論文の概要: An ab initio foundation model of wavefunctions that accurately describes chemical bond breaking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.19960v1
- Date: Tue, 24 Jun 2025 19:12:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-26 21:00:42.514842
- Title: An ab initio foundation model of wavefunctions that accurately describes chemical bond breaking
- Title(参考訳): 化学結合破壊を正確に記述した波動関数のアブ初期基礎モデル
- Authors: Adam Foster, Zeno Schätzle, P. Bernát Szabó, Lixue Cheng, Jonas Köhler, Gino Cassella, Nicholas Gao, Jiawei Li, Frank Noé, Jan Hermann,
- Abstract要約: オルブフォーマーは化学的精度(1kcal/mol)に一貫して収束する唯一の方法である
この研究は、シュル・オーディンガー方程式を多くの分子上で解くコストを、量子化学の実践的なアプローチに変えるという考え方を転換した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.109270556705173
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reliable description of bond breaking remains a major challenge for quantum chemistry due to the multireferential character of the electronic structure in dissociating species. Multireferential methods in particular suffer from large computational cost, which under the normal paradigm has to be paid anew for each system at a full price, ignoring commonalities in electronic structure across molecules. Quantum Monte Carlo with deep neural networks (deep QMC) uniquely offers to exploit such commonalities by pretraining transferable wavefunction models, but all such attempts were so far limited in scope. Here, we bring this new paradigm to fruition with Orbformer, a novel transferable wavefunction model pretrained on 22,000 equilibrium and dissociating structures that can be fine-tuned on unseen molecules reaching an accuracy-cost ratio rivalling classical multireferential methods. On established benchmarks as well as more challenging bond dissociations and Diels-Alder reactions, Orbformer is the only method that consistently converges to chemical accuracy (1 kcal/mol). This work turns the idea of amortizing the cost of solving the Schr\"odinger equation over many molecules into a practical approach in quantum chemistry.
- Abstract(参考訳): 結合破壊に関する信頼性の高い記述は、解離する種における電子構造の多重参照特性のため、量子化学にとって大きな課題である。
特に、多重参照法は計算コストの増大に悩まされており、通常のパラダイムの下では、分子間の電子構造における共通点を無視して、各システムに対して新しい料金を支払う必要がある。
ディープニューラルネットワーク(ディープQMC)を持つ量子モンテカルロは、転送可能な波動関数モデルを事前訓練することで、そのような共通点を活用することを独特に提案するが、これらの試みはすべて範囲に限られていた。
ここでは、この新たなパラダイムをOrbformerで実現し、22,000の平衡と解離構造で事前訓練された新しい伝達可能な波動関数モデルを構築し、古典的多重参照法に匹敵する精度コスト比に達する未確認分子を微調整することができる。
確立されたベンチマークと、より挑戦的な結合解離とディールス・アルダー反応では、オルブフォルマーは化学的精度(1 kcal/mol)に一貫して収束する唯一の方法である。
この研究は、多くの分子上のシュリンガー方程式を解くコストを、量子化学の実践的なアプローチに変えるという考え方を転換した。
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