Schr"{o}dingerNet：通用求解 Schrodinger 方程的神经网络求解器
化学物理
2024-12-13 v3 计算物理
摘要
最近的机器学习进展促进了通过将各种神经网络 (NN) 基于波函数 ansatz 与变分蒙特卡罗方法集成，来数值准确求解电子 Schrodinger 方程 (SE)。然而，这些基于 NN 的方法都基于 Born-Oppenheimer 近似 (BOA)，且需要为每个核配置进行计算昂贵的训练。在本工作中，我们提出了一种新型 NN 架构，Schr"{o}dingerNet，用于求解完整的电子-核 SE，通过设计一种等化系统局部能量的损失函数。该方法基于一种在翻译、旋转和置换对称性适应下的总波函数 ansatz，包含核和电子坐标。这种策略不仅允许在已充分采样的核配置空间中高效且准确地生成连续势能面，还通过单次训练过程纠正了非 BOA 效应。与原子和小分子系统的基准比较表明，其准确性和效率。
引用
@article{arxiv.2408.04497,
title = {Schr\"{o}dingerNet: A Universal Neural Network Solver for The Schr\"{o}dinger Equation},
author = {Yaolong Zhang and Bin Jiang and Hua Guo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.04497},
year = {2024}
}
备注
5 figure