ここでは、DeepMind とインペリアル カレッジ ロンドンの研究者が、最近開発された基底関数に依存しないフェルミオニック ニューラル ネットワーク (FermiNet) 波動関数を使用して、この問題に取り組んでいます。 FermiNet は、さまざまな定性的な陽電子結合特性を持つ、さまざまな原子や小分子に高精度の、場合によっては最先端の基底状態エネルギーを生成することが判明しました。
研究者らは、挑戦的な非極性ベンゼン分子の結合エネルギーを計算し、実験値との良好な一致を発見し、明示的に相関したガウス波動関数を使用して得られたものよりも好ましい消滅率を得ました。この結果は、ニューラル ネットワークの波動関数に基づく方法の一般的な利点を実証し、標準的な分子ハミルトニアン以外のシステムに適用します。
関連する研究は「陽電子化学のためのニューラルネットワーク変分モンテカルロ」と題され、6月18日に「Nature Communications」に掲載されました。
論文リンク: https://www.nature.com/articles/s41467-024-49290-1 大量の陽電子を捕捉するための実験装置の進歩により、陽電子の結合状態を記述するためのより効率的な計算ツールの開発が推進されました。反物質技術の革新を加速します。 陽電子分子錯体の基底状態特性の量子化学計算は困難です。主な困難は、電子と陽電子間の合体を表現するために適切な基底関数を使用することにあります。
陽電子は電子と接触すると消滅しますが、通常の分子とは容易に結合状態を形成できます。計算化学には、陽電子結合エネルギーと消滅速度を理論的に計算するための標準ツールがすでに多数存在します。しかし、陽電子の波動関数を記述することは、さまざまな理由から依然として困難です。図: 陽電子リチウムとベンゼンの基底状態の単一粒子密度。 (出典: 論文) この方法で得られたベンゼンの陽電子結合エネルギーは、クイーンズ大学の Hofierka らの実験値および多体理論に非常に近いです。そして、得られた消滅率は、アルカリ金属原子や小分子の高精度 ECG-SVM 計算に匹敵します。さらに、FermiNet 波動関数を使用して蓄積された陽電子原子および分子の 2γ 消滅率を、他のさまざまな計算方法で得られた結果と比較すると、次の表のようになります。 表: 他のさまざまな計算方法で得られた消滅率との比較FermiNet 波動関数を使用して蓄積された陽電子原子および分子の比率、2γ 消滅率。 (出典: 論文)
1. 他の方法と比較して、ECG-SVM は波動関数を最もよく捉える特徴を構築することによって消滅率を計算します。
2. この研究では、水素化陽電子、水素化リチウム、およびアルカリ金属原子について、FermiNet-VMC と ECG-SVM の消滅率の結果が非常に一致していることがわかりました。 これは、FermiNet-VMC が電子-陽電子相関の正確な記述を提供し、Hofierka らの多体理論の結果よりも消滅速度の計算に適していることを示しています。以上がDeepMind が量子化学計算用のニューラル ネットワーク変分モンテカルロを開発の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。