論文の概要: Partitioning the electronic wave function using deep variational Monte Carlo

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.18574v1
• Date: Mon, 23 Jun 2025 12:26:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.974159
• Title: Partitioning the electronic wave function using deep variational Monte Carlo
• Title（参考訳）: 深部変分モンテカルロを用いた電子波動関数の分割
• Authors: Matěj Mezera, Paolo A. Erdman, Zeno Schätzle, P. Bernát Szabó, Frank Noé,
• Abstract要約: 本稿では,モンテカルロの深層学習とアンスアッツを融合した新しい波動関数分割法を提案する。 我々のアンゼは、曲線、双極子モーメント、反応エネルギー、電離エネルギー、原子サイズなどの基礎となる物理と化学的性質を正確に再現する。 WFの中核部分は、異なる分子とそれらのジオメトリー間でほぼ一定であり、より複雑なシステムのWFにおける中核部分の移動と再利用を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.1360417685200925
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel wave function partitioning method that integrates deep-learning variational Monte Carlo with ans\"atze based on generalized product functions. This approach effectively separates electronic wave functions (WFs) into multiple partial WFs representing, for example, the core and valence domains or different electronic shells. Although our ans\"atze do not explicitly include correlations between individual electron groups, we show that they accurately reproduce the underlying physics and chemical properties, such as dissociation curve, dipole moment, reaction energy, ionization energy, or atomic sizes. We identify the optimal number of core electrons and define physical core sizes for Li to Mg atoms. Our results demonstrate that core electrons can be effectively decoupled from valence electrons. We show that the core part of the WF remains nearly constant across different molecules and their geometries, enabling the transfer and reuse of the core part in WFs of more complex systems. This work provides a general framework for WF decomposition, offering potential advantages in computing and studying larger systems, and possibly paving the way for ab-initio development of effective core potentials. Though currently limited to small molecules due to scaling, we highlight several directions for extending our method it to larger systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,モンテカルロの深層学習変分法とAns\atzeを一般化された積関数に基づいて統合した新しい波動関数分割法を提案する。 このアプローチは、電子波動関数(WF)を、例えば、コアおよび価値領域または異なる電子シェルを表す複数の部分WFに効果的に分離する。 個々の電子群間の相関関係は明確には含まないが、解離曲線、双極子モーメント、反応エネルギー、電離エネルギー、原子サイズなどの基礎となる物理と化学的性質を正確に再現していることを示す。 コア電子の最適個数を同定し、Li〜Mg原子の物理コアサイズを定義する。 この結果は、核電子が原子価電子から効果的に分離できることを証明している。 WFの中核部分は、異なる分子とそれらのジオメトリー間でほぼ一定であり、より複雑なシステムのWFにおける中核部分の移動と再利用を可能にする。 この研究はWF分解のための一般的なフレームワークを提供し、計算と大規模システムの研究において潜在的な利点を提供し、効果的なコアポテンシャルのアブ・イニシアチブ開発への道を開く可能性がある。 現在、スケーリングによって小さな分子に制限されているが、我々はメソッドを大規模システムに拡張するためのいくつかの方向を強調している。

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