NNVMC

基于神经网络的偏微分方程求解器新突破:北大&字节研究成果入选Nature子刊

近年来,基于神经网络的偏微分方程求解器在各领域均得到了广泛关注。其中,量子变分蒙特卡洛方法(NNVMC)在量子化学领域异军突起,对于一系列问题的解决展现出超越传统方法的精确度 [1, 2, 3, 4]。北京大学与字节跳动研究部门 ByteDance Research 联合开发的计算框架 Forward Laplacian 创新地利用 Laplace 算子前向传播计算,为 NNVMC 领域提供了十倍的加速,从而大幅降低计算成本,达成该领域多项 State of the Art,同时也助力该领域向更多的科学难题发起冲击
  • 1