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新的PS-Clip-VMC算法增强了随机优化的鲁棒性

研究人员开发了一种新的变分蒙特卡洛（VMC）算法变体，名为PS-Clip-VMC，旨在提高随机优化的鲁棒性。这种新方法解决了估计量局部能量和梯度通常是重尾且缺乏高阶矩的问题，这会阻碍收敛。PS-Clip-VMC通过裁剪这些随机变量来实现期望和高概率下的收敛。在原子系统上使用FermiNet进行的初步实验表明，与标准的VMC方法相比，鲁棒性有了显著提高。