論文の概要: Bayesian perspectives for quantum states and application to ab initio quantum chemistry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.21729v1
- Date: Fri, 29 Aug 2025 15:55:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-01 19:45:11.103738
- Title: Bayesian perspectives for quantum states and application to ab initio quantum chemistry
- Title（参考訳）: 量子状態に対するベイズ的視点とab initio量子化学への応用
- Authors: Yannic Rath, Massimo Bortone, George H. Booth,
- Abstract要約: 量子多電子問題は、化学現象の第一原理シミュレーションに不可欠である。
本稿では, 機械学習から派生した表現を新しいツールとして利用して, 初期化学特性の計算方法を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The quantum many-electron problem is not just at the heart of condensed matter phenomena, but also essential for first-principles simulation of chemical phenomena. Strong correlation in chemical systems are prevalent and present a formidable challenge in the simulation of these systems, while predictive phenomena in this domain often also requires a demanding level of accuracy to inform chemical behavior. Efficient representations of the many-electron states of chemical systems are therefore also being inspired by machine learning principles to provide an alternative to established approaches. In this chapter, we review recent progress in this endeavor for quantum chemical problems represented in second quantization, and the particular challenges present in this field. In particular, we focus on the application of Gaussian Process States emerging from efficient representations of the many-body wavefunction with rigorous Bayesian modeling frameworks, allowing for the unification of multiple paradigms under a common umbrella. We show how such models (and other representations derived from machine learning) can be used as novel tools to compute ab initio chemical properties, while in turn also informing the design of machine learning models to extract correlation patterns in classical data.
- Abstract（参考訳）: 量子多電子問題は、凝縮物質現象の中心にあるだけでなく、化学現象の第一原理シミュレーションにも不可欠である。
化学系の強い相関関係が一般的であり、これらの系のシミュレーションにおいて大きな課題となる一方、この領域の予測現象は化学挙動を知らせるために必要な精度も要求される。
したがって、化学系の多電子状態の効率的な表現は、確立されたアプローチの代替として機械学習の原理にインスパイアされている。
本章では、第2量子化で表される量子化学問題に対するこの取り組みの最近の進歩と、この分野における特定の課題について述べる。
特に、厳密なベイズモデリングフレームワークを用いた多体波動関数の効率的な表現から生じるガウス過程の応用に焦点を当て、共通の傘の下で複数のパラダイムを統一することを可能にする。
このようなモデル(および機械学習から派生した他の表現)が、初期化学特性を計算するための新しいツールとしてどのように使用できるかを示すとともに、古典的なデータから相関パターンを抽出するための機械学習モデルの設計も示す。
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