deepqmc/deepqmc

何を解決するか

DeepQMC は、深層ニューラルネットワークを用いた試行波動関数を用いて、分子の電子基底状態および励起状態をシミュレートする方法を提供します。分子ハミルトニアンを解くことで、これらの波動関数を変分的に最適化し、分子の振る舞いを正確にモデル化できます。

動作方法

JAX と Haiku を基盤として構築されたこのソフトウェアは、深層学習のアンザッツを用いて波動関数を表現します。励起状態の最適化にはペナルティベースのアプローチを採用し、特定のスピン領域をターゲットにするためにスピンペナルティを用います。また、幾何学的転移性もサポートしており、固定データセットまたは動的サンプリングを通じて、複数の分子構成に対して1つのニューラルネットワークを訓練できます。

対象ユーザー

計算化学および量子化学の研究者や科学者向けに設計されており、分子電子状態の変分モンテカルロシミュレーションを実行する必要がある人を対象としています。

特徴

• FermiNet、PauliNet、Psiformer、DeepErwin、LapNet など、幅広いニューラルネットワーク波動関数アンザッツをサポート。
• 複数の原子配置にわたる最適化に向けた幾何学的転移性を実装。
• 基底状態および励起電子状態の両方をシミュレート可能。
• JAX と統合されており、CPU および GPU での高性能計算を可能にします。