人工神经网络作为量子蒙特卡洛的试探波函数
计算物理
2021-01-26 v3
摘要
受通用逼近定理的启发以及人工神经网络技术在众多领域的广泛采用，我们提出将前馈神经网络作为连续多体系统量子蒙特卡洛模拟的通用试探波函数。对于简单模型系统，整个多体波函数可由神经网络表示，而非平凡费米子系统的反对称性条件则通过 Slater 行列式引入。为证明我们试探波函数的准确性，我们研究了一个精确可解的模型系统——两个被困缚的相互作用粒子，以及氢二聚体。
引用
@article{arxiv.1904.10251,
title = {Artificial Neural Networks as Trial Wave Functions for Quantum Monte Carlo},
author = {Jan Kessler and Francesco Calcavecchia and Thomas D. Kühne},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.10251},
year = {2021}
}
备注
Bump to the submitted&accepted version. Many relatively minor changes from previous upload, due to the peer reviewing process