字节跳动与北大团队在《nature computational science》发表论文，利用深度神经网络高效求解量子激发态
突破性进展： 字节跳动研究部门（ByteDance Research）与北京大学团队合作，在神经网络量子变分蒙特卡洛方法 (NNVMC) 中引入物理] F $ 5 k T C 6 s对称性，显著提升了量子激发态的计算精度和效率。该研究成果已发表在《Nature Computational Science》期刊b 6 ( q I b ] P，并已开源相关代码。
论文及代码：H ? e [ 2 !
- 论文： https://www.php.cn/link/1c09cec8e3fb5f6dd4fd22a5c644d3e5
- 代码：https://www.php.cn/link/f9470a9c5982e834a183a0b97322afdf
华东师范大学何晓老师等人在该期7 Z w \ 2 } 6 H刊的News & Views栏目发表评论文章，详l 0 I 7 0 a细解读了这项研究。评论文章链接：https://www.php.cn/link/bfdbc88767ec7e391c7ceb9dd747/ 8 s F Mf440
研究方法： 该研究巧妙地将物理对称性6 5 ) w E 2 z c融入NNVMC框架，有效2 h O N : / +提高了: # v o 6 }计算精度。文章包含了详细的计算结果图表，展示了该方法在基态和激发态计算上的显著优势，n C K K 7 $ J尤其在对双自由基体系（计算自旋三重态与自旋单重态能隙一直是量子化学领域难P d Y | ~题）的计算中表现突出。w & T
(此处应插入论文中展示基态、激发态以及双自由基体系计算结果的图表，并简要说明图表所展示的关键信息B h L # R P)
研究团队： 该研究由字节跳动研究部门、北京大学物理学院陈基课题组和北京大学智能学院王立威课题组共} d M V同完成。
未来展望： 这项研究为量子化学y P 3计算提供了新的高效工具，有望推动量) 5 , L + ~ [ 4 J子化学领域的发展，并为解决更复杂的科学问题提供新的途径。
参考文献： 文中列举了多篇相关文献，包括在量子激发态计算方面具有代表性的研究成果，以及关于双自由基体系计算的挑战和现有方法的介绍。 (此处可选择性地列出几篇核心参考文献，并简要说明其内容。)
以上就是字节&北大Nature子K : g r H g ` o刊新成果：自旋本征态的高效精确求. d m G d ) l y解的详细内容！
原创文章，作者:【好易之】如转载请注明出处：https://www.zhengjiaxi.com/zxwd/itzx/120535.html
如有侵权，请邮件联系 aoduoye@qq.com 删除。
本站发布的文章及附件仅限用于学习和研究目的;不得将上述内容用于商业或非法用途，否则后果请用户自负。
本站信息来自网络，版权争议与本站无关。您必须在下载后的24个小时之内，从您的电脑中彻底删除上述内容。
如果您喜欢该程序，请支持正版软件，购买注册，得到更好的正版服务。如有侵权请邮件与我们联系处理。
微信扫一扫 
