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基于神经网络的偏微分方程求解器新突破：北大&字节钻研成果入选Nature子刊
近年来，基于神经网络的偏微分方程求解器在各畛域均得到了广泛关注。其中，量子变分蒙特卡洛格式（NNVMC）在量子化学畛域异军突起，对于一系列问题的解决展现出超越传统格式的精确度 [1, 2, 3, 4]。北京大学与字节跳动钻研部门 ByteDance Research 联合开发的盘算框架 Forward Laplacian 创新地利用 Laplace 算子前向传播盘算，为 NNVMC 畛域提供了十倍…- 4
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