物理学科、キングス カレッジ ロンドン、ストランド、ロンドン WC2R 2LS、英国
この論文を興味深いと思うか、議論したいですか? SciRateを引用するかコメントを残す.
抽象
我々は、普遍的な量子状態近似器を適応させ、厳密な正規化と自己回帰特性を満たすことができるようにするための一般化されたフレームワークを提示します。また、任意の量子状態における並進対称相関を組み込むために、ニューラル ネットワークの畳み込み層に類似したフィルターを導入します。このフレームワークをガウスプロセス状態に適用することで、自己回帰特性やフィルター特性を強制し、結果として生じる誘導バイアスが変分の柔軟性、対称性、保存量に及ぼす影響を分析します。そうすることで、機械学習にインスピレーションを得た分析のための統一されたフレームワークの下で、さまざまな自己回帰状態をまとめます。私たちの結果は、自己回帰構造が、スピンおよびフェルミオン格子モデルの相関を記述する変分モデルの能力にどのような影響を与えるか、また、表現の選択が精度に影響を与える絶対初期電子構造問題についての洞察を提供します。私たちは、効率的かつ直接的なサンプリングを可能にし、メトロポリス サンプリングにおける自己相関やエルゴード性の問題を回避する一方で、自己回帰構築が多くのシステムにおけるモデルの表現力を大幅に制約していると結論付けています。
人気の要約
ただし、代理モデルを慎重に設計すると、近似の精度と最適化手順の効率の点で重要な結果が得られます。この研究では、画像認識の成功と有利なサンプリング特性によって最近普及した自己回帰モデルとして知られる、機械学習に影響を受けた状態の特定のクラスを内部で調べます。より一般的な状態クラスがこの特性をどのように継承できるかを示し、さまざまな設計の選択がこれらのモデルのパフォーマンスにどのように影響するかを解き明かします。
さまざまな量子多体問題の基底状態の分析と適用を通じて、固定数のパラメーターでこれらの状態を記述する際の究極の柔軟性という点で、自己回帰特性には代償が伴うことがわかりました。私たちの研究により、相互作用する量子粒子の波動関数のさらに強力な代用モデルの開発に必要な重要な設計上の選択に光を当てたいと考えています。
►BibTeXデータ
►参照
【1] ダニエル・P・アロバス、エレズ・バーグ、スティーブン・キベルソン、スリニバス・ラグー。ハバードモデル。 Annual Review of Condensed Matter Physics、13 (1): 239–274、2022 年 1947 月。ISSN 5454-1947、5462-10.1146。 031620/annurev-conmatphys-102024-XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1146 / annurev-conmatphys-031620-102024
【2] トーマス・D・バレット、アレクセイ・マリシェフ、AI・リボフスキー。非経験的量子化学のための自己回帰ニューラルネットワーク波動関数。 Nature Machine Intelligence、4 (4): 351–358、2022 年 2522 月。ISSN 5839-10.1038。 42256/s022-00461-XNUMX-z。
https:/ / doi.org/ 10.1038 / s42256-022-00461-z
【3] サム・ボンド=テイラー、アダム・リーチ、ヤン・ロン、クリス・G・ウィルコックス。深い生成モデリング: VAE、GAN、フローの正規化、エネルギーベースおよび自己回帰モデルの比較レビュー。パターン分析とマシン インテリジェンスに関する IEEE トランザクション、44 (11): 7327–7347、2022 年 1939 月。ISSN 3539-10.1109。 2021.3116668/ TPAMI.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1109 / TPAMI.2021.3116668
【4] アルテム・ボリンとドミトリー・A・アバニン。量子多体状態に対する機械学習分析の近似能力。フィジカル レビュー B、101 (19): 195141、2020 年 10.1103 月。101.195141/PhysRevB.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevB.101.195141
【5] セルゲイ・ブラヴィ、ジュゼッペ・カルレオ、デヴィッド・ゴセット、インチェン・リュー。ギャップのある量子多体系からの急速に混合するマルコフ連鎖。 Quantum、7: 1173、2023 年 10.22331 月。2023/ q-11-07-1173-XNUMX。
https://doi.org/10.22331/q-2023-11-07-1173
【6] マリン・ブコフ、マルクス・シュミット、マキシム・デュポン。険しいニューラル ネットワーク環境における非ストキャスティックな量子ハミルトニアンの基底状態を学習します。 SciPost Physics、10 (6): 147、2021 年 2542 月。ISSN 4653-10.21468。 10.6.147/SciPostPhys.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.21468 / SciPostPhys.10.6.147
【7] ジュゼッペ・カルレオとマティアス・トロイヤー。人工ニューラル ネットワークを使用して量子多体問題を解決します。 Science、355 (6325): 602–606、2017 年 10.1126 月。2302/science.aagXNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1126 / science.aag2302
【8] ジュゼッペ・カルレオ、ケニー・チュー、ダミアン・ホフマン、ジェームズ・ET・スミス、トム・ウェスターハウト、ファビアン・アレ、エミリー・J・デイヴィス、スタブロス・エフティミウ、イヴァン・グラッサー、シェンシュアン・リン、マルタ・マウリ、グリエルモ・マッツォーラ、クリスチャン・B・メンドル、エバート・ファン・ニューウェンブルク、オシアン・オライリー、ウーゴ・テヴノー、ジャコモ・トルライ、フィリッポ・ヴィチェンティーニ、アレクサンダー・ヴィテク。 NetKet: 多体量子システム用の機械学習ツールキット。 SoftwareX、10: 100311、2019 年 2352 月。ISSN 7110-10.1016。 2019.100311/j.softx.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1016/ j.softx.2019.100311
【9] フアン・カラスキヤ、ジャコモ・トルライ、ロジャー・G・メルコ、レアンドロ・アオリータ。生成モデルを使用した量子状態の再構築。 Nature Machine Intelligence、1 (3): 155–161、2019 年 2522 月。ISSN 5839-10.1038。 42256/s019-0028-1-XNUMX。
https://doi.org/10.1038/s42256-019-0028-1
【10] ジョバンニ・カタルディ、アシュカン・アベディ、ジュゼッペ・マニフィコ、シモーネ・ノタルニコラ、ニコラ・ダラ・ポッツァ、ヴィットリオ・ジョヴァネッティ、シモーネ・モンタンジェロ。ヒルベルト曲線とヒルベルト空間: フラクタル 2D カバレッジを利用してテンソル ネットワークの効率を向上させます。 Quantum、5: 556、2021 年 10.22331 月。2021/q-09-29-556-XNUMX。
https://doi.org/10.22331/q-2021-09-29-556
【11] アオ・チェンとマルクス・ヘイル。機械精度に向けた深層神経量子状態の効率的な最適化、2023 年 XNUMX 月。
arXiv:2302.01941
【12] ジュオ・チェン、レイカー・ニューハウス、エディ・チェン、ディ・ルオ、マリン・ソルジャチッチ。 ANTN: 量子多体シミュレーションのための自己回帰ニューラル ネットワークとテンソル ネットワークのブリッジング。神経情報処理システムに関する第 2023 回会議、XNUMX 年 XNUMX 月。
【13] ケニー・チュー、タイタス・ノイペルト、ジュゼッペ・カルレオ。ニューラルネットワーク量子状態を用いて研究された二次元フラストレーション$J_{1}-J_{2}$モデル。フィジカル レビュー B、100 (12): 125124、2019 年 10.1103 月。100.125124/ PhysRevB.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevB.100.125124
【14] ケニー・チュー、アントニオ・メッツァカーポ、ジュゼッペ・カルレオ。非経験的な電子構造のフェルミオン ニューラル ネットワーク状態。 Nature Communications、11 (1): 2368、2020 年 2041 月。ISSN 1723-10.1038。 41467/s020-15724-9-XNUMX。
https://doi.org/10.1038/s41467-020-15724-9
【15] スティーブン・R・クラーク。テンソル ネットワークを介してニューラル ネットワークの量子状態と相関積の状態を統合します。 Journal of Physics A: 数学と理論、51 (13): 135301、2018 年 1751 月。ISSN 8121-10.1088。 1751/ 8121-2/ aaaafXNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1088/ 1751-8121/ aaaaf2
【16] Dong-Ling Deng、Xiaopeng Li、S. Das Sarma。ニューラルネットワーク状態における量子もつれ。フィジカル レビュー X、7 (2): 021021、2017 年 10.1103 月。7.021021/PhysRevX.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.7.021021
【17] ケーラン・ドナテッラ、ザカリ・デニス、アレクサンドル・ル・ボワテ、クリスティアーノ・シウティ。自己回帰神経量子状態を伴うダイナミクス: 臨界クエンチダイナミクスへの応用。フィジカル レビュー A、108 (2): 022210、2023 年 10.1103 月。108.022210/PhysRevA.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.108.022210
【18] J. アイサート、M. クラマー、MB プレニオ。もつれエントロピーの面積法則。 Reviews of Modern Physics、82 (1): 277–306、2010 年 10.1103 月。82.277/RevModPhys.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / RevModPhys.82.277
【19] JMフォスターとSFボーイズ。正規の構成相互作用手順。 Reviews of Modern Physics、32 (2): 300–302、1960 年 10.1103 月。32.300/RevModPhys.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / RevModPhys.32.300
【20] クレメンス・ジュリアーニ、フィリッポ・ヴィチェンティーニ、リッカルド・ロッシ、ジュゼッペ・カルレオ。カーネル法を使用したギャップ量子ハミルトニアンの基底状態の学習。 Quantum、7: 1096、2023 年 10.22331 月。2023/q-08-29-1096-XNUMX。
https://doi.org/10.22331/q-2023-08-29-1096
【21] アルド・グリエルモ、ヤニック・ラス、ガボール・ツァニ、アレッサンドロ・デ・ヴィータ、ジョージ・H・ブース。ガウス過程の状態: 量子多体物理学のデータ駆動型表現。 Physical Review X、10 (4): 041026、2020 年 10.1103 月。10.041026/PhysRevX.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.10.041026
【22] ヨハネス・ハハマン、ヴィム・カルドゥエン、ガーネット・キン=リック・チャン。二次スケーリング密度行列繰り込み群を使用した長い分子における多重参照相関。 The Journal of Chemical Physics、125 (14): 144101、2006 年 0021 月。ISSN 9606-10.1063。 1.2345196/XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1063 / 1.2345196
【23] ヤン・ヘルマン、ゼノ・シャッツル、フランク・ノエ。電子シュレーディンガー方程式のディープ ニューラル ネットワーク解。 Nature Chemistry、12 (10): 891–897、2020 年 1755 月。ISSN 4349-10.1038。 41557/s020-0544-XNUMX-y。
https:/ / doi.org/ 10.1038 / s41557-020-0544-y
【24] ヤン・ヘルマン、ジェームス・スペンサー、ケニー・チュー、アントニオ・メッツァカーポ、WMCフォークス、デビッド・ファウ、ジュゼッペ・カルレオ、フランク・ノエ。ニューラルネットワーク波動関数を用いた非経験的量子化学。 Nature Reviews Chemistry、7 (10): 692–709、2023 年 2397 月。ISSN 3358-10.1038。 41570/s023-00516-8-XNUMX。
https://doi.org/10.1038/s41570-023-00516-8
【25] モハメド・ヒバット・アッラー、マーティン・ガナール、ローレン・E・ヘイワード、ロジャー・G・メルコ、フアン・カラスキーラ。リカレント ニューラル ネットワークの波動関数。 Physical Review Research、2 (2): 023358、2020 年 10.1103 月。2.023358/PhysRevResearch.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.2.023358
【26] モハメド・ヒバット・アッラー、ロジャー・G・メルコ、フアン・カラスキラ。リカレント ニューラル ネットワークの波動関数を対称性とアニーリングで補足して精度を向上、2022 年 XNUMX 月。
【27] モハメド・ヒバット・アッラー、ロジャー・G・メルコ、フアン・カラスキラ。リカレント ニューラル ネットワークを使用してトポロジカル秩序を調査します。フィジカル レビュー B、108 (7): 075152、2023 年 10.1103 月。108.075152/PhysRevB.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevB.108.075152
【28] ヒントン、ジェフリー、シュリバスタバ、ニティッシュ、そしてスワースキー、ケビン。講義 6a: ミニバッチ勾配降下法の概要、2012 年。
【29] ダミアン・ホフマン、ジャンマルコ・ファビアーニ、ヨハン・メンティンク、ジュゼッペ・カルレオ、ミカエル・センテフ。ニューラルネットワーク量子状態の時間伝播における確率的ノイズと汎化誤差の役割。 SciPost Physics、12 (5): 165、2022 年 2542 月。ISSN 4653-10.21468。 12.5.165/SciPostPhys.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.21468 / SciPostPhys.12.5.165
【30] ビャルニ・ヨンソン、ベラ・バウアー、ジュゼッペ・カルレオ。量子コンピューティングの古典的シミュレーションにおけるニューラル ネットワークの状態、2018 年 XNUMX 月。
【31] ディーデリク・P・キングマとジミー・バー。アダム: 確率的最適化の手法、2017 年 XNUMX 月。
【32] キングス カレッジ ロンドンの e-Research チーム。 King の計算研究、工学および技術環境 (CREATE)、2022 年。URL https:/ / doi.org/ 10.18742/ rnvf-m076。
https:/ / doi.org/ 10.18742/ rnvf-m076
【33] ドミトリー・コチコフとブライアン・K・クラーク。 AI 時代の変分最適化: 計算グラフ状態と教師あり波動関数最適化。 arXiv:1811.12423 [cond-mat、物理学:物理学]、2018 年 XNUMX 月。
arXiv:1811.12423
【34] チューチェン・リン、アーロン・ジェイク、シン・リー、マシュー・R・ゴームリー、ジェイソン・アイズナー。自己回帰モデルとその代替モデルの制限。計算言語学協会北米支部の 2021 年会議議事録: 人間の言語技術、5147 ~ 5173 ページ、オンライン、2021 年 10.18653 月。計算言語学協会。 1/v2021/405.naacl-main.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.18653/ v1/ 2021.naacl-main.405
【35] リン・シェンシュアンとフランク・ポールマン。時間進化のためのニューラルネットワーク量子状態のスケーリング。フィジカ ステータス ソリッド (b)、259 (5): 2100172、2022。ISSN 1521-3951。 10.1002/pssb.202100172。
https:/ / doi.org/ 10.1002/ pssb.202100172
【36] アレッサンドロ・ロヴァート、コーリー・アダムス、ジュゼッペ・カルレオ、ノエミ・ロッコ。核多体問題の隠れ核子ニューラルネットワーク量子状態。 Physical Review Research、4 (4): 043178、2022 年 10.1103 月。4.043178/PhysRevResearch.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.4.043178
【37] ディ・ルオ、ヂュオ・チェン、フアン・カラスキラ、ブライアン・K・クラーク。確率的定式化を介してオープン量子システムをシミュレートするための自己回帰ニューラル ネットワーク。 Physical Review Letters、128 (9): 090501、2022 年 10.1103 月。128.090501/PhysRevLett.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.128.090501
【38] Di Luo、Zhuo Chen、Kaiwen Hu、Zhizhen Zhao、Vera Mikyoung Hur、Bryan K. Clark。量子格子モデル用のゲージ不変およびアアニニック対称自己回帰ニューラル ネットワーク。 Physical Review Research、5 (1): 013216、2023 年 10.1103 月。5.013216/PhysRevResearch.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.5.013216
【39] アレクセイ・マリシェフ、フアン・ミゲル・アラソラ、AI・リボフスキー。量子数対称性を備えた自己回帰神経量子状態、2023 年 XNUMX 月。
【40] マティヤ・メドビドヴィッチとジュゼッペ・カルレオ。量子近似最適化アルゴリズムの古典的な変分シミュレーション。 npj 量子情報、7 (1): 1–7、2021 年 2056 月。ISSN 6387-10.1038。 41534/s021-00440-XNUMX-z。
https:/ / doi.org/ 10.1038 / s41534-021-00440-z
【41] 野村祐介さん。対称性を回復することで、制限されたボルツマン マシンの量子状態表現を支援します。 Journal of Physics: Condensed Matter、33 (17): 174003、2021 年 0953 月。ISSN 8984-10.1088。 1361/648-268X/abXNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1088/ 1361-648X/ abe268
【42] 野村祐輔さんと今田雅俊さん。ニューラルネットワーク波動関数、相関比、レベル分光法を用いた洗練された量子多体ソルバーによってディラック型節点スピン液体が明らかになりました。 Physical Review X、11 (3): 031034、2021 年 10.1103 月。11.031034/PhysRevX.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.11.031034
【43] デビッド・ファウ、ジェームス・S・スペンサー、アレクサンダー・GDG・マシューズ、WMC・フォークス。ディープ ニューラル ネットワークを使用した多電子シュレディンガー方程式の非経験的解法。 Physical Review Research、2 (3): 033429、2020 年 10.1103 月。2.033429/PhysRevResearch.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.2.033429
【44] ヤニック・ラスとジョージ・H・ブース。量子ガウス プロセス状態: 量子サポート データを備えたカーネルからインスピレーションを得た状態。 Physical Review Research、4 (2): 023126、2022 年 10.1103 月。4.023126/PhysRevResearch.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.4.023126
【45] ヤニック・ラスとジョージ・H・ブース。ガウスプロセス状態を使用した効率的な非経験的電子構造のためのフレームワーク。フィジカル レビュー B、107 (20): 205119、2023 年 10.1103 月。107.205119/PhysRevB.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevB.107.205119
【46] ヤニック・ラス、アルド・グリエルモ、ジョージ・H・ブース。量子状態の圧縮と予測のためのベイズ推論フレームワーク。 The Journal of Chemical Physics、153 (12): 124108、2020 年 0021 月。ISSN 9606-10.1063。 5.0024570/XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1063 / 5.0024570
【47] ワシーム・ラワットとワン・ゼンフイ。画像分類のための深層畳み込みニューラル ネットワーク: 包括的なレビュー。 Neural Computation、29 (9): 2352–2449、2017 年 0899 月。ISSN 7667-10.1162。 00990/neco_a_XNUMX.
https:/ / doi.org/ 10.1162/ neco_a_00990
【48] モーリッツ・レー、マルクス・シュミット、マルティン・ゲルトナー。神経量子状態の設計選択肢を最適化します。フィジカル レビュー B、107 (19): 195115、2023 年 10.1103 月。107.195115/PhysRevB.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevB.107.195115
【49] クリストファー・ロスとアラン・H・マクドナルド。グループ畳み込みニューラル ネットワークにより量子状態の精度が向上、2021 年 XNUMX 月。
【50] クリストファー・ロス、アッティラ・ザボ、アラン・H・マクドナルド。ディープ ニューラル ネットワークを使用したフラストレートした磁石に対する高精度の変分モンテカルロ。フィジカル レビュー B、108 (5): 054410、2023 年 10.1103 月。108.054410/PhysRevB.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevB.108.054410
【51] アンダース・W・サンドビック。 56 次元ハイゼンベルグ モデルの基底状態パラメータの有限サイズ スケーリング。 Physical Review B、18 (11678): 11690–1997、10.1103 年 56.11678 月。XNUMX/PhysRevB.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevB.56.11678
【52] HJ シュルツ、TAL ジマン、D. ポイルブラン。 6次元におけるフラストレート量子ハイゼンベルグ反強磁性体の磁気秩序と無秩序。 Journal de Physique I、5 (675): 703–1996、1155 年 4304 月。ISSN 1286-4862、10.1051-1。 1996236/jpXNUMX:XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1051/ jp1:1996236
【53] あるいはシャリール、ヨアヴ・レヴィン、ノーム・ヴィース、ジュゼッペ・カルレオ、アムノン・シャシュア。多体量子系の効率的な変分シミュレーションのための深い自己回帰モデル。 Physical Review Letters、124 (2): 020503、2020 年 10.1103 月。124.020503/PhysRevLett.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.124.020503
【54] 多電子問題に関するシモンズの共同研究、マリオ・モッタ、デイビッド・M・セパリー、ガーネット・キン=リック・チャン、ジョン・A・ゴメス、エマニュエル・ガル、シェン・グオ、カルロス・A・ヒメネス=ホヨス、トラン・グエン・ラン、ジア・リー、フェンジエ・マー、アンドリュー・J・ミリス、ニコライ・V・プロコフエフ、ウシュニッシュ・レイ、グスタボ・E・スクセリア、サンドロ・ソレラ、エドウィン・M・スタウデンマイヤー、Qiming Sun、イーゴリ・S・トゥピツィン、スティーブン・R・ホワイト、ドミニカ・ズギッド、シーウェイ・チャン。現実物質における多電子問題の解決に向けて: 最先端の多体法による水素鎖の状態方程式。 Physical Review X、7 (3): 031059、2017 年 10.1103 月。7.031059/PhysRevX.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.7.031059
【55] アレッサンドロ・シニバルディ、クレメンス・ジュリアーニ、ジュゼッペ・カルレオ、フィリッポ・ヴィチェンティーニ。投影された量子進化による時間依存の偏りのない変分モンテカルロ。 Quantum、7: 1131、2023 年 10.22331 月。2023/q-10-10-1131-XNUMX。
https://doi.org/10.22331/q-2023-10-10-1131
【56] アントン・V・シニツキー、ローレン・グリーンマン、デヴィッド・A・マッツィオッティ。変分二電子還元密度行列法を使用した水素鎖と格子の強い相関。ジャーナル オブ ケミカル フィジックス、133 (1): 014104、2010 年 0021 月。ISSN 9606-10.1063。 1.3459059/XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1063 / 1.3459059
【57] サンドロ・ソレラ。変分量子モンテカルロ用の一般化ランチョス アルゴリズム。フィジカル レビュー B、64 (2): 024512、2001 年 10.1103 月。64.024512/PhysRevB.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevB.64.024512
【58] ロレンツォ・ステラ、クラウディオ・アッタカリテ、サンドロ・ソレラ、アンヘル・ルビオ。水素鎖における強い電子相関: 変分モンテカルロ研究。 Physical Review B、84 (24): 245117、2011 年 10.1103 月。84.245117/PhysRevB.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevB.84.245117
【59] Qiming Sun、Timothy C. Berkelbach、Nick S. Blunt、George H. Booth、Sheng Guo、Zhendong Li、Junzi Liu、James D. McClain、Elvira R. Sayfutyarova、Sandeep Sharma、Sebastian Wouters、および Garnet Kin-Lic Chan。 PySCF: Python ベースの化学シミュレーション フレームワーク。 WIRE 計算分子科学、8 (1): e1340、2018。ISSN 1759-0884。 10.1002/wcms.1340。
https:/ / doi.org/ 10.1002 / wcms.1340
【60] Qiming Sun、Xing Zhang、Samragni Banerjee、Peng Bao、Marc Barbry、Nick S. Blunt、Nikolay A. Bogdanov、George H. Booth、Jia Chen、Zhi-Hao Cui、Janus J. Eriksen、Yang Gao、Sheng Guo、Janハーマン、マシュー R. エルメス、ケビン コー、ピーター コヴァル、スーシー レートラ、ジェンドン リー、ジュンジ リウ、ナルベ マルディロシアン、ジェームズ D. マクレーン、マリオ モッタ、バスティアン ムサード、フン Q. ファム、アルテム パルキン、ウィラワン プルワント、ポール J.ロビンソン、エンリコ・ロンカ、エルヴィラ・R・サイフチャロワ、マクシミリアン・シューラー、ヘンリー・F・シュルカス、ジェームズ・ET・スミス、チョン・サン、シーニン・サン、シブ・ウパディヤイ、ルーカス・K・ワグナー、シャオ・ワン、アレック・ホワイト、ジェームズ・ダニエル・ホイットフィールド、マーク・Jウィリアムソン、セバスチャン・ウーターズ、ジュン・ヤン、ジェイソン・M・ユー、ティアンユー・チュー、ティモシー・C・バーケルバッハ、サンディープ・シャルマ、アレクサンダー・ユー。ソコロフ、ガーネット・キン=リック・チャン。 PySCF プログラム パッケージの最近の開発。 The Journal of Chemical Physics、153 (2): 024109、2020 年 0021 月。ISSN 9606-10.1063。 5.0006074/XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1063 / 5.0006074
【61] Xiao-Qi Sun、Tamra Nebabu、Xizhi Han、Michael O. Flynn、Xiao-Liang Qi。ランダムなニューラル ネットワーク量子状態のもつれの特徴。フィジカル レビュー B、106 (11): 115138、2022 年 10.1103 月。106.115138/PhysRevB.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevB.106.115138
【62] アッティラ・ザボとクラウディオ・カステルノヴォ。ニューラルネットワークの波動関数と符号問題。 Physical Review Research、2 (3): 033075、2020 年 10.1103 月。2.033075/PhysRevResearch.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.2.033075
【63] ジャコモ・トルライ、グリエルモ・マッツォーラ、フアン・カラスキヤ、マティアス・トロイヤー、ロジャー・メルコ、ジュゼッペ・カルレオ。ニューラルネットワーク量子状態トモグラフィー。 Nature Physics、14 (5): 447–450、2018 年 1745 月。ISSN 2481-10.1038。 41567/s018-0048-5-XNUMX。
https://doi.org/10.1038/s41567-018-0048-5
【64] 土持崇選手とグスタボ・E・スクーセリア選手。制約付きペア平均場理論による強い相関。 The Journal of Chemical Physics、131 (12): 121102、2009 年 0021 月。ISSN 9606-10.1063。 1.3237029/XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1063 / 1.3237029
【65] ベニーニョ・ウリア、マルク=アレクサンドル・コテ、カロル・グレゴール、イアン・マレー、ユーゴ・ラロシェル。ニューラル自己回帰分布推定。 Journal of Machine Learning Research、17 (205): 1–37、2016。ISSN 1533-7928。
【66] アーロン・ファン・デン・オールド、ナル・カルクブレンナー、ラッセ・エスペホルト、コライ・カヴククオグル、オリオル・ヴィニャルズ、アレックス・グレイブス。 PixelCNN デコーダーを使用した条件付き画像生成。 『神経情報処理システムの進歩』、第 29 巻。Curran Associates、Inc.、2016 年。
【67] フィリッポ・ヴィチェンティーニ、ダミアン・ホフマン、アッティラ・サボ、ディアン・ウー、クリストファー・ロス、クレメンス・ジュリアーニ、ガブリエル・ペシア、ヤネス・ニス、ウラジミール・バルガス=カルデロン、ニキータ・アストラハンツェフ、ジュゼッペ・カルレオ。 NetKet 3: 多体量子システム用の機械学習ツールボックス。 SciPost Physics コードベース、007 ページ、2022 年 2949 月。ISSN 804-10.21468X。 7/SciPostPhysCodeb.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.21468/ SciPostPhysCodeb.7
【68] トム・ヴィエイジラ、コーニール・カサート、ジャネス・ニス、ウェスリー・デ・ネーヴ、ユート・ヘゲマン、ヤン・リッケブッシュ、フランク・フェルストレート。非アーベル対称性またはアニニニック対称性を持つ量子状態に対する制限付きボルツマン マシン。 Physical Review Letters、124 (9): 097201、2020 年 10.1103 月。124.097201/PhysRevLett.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.124.097201
【69] ルチアーノ・ロリス・ヴィテリッティ、リッカルド・レンデ、フェデリコ・ベッカ。フラストレート量子スピン系のためのトランス変分波動関数。 Physical Review Letters、130 (23): 236401、2023 年 10.1103 月。130.236401/PhysRevLett.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.130.236401
【70] Yezhen Wang、Tong Che、Bo Li、Kaitao Song、Hengzhi Pei、Yoshua Bengio、Dongsheng Li。自己回帰生成モデルは、エネルギーベースのモデルとして扱うとより優れたものになる可能性があります (2022 年 XNUMX 月)。
【71] トム・ウェスターハウト、ニキータ・アストラハンツェフ、コンスタンチン・S・チホノフ、ミハイル・I・カツネルソン、アンドレイ・A・バグロフ。フラストレートした磁石の基底状態に対するニューラル ネットワーク近似の一般化特性。 Nature Communications、11 (1): 1593、2020 年 2041 月。ISSN 1723-10.1038。 41467/s020-15402-XNUMX-w。
https:/ / doi.org/ 10.1038 / s41467-020-15402-w
【72] ディアン・ウー、リッカルド・ロッシ、フィリッポ・ヴィチェンティーニ、ジュゼッペ・カルレオ。テンソル ネットワークの量子状態からテンソルリカレント ニューラル ネットワークまで。 Physical Review Research、5 (3): L032001、2023 年 10.1103 月。5/PhysRevResearch.032001.LXNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1103/ PhysRevResearch.5.L032001
【73] フアンチェン・ザイとガーネット・キン=リック・チャン。低通信の高性能 ab initio 密度行列繰り込みグループ アルゴリズム。 The Journal of Chemical Physics、154 (22): 224116、2021 年 0021 月。ISSN 9606-10.1063。 5.0050902/XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1063 / 5.0050902
【74] チャン・ユアンハンとマッシミリアーノ・ディ・ヴェントラ。トランスフォーマー量子状態: 量子多体問題の多目的モデル。フィジカル レビュー B、107 (7): 075147、2023 年 10.1103 月。107.075147/PhysRevB.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevB.107.075147
【75] Tianchen Zhao、Saibal De、Brian Chen、James Stokes、Shravan Veerapaneni。変分量子モンテカルロにおけるスケーラビリティの障壁を克服します。ハイ パフォーマンス コンピューティング、ネットワーキング、ストレージ、分析に関する国際会議議事録、SC '21、1 ~ 13 ページ、米国ニューヨーク州ニューヨーク、2021 年 978 月。コンピューティング機械協会。 ISBN 1-4503-8442-1-10.1145。 3458817.3476219/XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1145 / 3458817.3476219
【76] ティエンチェン・チャオ、ジェームス・ストークス、シュラヴァン・ヴィーラパネニ。量子化学のためのスケーラブルな神経量子状態アーキテクチャ。機械学習: 科学とテクノロジー、4 (2): 025034、2023 年 2632 月。ISSN 2153-10.1088。 2632/2153-2/acdbXNUMXf。
https:/ / doi.org/ 10.1088/ 2632-2153/ acdb2f
【77] 周鼎玄。ディープ畳み込みニューラル ネットワークの普遍性。応用および計算高調波解析、48 (2): 787–794、2020 年 1063 月。ISSN 5203-10.1016。 2019.06.004/j.acha.XNUMX。
https:/ / doi.org/ 10.1016 / j.acha.2019.06.004
によって引用
この論文は、 Creative Commons Attribution 4.0 International(CC BY 4.0) ライセンス。 著作権は、著者やその機関などの元の著作権者にあります。
- SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
- PlatoData.Network 垂直生成 Ai。 自分自身に力を与えましょう。 こちらからアクセスしてください。
- プラトアイストリーム。 Web3 インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンESG。 カーボン、 クリーンテック、 エネルギー、 環境、 太陽、 廃棄物管理。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
- 情報源: https://quantum-journal.org/papers/q-2024-02-08-1245/
- :持っている
- :は
- :どこ
- ][p
- 06
- 1
- 10
- 100
- 11
- 12
- 125
- 13
- 130
- 14
- 視聴者の38%が
- 154
- 16
- 17
- 19
- 1996
- 20
- 2001
- 2006
- 2009
- 2011
- 2012
- 2016
- 2017
- 2018
- 2019
- 2020
- 2021
- 2022
- 2023
- 22
- 23
- 24
- 25
- 視聴者の38%が
- 27
- 28
- 29
- 2D
- 30
- 300
- 31
- 32
- 33
- 視聴者の38%が
- 36
- 39
- 40
- 41
- 43
- 49
- 50
- 51
- 54
- 58
- 60
- 65
- 66
- 67
- 7
- 70
- 72
- 75
- 77
- 8
- 84
- 9
- a
- アーロン・P・コーエン
- 能力
- 抽象
- アクセス
- 精度
- 越えて
- アダム
- 適応する
- 進歩
- 有利
- 影響を及ぼす
- 所属
- AI
- アレックス
- アレクサンダー
- アルゴリズム
- アルゴリズム
- また
- 選択肢
- アメリカ
- an
- 分析
- 分析する
- および
- アンドルー
- エンジェル
- 毎年恒例の
- どれか
- 申し込み
- 適用された
- 適用
- 近似
- 4月
- 任意
- 建築
- AREA
- 人工の
- AS
- 仲間
- 協会
- At
- 8月
- 著者
- 著者
- 大通り
- 回避
- 障壁
- ベイジアン
- BE
- き
- 行動
- より良いです
- バイアス
- ブレーク
- ブライアン
- ブリッジ
- 持って来る
- 広い
- ブライアン
- by
- 缶
- 注意深い
- カルロス
- チェーン
- チェーン
- チャンネル
- 章
- 化学物質
- 化学
- チェン
- 選択
- 選択肢
- チョン
- チュー
- Chris Ho (クリス・ホー)
- クリスチャン
- クリストファー
- 迂回
- class
- クラス
- 分類
- 環境、テクノロジーを推奨
- カレッジ
- コメント
- コモンズ
- コミュニケーション
- 通信部
- 包括的な
- 計算
- 計算的
- コンピューティング
- 結論
- 物性
- 講演
- 結果
- 建設
- 著作権
- 基本
- 相関
- 相関関係
- 費用
- カバーする
- 作ります
- 重大な
- 曲線
- Daniel Mölk
- データ
- データ駆動型の
- デイビッド
- デイビス
- de
- 12月
- 深いです
- 説明する
- 記述
- 説明
- 設計
- 開発
- 進展
- 異なります
- 大きさ
- 直接
- 発見
- 話し合います
- 障害
- ディストリビューション
- すること
- 薬物
- ダイナミクス
- e
- エドウィン
- 効率
- 効率的な
- エレクトロニック
- 電子
- 登場
- 有効にする
- 強制します
- エンジニアリング
- エンタングルメント
- 環境
- 時代
- エレーズ
- エラー
- EV
- EVER
- 進化
- エキゾチック
- 悪用
- 指数関数
- 遠く
- 特徴
- 2月
- 2月
- フェデリコ
- フィールズ
- filter
- フィルター
- もう完成させ、ワークスペースに掲示しましたか?
- 固定の
- 柔軟性
- 流れ
- 育てる
- 発見
- フレームワーク
- 率直な
- から
- イライラ
- フル
- function
- 機能
- GAO
- 一般化
- 世代
- 生々しい
- ジョージ
- ゴメス
- グラフ
- 陸上
- グループ
- 持ってる
- 助け
- ヘンリー
- ヘルメス
- ハイ
- ホルダー
- 保持している
- フード
- 希望
- 認定条件
- しかしながら
- HTTPS
- ヒューゴー
- 人間
- ハング
- 水素化
- i
- IEEE
- if
- 画像
- 画像分類
- 画像認識
- 影響
- 重要
- 改善します
- in
- (株)
- 組み込む
- 増える
- 情報
- 洞察
- インスピレーションある
- 機関
- インテリジェンス
- 相互作用
- 相互作用
- 興味深い
- 世界全体
- に
- 紹介する
- 調査中
- 問題
- IT
- ITS
- イワン
- ジェームズ
- ジョン
- 1月
- JavaScriptを
- ジミー
- John Redfern
- ジャーナル
- JPG
- ジョン
- 7月
- 六月
- 神様です。
- 既知の
- 風景
- 言語
- ローレン
- 法制
- 層
- 学習
- コメントを残す
- 読書
- レベル
- レビン
- Li
- ライセンス
- 光
- 制限
- LIN
- 液体
- ロンドン
- 長い
- 見て
- 損失
- ロー
- マクドナルド
- 機械
- 機械学習
- 機械
- マシン
- マグネット
- 多くの
- 3月
- 行進2020
- マリオ
- マーク
- マーティン
- 実質的に
- 材料
- 数学的
- マトリックス
- 問題
- マシュー
- 最大幅
- 五月..
- 方法
- メソッド
- Michael Liebreich
- ミハイル
- 混合
- モデリング
- モデル
- モダン
- モハメド
- 分子の
- 分子
- 月
- 他には?
- マリー
- 自然
- 必要とされる
- ネットワーク
- ネットワーキング
- ネットワーク
- ニューラル
- ニューラルネットワーク
- ニューラルネットワーク
- 新作
- ニューヨーク
- グエン
- ニック
- ノイズ
- 野村
- ノース
- 11月
- November 2021
- 核の
- 数
- NY
- オブジェクト
- 10月
- of
- on
- ONE
- オンライン
- 開いた
- 最適化
- 最適化
- or
- 注文
- オリジナル
- 私たちの
- 克服する
- 概要
- パッケージ
- ページ
- ページ
- 紙素材
- パラメータ
- 特定の
- パターン
- Paul Cairns
- 支払う
- パフォーマンス
- Peter Bauman
- ファム
- 物理的な
- 物理学
- プラトン
- プラトンデータインテリジェンス
- プラトデータ
- 潜在的な
- 電力
- 強力な
- 精度
- 予測
- 現在
- 問題
- 問題
- 手続き
- Proceedings
- プロセス
- 処理
- プロダクト
- 演奏曲目
- 進捗
- 投影
- 約束
- 有望
- プロパティ
- 財産
- 提供します
- は、大阪で
- 公表
- 出版社
- Qi
- 二次
- 量子
- 量子コンピューティング
- 量子もつれ
- 量子情報
- 量子粒子
- 量子システム
- R
- ランダム
- 範囲
- 急速に
- 比
- RAY
- リアル
- 最近
- 最近
- 認識
- 再発
- 電話代などの費用を削減
- リファレンス
- 洗練された
- 残っている
- 表現
- の提出が必要です
- 必要
- 研究
- 解決中
- 復元する
- 制限されました
- 結果として
- 結果
- 明らかに
- レビュー
- レビュー
- 厳しい
- 職種
- s
- サム
- サンディープ
- 満たす
- SC
- スケーラビリティ
- ド電源のデ
- スケーリング
- 科学
- 科学技術
- 9月
- シャルマ
- 輝く
- 表示する
- 符号
- シミュレーション
- より小さい
- So
- 溶液
- 解決
- 歌
- スペース
- 分光法
- スピン
- 都道府県
- 最先端の
- 米国
- Status:
- Stephen Longfield
- スティーブン
- ストレージ利用料
- 強い
- 構造
- 研究
- 勉強
- 成功
- そのような
- 日
- サポート
- システム
- チーム
- テクニック
- テクノロジー
- テクノロジー
- 条件
- より
- それ
- アプリ環境に合わせて
- それら
- 理論的な
- 理論
- そこ。
- ボーマン
- この
- 従って
- 時間
- 役職
- 〜へ
- 一緒に
- トム
- ツールボックス
- ツールキット
- 豊富なツール群
- に向かって
- に向かって
- 取引
- トランス
- 治療する
- 2
- 究極の
- 下
- 統一
- ユナイテッド
- ユニバーサル
- アンロック
- URL
- USA
- 、
- ボリューム
- vs
- W
- 王
- 欲しいです
- ウェーブ
- we
- WELL
- which
- while
- 白
- 仕事
- wu
- X
- シャオ
- 年
- ヨーク
- You
- あなたの
- ゼファーネット
- 趙