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基于得分的神经波函数学习模型
本研究提出了一个新的用于计算量子多体基态性质的优化框架，该方法通过基于 Langevin 动力学的梯度分数进行抽样，避免了显式概率分布，采用加权分数匹配目标引导模型正确收敛到基态，测例表明其能准确地学习原子系统的基态，并为量子系统的更高效表
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a year ago
MM
机器学习和量子蒙特卡洛在高压氢中的应用
发展了一种结合了量子蒙特卡罗的准确性与机器学习潜能的效率的技术，使用核回归与 SOAP 特征，并利用基于最远点采样的稀疏技术和 Δ-learning，可以将训练数据集保持小，以实现高精度计算，第一个应用涉及高压氢的液 - 液相转变的基准研究
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3 years ago
学习神经量子态的几何学
通过结合机器学习和量子 Monte Carlo 的见解，采用神经网络 Ansatz 状态的随机重构方法是量子多体问题高精度基态估计的一个有前途的新方向。虽然该方法在实践中表现良好，但对学习动态了解甚少。本文通过分析学习景观，揭示了算法的一些
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5 years ago
MM
有限范围隧穿的计算价值是什么？
研究发现，D-Wave 2X 量子退火器相对于模拟退火算法和经典计算机模拟的量子隧道问题求解算法 QMC，采用短程量子隧道效应将可在某些问题中取得优异的运行时间；并探讨这些发现对下一代量子退火器设计的影响。
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9 years ago
量子自旋系统的计算研究
这篇文章详细介绍了研究量子自旋系统地面态和有限温度性质的几种计算方法，包括对称性破缺、临界现象和应用于量子磁学中最重要模型的算法。
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13 years ago
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