Basis-free neural-network geminal and Jastrow factors for variational Monte Carlo
University of Paderborn（帕德博恩大学）；Center for Advanced Systems Understanding (CASUS)（先进系统理解中心）；Helmholtz Zentrum Dresden-Rossendorf（德累斯顿-罗斯多夫亥姆霍兹中心）；Technische Universität Dresden（德累斯顿工业大学）
本文提出了一种无基正交神经网络格子因子和贾斯特罗因子的变分蒙特卡洛方法，通过分离AGP部分和神经网络贾斯特罗因子来提高计算精度，应用于氢分子和矩形氢四聚体，展示了该方法在亚毫赫特精度下的表现。
2026-05-16 cond-mat.dis-nn cond-mat.str-el cond-mat.supr-con
Full wave function optimization with quantum Monte Carlo and its effect on the dissociation energy of FeS
用扩散量子Monte Carlo方法计算了FeS分子的解离过程，并对计算结果进行了部分和完全优化。首次对过渡金属化合物进行了量子Monte Carlo轨道优化。它表明，在Jastrow关联函数的存在下，一个完整的活性空间波函数的轨道的能量优化是必需的，以获得与实验离解能的协议。此外，它表明，轨道优化导致$^5Δ$基态，与实验一致，但不同意与其他高层次的从头算波函数计算，所有预测的$^5Σ^+$基态。研究了赝势条件下的DMC计算中Jastrow因子的作用。结果表明，一个大的Jastrow因子可以提高DMC的准确性大大在小的额外成本。
2017-06-09 cond-mat.str-el physics.chem-ph physics.comp-ph
Wave functions for quantum Monte Carlo calculations in solids: Orbitals from density functional theory with hybrid exchange-correlation functionals
我们研究固体的固定节点扩散蒙特卡罗能量如何依赖于斯莱特-杰斯特罗波函数中使用的单粒子轨道。我们表明，依赖性可以是显着的，特别是在3D过渡金属化合物的情况下，我们采用的例子。我们说明了如何交换相关泛函与可变的确切交换组件可以利用，以减少固定节点的错误。基于这些结果，我们认为，固定节点量子蒙特卡罗提供了一个变分的方法优化有效的哈密顿参数。
2010-03-12 cond-mat.mtrl-sci physics.comp-ph
Accurate, efficient and simple forces with Quantum Monte Carlo methods
使用量子蒙特卡罗方法计算离子力一直是一个挑战。我们介绍了一个简单的程序，根据已知的物理电子密度的属性，使赫尔曼-费曼估计有限的方差。用Slater-Jastrow试探波函数得到了分子H $_2$，LiH，CH $_4$，NH $_3$，H $_2$ O和HF的精确几何构型.谐波频率也与实验符合得很好。还讨论了一种对偶抽样方法，以进一步减少方差。
2005-01-13 physics.comp-ph
Excited states with selected CI-QMC: chemically accurate excitation energies and geometries
我们采用量子蒙特卡罗获得化学精确的垂直和绝热激发能，和平衡激发态结构的小，但具有挑战性的，甲醛和硫代甲醛分子。一个关键的成分是一个强大的协议，以获得平衡的基态和激发态贾斯特罗-斯莱特波函数在给定的几何形状，并保持这样一个平衡的描述，因为我们放松的激发态的结构。我们使用通过选定的配置相互作用方案，其目标是相同的二阶扰动能量校正在不同的几何形状的所有感兴趣的状态产生的行列式组件，我们充分优化所有变分参数在所得到的Jastrow-Slater波函数。重要的是，基态和激发态的激发能以及结构参数与非常紧凑的波函数收敛，该波函数在最小增强的双$ζ$基集中包括几千个决定因素。这些结果已经在变分Monte Carlo水平上得到，更精确的扩散Monte Carlo方法仅产生绝热激发能的小的改进。我们发现，匹配Jastrow-Slater波函数与类似的方差可以产生激励与我们的最佳估计兼容，然而，方差匹配过程需要更大的行列式展开，以达到相同的精度，它是不那么直接的适应结构优化过程中的激发态。
2019-05-16 physics.chem-ph physics.comp-ph
Quantum Monte Carlo Compton profiles of solid and liquid lithium
我们用量子蒙特卡罗（QMC）方法计算了固体和液体锂的康普顿分布，并与最近的实验测量结果进行了比较，获得了很好的一致性。重要的是，我们发现至关重要的是要考虑到适当的核心价正交化，并解决密度差异与实验相比。为了解释无序效应，我们使用分子动力学（MD）对有限温度配置进行采样，然后对每个配置进行扩散蒙特卡罗（DMC）模拟。我们使用Slater Jastrow波函数和巨正则扭转平均边界条件。一个QMC赝势校正，来自一个完整的晶体的全电子DMC模拟。我们的计算提供了第一个全电子QMC基准的康普顿轮廓的锂晶体和赝势校正的QMC康普顿轮廓的液体和固体。
2019-12-27 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.str-el physics.comp-ph
Reference excitation energies of increasingly large molecules: a QMC study of cyanine dyes
在这里，我们重新审视最低的垂直激发的菁染料使用量子蒙特卡罗和利用最近的发展，系统地改善以前的结果。特别是，我们采用了一个协议，紧凑和准确的多行列式贾斯特罗-斯莱特波函数的多个状态，我们最近验证了几个小的原型分子的激发态特性的建设。在这里，我们得到的量子Monte Carlo激发能在良好的协议与高层次的耦合集群的所有花菁的耦合集群方法是适用的。此外，我们将我们的协议推向更长的链，证明量子蒙特卡罗是一种可行的方法，可以在系统大小上建立参考数据，这是其他类似精度的高端方法难以达到的。最后，我们确定哪些成分是准确治疗这些具有挑战性的系统的关键，并合理解释为什么仅基于活性$π$轨道的激发描述缺乏所需的准确性较短的链。
2021-11-19 physics.chem-ph physics.comp-ph
Band gap corrections for molecules and solids using Koopmans theorem and Wannier functions
提出了一种基于Koopmans定理的修正密度泛函理论中Kohn-Sham本征能的方法。该方法提供了一种适用于分子和固体电子结构计算的通用方法。它没有任何可调参数，计算成本在DFT水平。对于固体，计算的本征能不仅与带隙，而且与其他价带和导带的能量的实验符合得很好。对于分子，计算的本征能与实验电离势和电子亲合势吻合得很好，并显示出比传统的Delta自洽场（？SCF）结果。
2015-02-27 cond-mat.mtrl-sci physics.comp-ph
Resonating Valence Bond Quantum Monte Carlo: Application to the ozone molecule
Imperial College London（伦敦帝国理工学院）；Johannes Gutenberg University Mainz（美因茨约翰内斯古腾堡大学）；University of Paderborn（帕德博恩大学）
本研究基于共振价键概念，采用含Jastrow关联因子的反对称双粒子幂试探波函数的量子蒙特卡洛方法，计算臭氧分子三种振动态势能面，实现了对强关联多参考体系的定量准确描述，结果与实验一致。
2015-02-24 cond-mat.str-el physics.chem-ph physics.comp-ph
A Journey with THeSeuSS: Automated Python Tool for Modeling IR and Raman Vibrational Spectra of Molecules and Solids
本文介绍自动化Python平台THeSeuSS，基于DFT和DFTB模拟周期与非周期体系的IR及拉曼光谱，并通过多类分子和固体基准验证其准确性与易用性。
2024-09-10 cond-mat.mtrl-sci physics.comp-ph
Free energy calculations for atomic solids through the Einstein crystal/molecule methodology using GROMACS and LAMMPS
在这项工作中，固相的自由能计算的Lennard-Jones势和NaCl的模型。自由能通过爱因斯坦晶体/分子方法学使用分子动力学程序：GROMACS和LAMMPS来评估。所得到的结果进行了比较，从Monte Carlo得到的结果。不同的程序和方法之间有很好的一致性。在分子动力学程序中执行的自由能计算的固相的程序进行了说明。由于这些程序允许研究任何连续的分子间势（以表格形式给出），因此这项工作表明，对于各向同性势（描述例如原子固体或胶体颗粒），可以使用GROMACS和/或LAMMPS常规进行自由能计算。
2012-10-15 cond-mat.soft physics.chem-ph physics.comp-ph
Optimization of quantum Monte Carlo wave functions by energy minimization
在变分蒙特卡罗框架下研究了三种基于能量最小化的波函数优化方法：牛顿法、线性法和微扰法。在牛顿法中，参数变化是从能量梯度和Hessian中计算出来的，对后者使用一个减少方差的统计估计。在线性方法中，通过对角化由波函数及其关于参数的导数所跨越的空间中的哈密顿矩阵的非对称估计来发现参数变化，利用强零方差原理。在计算量较小的摄动方法中，通过非正交摄动理论近似求解线性方法的广义特征值方程来计算参数变化。这些一般的方法在这里示出的波函数的优化组成的Jastrow因子乘以在配置态函数（CSF）的C $_2$分子，包括在计算中的价电子和芯电子的扩展。牛顿法和线性法是优化Jastrow、CSF和轨道参数的有效方法。微扰方法是一个很好的替代优化的CSF和轨道参数。虽然优化是在变分蒙特卡罗水平上进行的，但我们观察到，对于这里研究的C $_2$分子和我们研究的其他系统，随着试验波函数中更多参数的优化，扩散蒙特卡罗总能量单调提高，这意味着节点超曲面也单调提高。
2007-03-10 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.other physics.chem-ph
Study of dipole moments of LiSr and KRb molecules by quantum Monte Carlo methods
异源二聚体对于以许多新的方式寻求利用超冷极性分子的实验具有重要意义，包括精确测量、量子计算和量子模拟。我们计算高度准确的玻恩-奥本海默总能量和电偶极矩作为核间分离的函数，两个这样的二聚体，锂锶和钾铷。我们应用完全相关的，高精度的量子蒙特卡罗方法来评估这些分子的性能在多体框架。我们使用小核有效势结合多参考Slater-Jastrow试验波函数为固定节点扩散蒙特卡罗方法提供精确的节点。作为参考和比较，我们用Hartree-Fock和限制组态相互作用方法计算了相同的性质，并仔细评估了恢复的多体关联对计算量的影响。对于LiSr，我们发现了一个高度非线性的偶极矩曲线，这可能使该分子的偶极矩可调通过振动状态控制。
2013-12-31 physics.atom-ph physics.chem-ph physics.comp-ph
All-electron density functional calculations for electron and nuclear spin interactions in molecules and solids
在外部磁场存在下，电子自旋和核自旋之间的相互作用可以通过自旋哈密顿量来描述，其中参数从第一原理、电子结构计算获得。我们描述了一种方法来计算这些参数，适用于分子和固体，这是基于密度泛函理论（DFT）和实空间，使用有限元（FE）的全电子计算。我们报告的超精细张量，零场分裂张量（自旋-自旋分量）和核四极张量的一系列分子和氮空位中心的金刚石。我们比较我们的结果与使用高斯轨道和平面波基组的计算，我们讨论了它们的数值精度。我们表明，基于FE的计算可以系统地收敛相对于基组，从而允许一个建立参考值的自旋哈密顿参数，在一个给定的DFT水平。
2019-03-17 cond-mat.mtrl-sci physics.chem-ph physics.comp-ph
Equivariant graph neural networks for fast electron density estimation of molecules, liquids, and solids
电子密度$ρ(\vec{r})$是密度泛函理论计算基态能量的基本变量。除了总能量，$ρ(\vec{r})$分布的特征和变化通常用于捕获功能材料中的关键物理化学现象。我们提出了一个机器学习框架的预测$ρ(\vec{r})$。该模型是基于等变图神经网络和电子密度的预测在特殊的查询点的顶点，是消息传递图的一部分，但只接收消息。该模型在分子（QM 9）、液体碳酸乙烯酯电解质（EC）和LixNiyMnzCo（1-y-z）O2锂离子电池阴极（NMC）的多个数据集上进行了测试。对于QM 9分子，所提出的模型的准确性超过了典型的变化$ρ(\vec{r})$从DFT完成与不同的交换相关泛函。所有三个数据集的精度都超出了最先进的水平，计算时间比DFT快几个数量级。
2022-08-29 physics.comp-ph stat.ML
Fermionic neural-network states for ab-initio electronic structure
神经网络量子态已成功地用于研究各种晶格和连续空间问题。尽管有大量的一般方法的发展，但代表费米物质仍然是早期的研究活动。在这里，我们提出了一个扩展的神经网络量子态模型相互作用的费米子问题。我们借用量子模拟的技术，直接将费米子自由度映射到自旋自由度，然后利用神经网络量子态进行电子结构计算。对于几个双原子分子在一个最小的基组，我们基准我们的方法对广泛使用的耦合簇的方法，以及多体变分状态。在测试分子上，我们几乎恢复了所有的相关能。我们系统地改进了耦合簇方法和Jastrow波函数，达到化学精度或更好的水平。最后，我们讨论了未来的发展和改进的方法。
2019-09-27 cond-mat.dis-nn cond-mat.str-el physics.comp-ph
The random phase approximation applied to solids, molecules, and graphene-metal interfaces: From weak to strong binding regimes
无规相近似（RPA）作为第一性原理总能量计算的一种普遍而精确的方法，正引起人们的新的兴趣。RPA自然地解释了远程分散力，而不影响短程相互作用的准确性，使得RPA优于由弱范德华力或混合共价分散相互作用主导的系统中的半局部和混合泛函。在这项工作中，我们提出了平面波为基础的RPA计算广泛收集的系统，从强共价键的范德华力。我们的主要结果是石墨烯在Cu（111）、Ni（111）、Co（0001）、Pd（111）、Pt（111）、Ag（111）、Au（111）和Al（111）金属表面上的RPA势能面，其代表金属-有机界面的典型实例。半局部密度近似和非局部范德华函数的比较表明，只有RPA捕获弱共价和色散力，这是同样重要的，这些系统。我们基准我们的实施在GPAW电子结构代码通过计算石墨和一系列共价键合的固体和分子的内聚能以及H2和H2+的解离曲线。这些结果表明，RPA与轨道从局部密度近似遭受离域误差和系统地低估共价键能产生类似或更低的精度比Perdew-Burke-Ernzerhof（PBE）功能的分子和固体，分别。
2013-03-01 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.str-el physics.comp-ph
Chemical accuracy from quantum Monte Carlo for the Benzene Dimer
本文用变分量子蒙特卡罗（VMC）和扩散量子蒙特卡罗（DMC）方法对苯分子间的相互作用进行了精确的研究。我们比较这些结果与密度泛函理论（DFT）使用不同的范德华（vdW）泛函。在我们的QMC计算中，我们使用精确的相关试验波函数，包括三体Jastrow因子，和回流变换。考虑两个苯分子的平行位移（PD）几何构型，通过对波函数的高度优化和在波函数中引入更多的动力学关联，可以精确地计算芳香环之间的弱化学结合能.我们发现最佳的VMC和DMC结合能分别为-2.3（4）和-2.7（3）kcal/mol。CCSD（T）/CBS限值的最佳估计值为-2.65（2）kcal/mol [E. Miliordos等人，J.Phys.Chem.A118，7568（2014）]。我们的研究结果表明，QMC方法给弱结合范德华分子相互作用的化学准确性，从最好的量子化学方法的结果相比。
2015-09-03 physics.chem-ph physics.comp-ph
A quantum Monte Carlo study of systems with effective core potentials and node nonlinearities
本文采用实空间扩散蒙特卡罗（DMC）方法研究了二氢化铍（BeH $_2$）和乙炔（C $_2$ H $_2$）分子。分子作为也许是最简单的原型，说明了困难的偏见，在固定节点DMC计算，可能会出现与使用有效的核心潜力（ECP）或其他非本地运营商。这对于最近引入的用于$2s2p$元素的相关一致ECP（ccECP）尤其相关。相应的ccECP由于对全电子对应物的更高保真度而表现出更深的势函数，这可能导致更大的局部能量波动。我们指出，困难源于问题，是直接解决的升级基组，使用T-移动的非本地条款，包括一些配置到审判功能和类似的。所得准确度对应于ccECP目标（化学准确度），并且与独立相关计算一致。进一步的可能性升级的DMC算法的可靠性和更好地适应和更强大的Jastrow因素的考虑进行了讨论。
2021-09-17 physics.chem-ph physics.comp-ph
Transferable E(3) equivariant parameterization for Hamiltonian of molecules and solids
Fudan University（复旦大学）；Shanghai Qi Zhi Institute（上海期智研究院）
本研究提出一种 E(3) 等变框架下的通用解析 Hamiltonian 表示，通过数据驱动方法拟合分子与固体的 ab initio Hamiltonian，在基准测试中达到 SOTA 精度，并利用小结构训练的权重加速大系统电子结构计算。
2023-02-04 cond-mat.mtrl-sci cs.LG physics.comp-ph
QMCPACK : An open source ab initio Quantum Monte Carlo package for the electronic structure of atoms, molecules, and solids
QMCPACK是一个开源的量子蒙特卡罗包，用于从头计算电子结构计算。它支持金属和绝缘固体，分子，原子和一些模型哈密顿的计算。实现的实空间量子蒙特卡罗算法包括变分、扩散和蠕动蒙特卡罗。QMCPACK使用Slater-Jastrow型试验波函数，并结合能够优化数万个参数的复杂优化器。还实现了轨道空间辅助场量子蒙特卡罗方法，实现了不同高精度方法之间的交叉验证。该代码专门针对最新高性能计算架构上的大量电子计算进行了优化，包括多核中央处理单元（CPU）和图形处理单元（GPU）系统。我们详细介绍了该计划的能力，概述了其结构，并给出了它在当前研究计算中的使用的例子。该软件包可在http://www.qmcpack.org上获得。
2018-04-04 physics.chem-ph physics.comp-ph
Projector quantum Monte Carlo with averaged vs. explicit spin-orbit effects: applications to tungsten molecular systems
本文提出了一种新的计算自旋轨道相互作用系统电子结构的投影量子蒙特卡罗方法。该方法采用固定相位近似求解自旋轨道存在下的多体本征态，试探波函数由二分量旋量和显式Jastrow关联因子构成，芯电子由具有显式自旋轨道项的相对论有效芯势消去.我们将这种方法应用于WO和W $_2$分子，使我们能够建立多参考波函数和详细分析电子相关性和自旋轨道项的影响。这些发展为用多体量子蒙特卡罗方法计算具有显著自旋-轨道效应的系统提供了新的机会。
2017-08-08 physics.chem-ph physics.comp-ph
High pressures make Hg a transition metal in a thermodynamically stable solid
将汞列入过渡金属是否合适，已经争论了很长时间。虽然之前报道了在气相中合成HgF $_{4}$分子，但是该分子表现出很强的不稳定性和解离性。因此，汞的过渡金属倾向仍然是一个悬而未决的问题。在这里，我们提出，高压提供了一个可控的方法，制备不寻常的氧化态的物质。利用基于第一性原理电子结构计算的结构搜索方法，我们预测在高压下，Hg可以将其最外层$d$壳层的电子转移到F原子上，从而起到过渡金属的作用. Hg氧化到+4态产生了化学稳定的分子晶体，由HgF $_{4}$平面分子组成，这是$d^{8}$金属中心的典型几何形状。
2012-06-13 cond-mat.mtrl-sci physics.chem-ph physics.comp-ph
Molecular properties by Quantum Monte Carlo: an investigation on the role of the wave function ansatz and the basis set in the water molecule
量子蒙特卡罗方法是一种精确的、有前途的电子结构计算多体技术，近年来，由于其随系统大小的良好缩放和高效的并行化，特别适合于现代高性能计算设备，量子蒙特卡罗方法正受到越来越多的关注。波函数的近似性及其变分的灵活性是精确描述分子性质和该方法处理大体系的能力的关键。本文用不同的变分方法，对水分子的总能量、偶极和四极动量、电离能和原子化能、平衡组态、振动的谐波和基频等性质进行了广泛的分析。调查主要集中在变分蒙特卡罗计算，虽然一些晶格正则化扩散蒙特卡罗计算也有报道。通过系统的研究，为QMC计算中波函数、赝势和基组的选择提供了有益的指导。我们还介绍了一种新的策略，定义的原子轨道中所涉及的Jastrow反对称Geminal功率波函数，以大大减少变分参数的数量。该方案在大基组的情况下显著提高了QMC能量最小化的效率。
2013-09-02 cond-mat.str-el physics.atom-ph physics.chem-ph
Machine learning classification of local environments in molecular crystals
本文提出两种机器学习方法——原子级图卷积网络和基于对称函数与点向量表示的新描述符——用于对分子晶体多晶型中的局部环境进行分类，在尿素和烟酰胺体系上取得高准确率，并成功应用于纳米晶体和固-固界面动力学轨迹分析。
2024-03-29 cond-mat.mtrl-sci physics.chem-ph physics.comp-ph
A light weight regularization for wave function parameter gradients in quantum Monte Carlo
能量期望值的参数导数$\partial E/\partial p$是变分量子蒙特卡罗（VMC）波函数优化方法中的关键成分。在某些情况下，这个导数的简单蒙特卡罗估计会受到无穷大方差的影响，这会抑制依赖于导数的稳定估计的优化方法的效率。在这项工作中，我们推导出一个简单的正则化的天真估计，这是微不足道的实现在现有的VMC代码，具有有限的方差，和一个可以忽略不计的偏差，可以外推到零偏差，没有额外的成本。我们使用这个估计器构建一个无偏的，有限方差估计$\partial E/\partial p$多斯莱特-杰斯特罗试验波函数的LiH分子。该正则化估计器是VMC优化技术中$\partial E/\partial p$的一个简单而有效的估计器。
2020-02-22 cond-mat.mtrl-sci physics.chem-ph physics.comp-ph
