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Hartree–Fock method
Hartree–Fock method
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新方法解决了 NP-hard 的大规模数据集多样性选择问题
研究人员开发了一种名为 Spectral DPPs via NEPv 的新方法，以解决从大型数据集中选择多样化、高质量子集这一 NP-hard 问题。该方法将 Determinantal MAP 目标重塑为 Stiefel 流形上的连续优化问题，从而得到一个具有特征向量依赖性的非线性特征值问题 (NEPv)。提出的求解器 OurMethod 提供了一种可扩展的解决方案，可与常见的机器学习核集成，并且在候选池大小上接近线性扩展。
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MōLe-Λ：AI模型加速量子化学计算
研究人员开发了MōLe-Λ，一种新颖的机器学习模型，旨在更有效地预测量子化学性质。该模型扩展了现有的MōLe框架，以学习耦合簇（CC）响应态的右侧（T）和左侧（Λ）幅度。通过从局部分子轨道联合学习这些幅度，MōLe-Λ可以准确预测能量、力、偶极矩、四极矩、极化率和电子密度，与传统的CCSD计算相比具有显著的速度优势。
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Excited Pfaffians: New Neural Network Architecture for Quantum States
研究人员开发了一种名为 Excited Pfaffians 的新型神经网络架构，旨在更有效地表示多个量子态。与传统方法相比，这种方法显著降低了计算成本，能够实现更快的训练和对更多状态的建模。该架构已成功应用于二聚碳和铍原子等复杂系统，这在这些领域的神经网络应用中尚属首次。