機械学習波動関数【JST・京大機械翻訳】

Battaglia Stefano

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202208820898979 整理番号：22P0296528

機械学習波動関数【JST・京大機械翻訳】

Machine Learning Wavefunction

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発行年： 2022年02月28日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月28日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

この章は,機械学習モデルを通して電子波動関数を表現するための主要なアイデアと最も重要な方法を紹介する。N-電子系の波動関数は複雑な数学的物体であり,そのモデルは粒子間の複雑な相互作用を適切に記述するために十分な柔軟性を必要とするが,同時に十分にコンパクトな表現が実際に有用である。機械学習技術は,これらの要求を満足するための理想的な数学的フレームワークを提供し,教師つきと教師なしの両方の方法でそれらの最適化のためのアルゴリズムを提供する。本章では,機械学習波動関数の様々な例を示し,従来の量子化学手法に関するそれらの強度および弱点を考察した。最初に,理論で,次に,2つの事例研究で実践する。【JST・京大機械翻訳】

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