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TOOL · CL_156538 · Jul 22 · 04:00

新的退火梯度下降提高了神经量子态的准确性

研究人员推出了一种新颖的优化技术——退火梯度下降（AGD），旨在提高神经量子态（NQS）在表示量子多体波函数方面的准确性。该方法解决了子空间陷阱问题，即重要构型被低估，导致优化效果不佳。AGD暂时增强了低概率采样构型的贡献，同时防止高概率构型占据主导地位，从而抑制了亚稳态陷阱，并使更紧凑的NQS能够达到化学精度和具有竞争力。