalability. Our enhanced method surpasses traditional quantum chemistry methods like CCSD and CCSD(T), outperforms other NQS approaches, and achieves competitive energies with state-of-the-art ab initio techniques such as HCI, ASCI, FCIQMC, and DMRG. A series of ablation and comparative studies quantifies the contribution of each enhancement to the observed improvements in accuracy and efficiency. Furthermore, we investigate the representational capacity of the ansatz, finding that its performance correlates with the inverse participation ratio (IPR), with more delocalized states being more challenging to approximate.
• Abstract（参考訳）: 第二量子化量子化学ハミルトンの基底状態は、分子の性質を決定する鍵となる。 ニューラル量子状態(NQS)は、このタスクに対して柔軟で表現力のある波動関数アンサーゼを提供するが、2つの大きな課題に直面している。 本研究では,効率的な周期的コンパクトな部分空間構築,ゆがんだ局所エネルギー評価,確率的サンプリングの改善,物理インフォームド修正を含むアルゴリズム拡張スイートを導入することで,これらの課題を克服する。 ニューラルネットワークのバックフロー(NNBF)アンサッツにこれらの技術を適用することで、精度とスケーラビリティの両方において大きな向上が示される。 改良された手法は、CCSDやCCSD(T)といった従来の量子化学手法を超越し、他のNQS手法よりも優れ、HCI、ASCI、FCIQMC、DMRGといった最先端のアブイニシアチブ技術と競合するエネルギーを得る。 一連のアブレーションと比較研究は、観測された精度と効率の改善に対する各エンハンスメントの寄与を定量化する。 さらに、アンザッツの表現能力について検討し、その性能が逆参加比(IPR)と相関し、より非局在状態の近似が困難であることを示す。

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