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Schrödinger equation
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新研究详解深度Ritz方法在薛定谔方程中的特征学习
本文探讨了使用深度Ritz方法求解定常薛定谔方程的特征学习问题。文章分析了黎曼梯度下降的收敛性，证明了其能达到近似全局最小值。研究进一步考察了当偏微分方程的源项遵循单指标模型时的损失景观，展示了在单神经元和双神经元场景下如何实现特征对齐。数值实验验证了双神经元情况下特征涌现的理论。
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新的GPU框架加速复杂系统的量子态计算
研究人员开发了QiankunNet-cuSCI，一个新颖的框架，通过GPU完全加速NNQS-SCI方法来解决复杂的量子系统。通过实现分布式去重和专门的CUDA内核来生成组态，这种新方法解决了先前CPU-GPU混合架构的可扩展性限制。该框架还采用了GPU内存管理技术来处理更大的组态空间，从而实现了更广泛的问题解决能力。在NVIDIA A100集群上的评估中，QiankunNet-cuSCI比现有方法实现了2.32倍的速度提升，同时保持了高精度。
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研究人员使用生成模型通过得分匹配解决量子动力学问题
研究人员开发了一种新颖的方法，通过学习玻姆轨迹上的得分函数来求解含时薛定谔方程。该方法利用神经网络参数化得分函数，并最小化自洽的Fisher散度，有效地将实时量子动力学重塑为由得分驱动的归一化流。该框架已在波包分裂和非谐振动方面得到验证，有可能将量子力学与现代生成建模工具相结合。