論文の概要: Deep quantum Monte Carlo approach for polaritonic chemistry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15644v1
• Date: Wed, 19 Mar 2025 19:00:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 22:26:50.142478
• Title: Deep quantum Monte Carlo approach for polaritonic chemistry
• Title（参考訳）: 極性化学のためのディープ量子モンテカルロアプローチ
• Authors: Yifan Tang, Gian Marcello Andolina, Alica Cuzzocrea, Matěj Mezera, P. Bernát Szabó, Zeno Schätzle, Frank Noé, Paolo A. Erdman,
• Abstract要約: 我々は、光学キャビティに閉じ込められた分子の電子的およびフォトニックなシュリンガー方程式を解くために、ディープラーニングの変分量子モンテカルロ法を導入する。 我々は、量子モンテカルロフレームワークにおいて、典型的な電子ニューラルネットワークの波動関数を、結合フェルミオン系とボゾン系を記述するために拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.486963578042284
• License:
• Abstract: Recent years have witnessed a surge of experimental and theoretical interest in controlling the properties of matter, such as its chemical reactivity, by confining it in optical cavities, where the enhancement of the light-matter coupling strength leads to the creation of hybrid light-matter states known as polaritons. However, ab initio calculations that account for the quantum nature of both the electromagnetic field and matter are challenging and have only started to be developed in recent years. We introduce a deep learning variational quantum Monte Carlo method to solve the electronic and photonic Schr\"odinger equation of molecules trapped in optical cavities. We extend typical electronic neural network wavefunction ansatzes to describe joint fermionic and bosonic systems, i.e. electron-photon systems, in a quantum Monte Carlo framework. We apply our method to hydrogen molecules in a cavity, computing both ground and excited states. We assess their energy, dipole moment, charge density shift due to the cavity, the state of the photonic field, and the entanglement developed between the electrons and photons. When possible, we compare our results with more conventional quantum chemistry methods proposed in the literature, finding good qualitative agreement, thus extending the range of scientific problems that can be tackled using machine learning techniques.
• Abstract（参考訳）: 近年、光学キャビティに閉じ込めることで、化学反応性などの物質の性質を制御することに対する実験的および理論的関心が高まり、光-物質結合強度の増強が分極子と呼ばれるハイブリッド光-物質状態の創出につながった。 しかし、電磁場と物質の両方の量子的性質を説明するab initio計算は困難であり、近年発展し始めている。 我々は、光学キャビティに閉じ込められた分子の電子的およびフォトニックなSchr\odinger方程式を解くために、ディープラーニングの変分量子モンテカルロ法を導入する。 電子-光子系(電子-光子系)を量子モンテカルロフレームワークで記述するために、典型的な電子ニューラルネットワークの波動関数アンサーゼを拡張した。 この手法をキャビティ内の水素分子に適用し、基底状態と励起状態の両方を計算する。 電子と光子の間に生じるエネルギー、双極子モーメント、空洞による電荷密度シフト、フォトニック場の状態、および絡み合いを評価した。 可能なら、論文で提案したより従来型の量子化学法と比較し、質的な合意を見いだし、機械学習技術を用いて取り組める科学的問題の範囲を広げる。

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