deepqmc/deepqmc

해결하는 문제

DeepQMC는 깊은 신경망 시도 파동함수를 사용하여 분자의 전자 기저 상태와 흥분 상태를 시뮬레이션할 수 있는 방법을 제공합니다. 분자 해밀토니안을 해결함으로써 이러한 파동함수를 변분적으로 최적화하여 분자의 거동을 정확히 모델링할 수 있습니다.

작동 방식

JAX와 Haiku를 기반으로 구축된 이 소프트웨어는 깊은 학습 안자츠를 사용하여 파동함수를 표현합니다. 흥분 상태를 최적화하기 위해 페널티 기반 접근법을 사용하며, 특정 스핀 섹터를 타겟하기 위해 스핀 페널티를 활용합니다. 또한 기하학적 전이성도 지원하여, 고정된 데이터셋 또는 동적 샘플링을 통해 여러 분자 구조에 대해 하나의 신경망을 훈련할 수 있습니다.

대상 사용자

계산 화학 및 양자 화학 분야의 연구자 및 과학자들을 위한 것으로, 분자 전자 상태의 변분 몬테카를로 시뮬레이션을 수행해야 하는 사람들을 대상으로 합니다.

주요 특징

• FermiNet, PauliNet, Psiformer, DeepErwin, LapNet 등 다양한 신경망 파동함수 안자츠를 지원합니다.
• 여러 원자 구조에 걸쳐 최적화를 위한 기하학적 전이성을 구현합니다.
• 기저 상태와 흥분 전자 상태 모두를 시뮬레이션할 수 있습니다.
• JAX와 통합되어 CPU 및 GPU에서 고성능 계산을 가능하게 합니다.