論文の概要: Selected Coupled Cluster Guided by Selected Configuration Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.10829v1
• Date: Wed, 09 Sep 2026 21:00:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-11 23:53:35.139132
• Title: Selected Coupled Cluster Guided by Selected Configuration Interaction
• Title（参考訳）: Selected Coupled Cluster Guided by Selected Configuration Interaction (特集:情報ネットワーク)
• Abstract要約: Coupled Cluster (CC) 理論は最も一般的な相関波動関数法の一つである。 選択結合クラスタ (SCC) は任意の順序のスパースCC法であり, CC残差方程式を明示的に解く。 SCCはSCIの変動しきい値と高速で単調な収束を示し,SCIよりも優れ,SCI+PT2を超越することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.424488249791585
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Coupled Cluster (CC) theory is one of the most popular correlated wavefunction methods, yet the steep computational cost scaling of CC truncated at higher rank limits its application. Modern Selected Configuration Interaction (SCI) methods successfully exploit the sparsity of ground-state wavefunctions in the determinant space, motivating an analogous approach with the exponential CC ansatz. In this work, we introduce Selected Coupled Cluster (SCC), an arbitrary-order sparse CC method that explicitly solves the CC residual equations within a compact amplitude space guided by an SCI wavefunction. SCC optimizes the CC amplitudes in the sparse amplitude space. Using a pilot Just-in-Time (JIT) compiled implementation, we benchmark SCC against SCI, SCI+PT2, standard rank-truncated dense CC (CCSD, CCSDT), and DMRG across various chemical systems. We demonstrate that SCC exhibits fast, monotonic convergence with the SCI variational threshold, outperforming SCI and surpassing SCI+PT2 in the tight-threshold regime. SCC also provides accurate energies for high-dimensional topologies, where DMRG typically converges slowly with bond dimension. SCC thus presents an efficient drop-in enhancement for modern SCI workflows.
• Abstract（参考訳）: Coupled Cluster (CC) 理論は最も一般的な相関波動関数法の一つであるが、CCの高階での計算コストの急激なスケーリングは適用を制限している。 現代の選択的構成相互作用(SCI)法は、決定空間における基底状態波動関数のスパーシリティをうまく利用し、指数CCアンザッツと類似したアプローチを動機付けている。 本研究では,SCI波動関数で導かれるコンパクト振幅空間内のCC残差方程式を明示的に解き,任意の順序のスパースCC法である選択結合クラスタ(SCC)を導入する。 SCCはスパース振幅空間におけるCC振幅を最適化する。 パイロットのJust-in-Time(JIT)コンパイル実装を用いて,SCI,SCI+PT2,CCSD,CCSDT,DMRGに対するSCCのベンチマークを行った。 SCCはSCIの変動しきい値と高速で単調な収束を示し,SCIよりも優れ,SCI+PT2を超越することを示した。 SCCはまた、DMRGは通常結合次元とゆっくりと収束する高次元トポロジーに対して正確なエネルギーを提供する。 したがって、SCCは現代のSCIワークフローの効率的なドロップイン強化を提供する。

関連論文リスト

• Statistical Channel Fingerprint Construction for Massive MIMO: A Unified Tensor Learning Framework [51.39651336043647]
  チャネル指紋(CF)は、IMO通信システムにおけるチャネル状態情報の取得を容易にする重要な手段であると考えられている。 統計的CSI(sCSI)を各電位で保存する新しいタイプのCFを提案し,これを統計的CF(sCF)と呼ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-30T08:28:45Z)
• CLASS: A Controller-Centric Layout Synthesizer for Dynamic Quantum Circuits [58.16162138294308]
  CLASSは、分散制御システムにおけるコントローラ間通信遅延を低減するために設計された、コントローラ中心のレイアウトシンセサイザーである。 評価の結果、CLASSは通信遅延を最大100%減らし、追加操作数の平均2.10%しか増加しないことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-19T08:11:55Z)
• Coupled cluster method tailored by quantum selected configuration interaction [0.0]
  本稿では、結合クラスタ(CC)理論を量子選択構成相互作用(QSCI)波動関数で調整するハイブリッド量子古典スキームを提案する。 QSCIは、量子ハードウェア上に準備された多電子状態の再構築にスケーラブルでショット効率のよいアプローチを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-20T11:07:26Z)
• Scalable Context-Preserving Model-Aware Deep Clustering for Hyperspectral Images [51.95768218975529]
  ハイパースペクトル画像(HSI)の教師なし解析にサブスペースクラスタリングが広く採用されている。 近年のモデル対応深層空間クラスタリング手法では、O(n2)の複雑性を持つ自己表現行列の計算とスペクトルクラスタリングを含む2段階のフレームワークを用いることが多い。 本稿では,HSIクラスタリングを効率的に行うために,局所構造と非局所構造を協調的にキャプチャする,ベース表現に基づく拡張性のあるコンテキスト保存深層クラスタリング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-12T16:43:09Z)
• ClusterSC: Advancing Synthetic Control with Donor Selection [10.061649778292821]
  合成制御(SC)は、観察研究の顕著なツールとして登場した。 最近の研究は個人レベルのデータにその使用を拡大している。 観測単位が多ければ多いほど、このシフトはSCに次元性の呪いをもたらす。 本稿では,集団の行動が内部に整合するが,集団間で分散する,という考え方に基づいて,クラスタ・シンセティック・コントロール(ClusterSC)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-27T15:50:32Z)
• Line Space Clustering (LSC): Feature-Based Clustering using K-medians and Dynamic Time Warping for Versatility [0.0]
  行空間クラスタリング(Line Space Clustering、LSC)は、データポイントを新たに定義された特徴空間内の行に変換する表現である。 LSCはEuclideanとDynamic Time Warping(DTW)距離をパラメータαで重み付けした組み合わせ距離メートル法を採用している。 実験は、合成および実世界のデータセットに対するLCCの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-20T01:27:10Z)
• Two-dimensional correlation propagation dynamics with a cluster discrete phase-space method [0.0]
  高度に制御された量子系の非平衡力学は、統計物理学において難しい問題である。 一般SU($N$)スピン系に対する離散位相空間アプローチを開発する。 最近の実験では,クラスタの離散トラッピングウィグナー近似が重要な結果を再現できることを数値的に示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T11:08:44Z)
• The Localized Active Space Method with Unitary Selective Coupled Cluster [0.3252295747842729]
  本稿では、量子古典的ハイブリッドアルゴリズム、局所化されたアクティブな一元結合クラスタシングルおよびダブルス(LASUSCCSD)手法を提案する。 LASUSCCSDは必要なパラメータの数を減らすので、回路の深さは少なくとも1桁減少する。 これは、近距離量子コンピュータにおけるLASUCCSDのようなマルチ参照ハイブリッド量子古典アルゴリズムの実装において重要である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-19T14:55:15Z)
• Local Sample-weighted Multiple Kernel Clustering with Consensus Discriminative Graph [73.68184322526338]
  マルチカーネルクラスタリング(MKC)は、ベースカーネルの集合から最適な情報融合を実現するためにコミットされる。 本稿では,新しい局所サンプル重み付きマルチカーネルクラスタリングモデルを提案する。 実験により, LSWMKCはより優れた局所多様体表現を有し, 既存のカーネルやグラフベースのクラスタリングアルゴリズムよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-05T05:00:38Z)
• Dual-Cross Central Difference Network for Face Anti-Spoofing [54.81222020394219]
  対面防止(FAS)は、顔認識システムを保護する上で重要な役割を担っている。 中央差分畳み込み(CDC)は、FASタスクの優れた表現能力を示しています。 中心と周囲の局所的な特徴の差を利用した2つのC-CDC(Cross Central difference Convolutions)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-04T05:11:47Z)
• Learnable Subspace Clustering [76.2352740039615]
  本研究では,大規模サブスペースクラスタリング問題を効率的に解くために,学習可能なサブスペースクラスタリングパラダイムを開発する。 鍵となる考え方は、高次元部分空間を下層の低次元部分空間に分割するパラメトリック関数を学ぶことである。 我々の知る限り、本論文は、サブスペースクラスタリング手法の中で、数百万のデータポイントを効率的にクラスタ化する最初の試みである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-09T12:53:28Z)

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。