RealFeedApp QC-AFQMC с NQS-состоянием устраняет узкое место вычислений
Исследователи заменили вычислительный узел в алгоритме QC-AFQMC на нейросетевое состояние, что позволило восстановить энергию активации реакции никеля в пределах статистической неопределенности без повторного суммирования теней matchgate.
- Область
- инструменты и релизы
- Что сделали
- Исследователи разработали нейросетевую модель, которая заменяет тяжелые вычисления с тенями (shadow) на быстрое предсказание энергий и перекрываний в алгоритме квантового Монте-Карло.
- Зачем это
- Это позволяет ускорить расчеты для химических реакций, таких как окислительное присоединение с катализом никеля, получая точные результаты без необходимости усреднять данные по тысячам снимков.
#quantum computing#quantum monte carlo#neural quantum states#quantum chemistry#transformer
