論文の概要: Smart Machine Learning for Solving the Full Electron-Nuclear Schrödinger Equation with a Quantum-Chemically Inspired Wavefunction Ansatz

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.40112v1
• Date: Wed, 30 Sep 2026 16:40:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-01 18:57:28.096118
• Title: Smart Machine Learning for Solving the Full Electron-Nuclear Schrödinger Equation with a Quantum-Chemically Inspired Wavefunction Ansatz
• Title（参考訳）: 量子化学に着想を得た波動関数アンザッツを用いた全電子-核シュレーディンガー方程式の解法のためのスマート機械学習
• Abstract要約: 本稿では、多体電子-電子相関項を明示した量子化学的に動機付けられた軌道型ニューラルネットワーク波動関数アンサッツを提案する。 また,モンテカルロ変分法と局所エネルギー制約を組み合わせた効率的なハイブリッド最適化手法を開発した。 これらの進歩は統合ニューラルネットワークフレームワークであるSchrdingerに埋め込まれ、世界規模で正確なポテンシャルエネルギー表面の決定を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.391030661455692
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Directly solving the full electron-nuclear Schrödinger equation remains one of the grand challenges in quantum mechanics. Here, we propose a quantum-chemically motivated orbital-based neural network wavefunction ansatz with explicit many-body electron-electron correlation terms, with parameters depending on the entire electron-nuclear configuration, enabling an accurate description of strongly correlated and/or multi-reference electronic structures by a single Slater-determinant across a broad nuclear configuration space. To train this wavefunction, we further develop an efficient hybrid optimization strategy that combines the variational Monte Carlo technique with local-energy constraints, mitigating the intrinsic sampling bias of the former and considerably reducing the statistical error. These advances are embedded in a unified neural network framework, Schrödinger, enabling the determination of globally accurate potential energy surfaces with a single training for systems ranging from strongly correlated diatomic molecules, triatomic reactions containing conical intersections, to polyatomic multi-reference molecules. This work offers a practical machine-learning tool for solving the electron-nuclear Schrödinger equation and capturing full quantum effects beyond the Born-Oppenheimer approximation.
• Abstract（参考訳）: 電子核シュレーディンガー方程式を直接解くことは、量子力学における大きな課題の1つである。 本稿では、電子核配置全体に依存するパラメータを持つ、明快な多体電子-電子相関項を持つ量子化学的に動機付けられた軌道型ニューラルネットワーク波動関数アンサッツを提案し、広い核構成空間にわたって単一のSlater-determinantにより、強い相関性および/または多重参照電子構造の正確な記述を可能にする。 この波動関数を学習するために,変分モンテカルロ法と局所エネルギー制約を組み合わせた効率的なハイブリッド最適化手法を開発し,前者の本質的なサンプリングバイアスを緩和し,統計的誤差を著しく低減する。 これらの進歩は、強相関二原子分子、円錐交叉を含む三原子反応、多原子多参照分子を含むシステムのための単一の訓練で、地球規模で正確なポテンシャルエネルギー表面を決定できる統合ニューラルネットワークフレームワーク、シュレーディンガーに組み込まれている。 この研究は、電子核シュレーディンガー方程式を解くための実用的な機械学習ツールを提供し、ボルン=オッペンハイマー近似を超えた完全な量子効果を捉える。

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