arXiv cs.LG· Qiao Gao, Yang Huang, Enze Hou, Yuzhi Liu, Jingrun Chen, Han Wang·· 7 小时前AI 评分18
NucleoNet：面向多几何构型的核感知行列式神经变分蒙特卡洛波函数
NucleoNet: A Nuclear-Aware Determinant Ansatz for Multi-Geometry Neural Variational Monte Carlo
AI 导读
NucleoNet 是一种核感知行列式拟设，将电子与原子核统一为同一粒子集，通过共享的电子—原子核主干联合演化单粒子与双粒子表示，反对称性仅由电子行列式施加。在平衡态小分子基准上，它以显著更少的参数达到与现有神经波函数基线相当的精度，单一模型即可描述 N₂ 解离曲线、LiCN 中 Li 位移以及乙烷和甲酰胺的键解离最小能量路径。稀疏几何训练可泛化到未见构型，N₂ 消融实验显示核流显著改善插值效果。
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