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QSCI-RBM
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机器学习增强了复杂生物系统的量子模拟
研究人员开发了一种新颖的机器学习方法 QSCI-RBM，用于在密度矩阵嵌入理论 (DMET) 框架内生成量子选择组态相互作用 (QSCI) 的紧凑子空间。该方法利用受限玻尔兹曼机 (RBM) 学习主导行列式的分布，从而能够有针对性地生成高概率组态。应用于蛋白质-配体复合物时，DMET-QSCI-RBM 仅使用 4% 的组态子空间就达到了化学精度，其性能显著优于标准 DMET-SQD 模拟，后者即使使用 20% 的子空间也未能达到精度。…
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新的量子-经典混合方法加速药物发现的分子模拟
研究人员开发了一种新颖的量子-经典混合工作流程，旨在改进药物发现的分子模拟。该方法将新的 ansatz，LCNot-UCCSD，与受限玻尔兹曼机（RBM）集成，创建了一个更有效的生成子空间扩展模型，QSCI-RBM。该方法在包括阿曼他定和 SARS-CoV-2 蛋白酶抑制剂在内的各种分子上进行了测试，证明与现有的最先进方法相比，它在更经济高效的模拟方面具有潜力。