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。

関連論文リスト

• TensoMeta-VQC: A Tensor-Train-Guided Meta-Learning Framework for Robust and Scalable Variational Quantum Computing [60.996803677584424]
  TensoMeta-VQCは、VQCの堅牢性とスケーラビリティを大幅に向上させるために設計された、TT誘導型メタラーニングフレームワークである。 我々のフレームワークは、量子回路パラメータの生成を古典的なTTネットワークに完全に委譲し、量子ハードウェアから最適化を効果的に分離する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-01T23:37:55Z)
• VQC-MLPNet: An Unconventional Hybrid Quantum-Classical Architecture for Scalable and Robust Quantum Machine Learning [60.996803677584424]
  変分量子回路(VQC)は、量子機械学習のための新しい経路を提供する。 それらの実用的応用は、制約付き線形表現性、最適化課題、量子ハードウェアノイズに対する鋭敏感といった固有の制限によって妨げられている。 この研究は、これらの障害を克服するために設計されたスケーラブルで堅牢なハイブリッド量子古典アーキテクチャであるVQC-MLPNetを導入している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-12T01:38:15Z)
• Efficient quantum state preparation through seniority driven operator selection [0.0]
  量子アルゴリズムは、量子デバイス上での電子状態の正確な表現を必要とする。 既存の手法は、化学精度とゲート効率の競合する要求のバランスをとるのに苦労している。 本稿では,分子の強い相関を効率的に捉えることに焦点を当てたアルゴリズムフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-28T12:56:57Z)
• Deep-Unrolling Multidimensional Harmonic Retrieval Algorithms on Neuromorphic Hardware [78.17783007774295]
  本稿では,高精度かつエネルギー効率の高い単発多次元高調波検索のための変換に基づくニューロモルフィックアルゴリズムの可能性について検討する。 複雑な値の畳み込み層と活性化をスパイクニューラルネットワーク(SNN)に変換する新しい手法を開発した。 変換されたSNNは、元のCNNに比べて性能が低下し、ほぼ5倍の電力効率を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-05T09:41:33Z)
• Enhancing Variational Quantum Circuit Training: An Improved Neural Network Approach for Barren Plateau Mitigation [0.0]
  変分量子アルゴリズム(VQA)は、短期量子コンピューティングにおいて最も有望なアルゴリズムの一つである。 コスト関数を最適化するために回路パラメータを反復的に更新する。 変分量子回路(VQCs)の訓練は、バレンプラトー(BPs)と呼ばれる現象の影響を受けやすい
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-14T06:43:37Z)
• Leveraging Pre-Trained Neural Networks to Enhance Machine Learning with Variational Quantum Circuits [48.33631905972908]
  我々は、事前学習されたニューラルネットワークを用いて変分量子回路(VQC)を強化する革新的なアプローチを導入する。 この手法は近似誤差をキュービット数から効果的に分離し、制約条件の必要性を除去する。 我々の結果はヒトゲノム解析などの応用にまで拡張され、我々のアプローチの幅広い適用性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-13T12:03:39Z)
• Fourier Neural Operators for Learning Dynamics in Quantum Spin Systems [77.88054335119074]
  ランダム量子スピン系の進化をモデル化するためにFNOを用いる。 量子波動関数全体の2n$の代わりに、コンパクトなハミルトン観測可能集合にFNOを適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-05T07:18:09Z)
• Improved Optimization for the Neural-network Quantum States and Tests on the Chromium Dimer [11.985673663540688]
  ニューラルネットワーク量子状態(NQS)は、かなり高度な波動関数アンザッツ研究を持っている。 この研究は、NQSを用いたVMC最適化の計算要求を減らすために、3つのアルゴリズム拡張を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-14T15:07:57Z)
• Projective Quantum Eigensolver via Adiabatically Decoupled Subsystem Evolution: a Resource Efficient Approach to Molecular Energetics in Noisy Quantum Computers [0.0]
  我々は,ノイズ中間スケール量子(NISQ)ハードウェアを用いて,分子系の基底状態エネルギーを正確に計算することを目的とした射影形式を開発した。 本研究では,将来の耐故障システムにおいて,必要な精度を同時に確保しながら,ノイズ下での優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-13T13:27:40Z)
• Neural network backflow for ab-initio quantum chemistry [0.0]
  ニューラルネットワークのバックフロー波動関数を用いて,分子ハミルトニアンの最先端エネルギーを実現する方法を示す。 私たちが研究した分子では、NNBFはCCSDや他のニューラルネットワーク量子状態よりも低いエネルギー状態を与える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T19:37:21Z)
• Scalable Imaginary Time Evolution with Neural Network Quantum States [0.0]
  ニューラルネットワーク量子状態(NQS)としての量子波関数の表現は、多体量子系の基底状態を見つけるための強力な変分アンサッツを提供する。 我々は、計量テンソルの計算をバイパスするアプローチを導入し、代わりにユークリッド計量を用いた一階降下にのみ依存する。 我々は,NQSのエネルギーが減少するまで最適な時間ステップを決定し,目標を固定し,適応的に安定させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-28T12:26:43Z)
• NNQS-Transformer: an Efficient and Scalable Neural Network Quantum States Approach for Ab initio Quantum Chemistry [6.445053535755014]
  電子構造計算のための高性能NNQS法を開発した。 1)量子波関数アンサッツとしてのトランスフォーマーベースアーキテクチャ、(2)データの局所性を保ち、異なる計算アーキテクチャによく適応する変分モンテカルロ(VMC)アルゴリズムのためのデータ中心並列化スキーム、(3)サンプリングコストを削減し、優れた負荷バランスを実現する並列バッチサンプリング戦略、(4)メモリと計算効率の両方に優れた並列ローカルエネルギー評価スキーム、(5)実化学システムの研究は、我々の手法の精度を最先端に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-29T06:04:43Z)
• Neural-network quantum states for ultra-cold Fermi gases [49.725105678823915]
  この研究は、メッセージパッシングアーキテクチャに基づいたバックフロー変換を含む、新しいPfaffian-Jastrowニューラルネットワーク量子状態を導入する。 逆スピン対分布関数による強いペアリング相関の出現を観察する。 この結果から, ニューラルネットワーク量子状態は, 超低温フェルミガスの研究に有望な戦略をもたらすことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-15T17:46:09Z)
• Quantum Annealing for Single Image Super-Resolution [86.69338893753886]
  単一画像超解像(SISR)問題を解くために,量子コンピューティングに基づくアルゴリズムを提案する。 提案したAQCアルゴリズムは、SISRの精度を維持しつつ、古典的なアナログよりも向上したスピードアップを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-18T11:57:15Z)
• Decomposition of Matrix Product States into Shallow Quantum Circuits [62.5210028594015]
  テンソルネットワーク(TN)アルゴリズムは、パラメタライズド量子回路(PQC)にマッピングできる 本稿では,現実的な量子回路を用いてTN状態を近似する新しいプロトコルを提案する。 その結果、量子回路の逐次的な成長と最適化を含む1つの特定のプロトコルが、他の全ての手法より優れていることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-01T17:08:41Z)
• Synergy Between Quantum Circuits and Tensor Networks: Short-cutting the Race to Practical Quantum Advantage [43.3054117987806]
  本稿では,量子回路の初期化を最適化するために,古典計算資源を利用するスケーラブルな手法を提案する。 本手法は, PQCのトレーニング性, 性能を, 様々な問題において著しく向上させることを示す。 古典的コンピュータを用いて限られた量子資源を増強する手法を実証することにより、量子コンピューティングにおける量子と量子に着想を得たモデル間の相乗効果を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-29T15:24:03Z)
• Scalable neural quantum states architecture for quantum chemistry [5.603379389073144]
  量子状態のニューラルネットワーク表現の変分最適化は、相互作用するフェルミオン問題の解決に成功している。 本稿では,Ab-initio量子化学応用のための,ニューラルネットワークに基づく変分量子モンテカルロ計算を改善するための拡張並列化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-11T04:40:02Z)
• Benchmarking adaptive variational quantum eigensolvers [63.277656713454284]
  VQEとADAPT-VQEの精度をベンチマークし、電子基底状態とポテンシャルエネルギー曲線を計算する。 どちらの手法もエネルギーと基底状態の優れた推定値を提供する。 勾配に基づく最適化はより経済的であり、勾配のない類似シミュレーションよりも優れた性能を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-02T19:52:04Z)
• Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
  本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。 QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。 数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T12:06:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。