Chemical ordering in Pd$_{81}$Ge$_{19}$ metallic glass studied by reverse Monte-Carlo modelling of XRD, ND and EXAFS experimental data
用中子衍射、X射线衍射和扩展X射线吸收精细结构谱（EXAFS）研究了Pd $_{81}$ Ge $_{19}$金属玻璃的K边结构。在反向蒙特卡罗模拟技术的框架内，通过同时拟合三个测量值获得大尺度结构模型。结果发现，实验数据集可以充分拟合没有Ge-Ge最近邻。Pd-Pd和Pd-Ge的平均距离分别为2.80 $\pm$ 0.02和2.50 $\pm$ 0.02。Pd的总平均配位数为12.1 $\pm$ 0.5，而Ge被10.6 $\pm$ 1.1 Pd原子包围。从部分对关联函数计算的配位数进行了比较，得到的Voronoi镶嵌法。结果发现，后者的技术高估了最近的邻居的数量约20%，由于远对的显着贡献。
2016-09-23 cond-mat.dis-nn cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft
Multi-task learning for molecular electronic structure approaching coupled-cluster accuracy
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；Honda Research Institute USA, Inc.（美国本田研究院）；Emory University（埃默里大学）
本研究提出一种基于金标准CCSD(T)数据训练的统一机器学习方法，用于有机分子电子结构预测，在精度和计算成本上超越DFT，并成功应用于复杂系统的基态与激发态性质预测。
2024-06-24 cond-mat.mtrl-sci cs.AI cs.CE
Chemical potential of the warm dense electron gas from ab initio path integral Monte Carlo simulations
该研究通过两条独立路径的从头算路径积分蒙特卡罗模拟，计算了温密均匀电子气的化学势，实现了对热力学极限的可靠外推，并与现有参数化结果高度吻合，为真实温密物质研究奠定基础。
2024-12-20 cond-mat.quant-gas physics.chem-ph physics.plasm-ph
Evolutionary Monte Carlo of QM properties in chemical space: Electrolyte design
针对有机分子空间优化难题，提出进化蒙特卡洛算法MOSAiCS，在QM9和EGP数据集上优化电解质性质，生成优于现有数据的候选分子。
2023-11-14 physics.chem-ph
Approaching meV level for transition energies in the radium monofluoride molecule RaF and radium cation Ra$^+$ by including quantum-electrodynamics effects
本文报道了一氟化镭分子$^{226}$ RaF和镭阳离子$^{226}$ Ra $^+$跃迁能的高精度理论预测。考虑过渡$X~^2Σ_{1/2} \to A~^2Π_{1/2}$在RaF是这个分子的主要特征之一，并可用于激光冷却RaF的电子电偶极矩的后续测量。对于分子和原子的预测，我们超越了狄拉克-库仑哈密顿和治疗高阶电子关联效应内的耦合集群理论，包括四倍和更高的振幅。量子电动力学（QED）的影响包括非微扰使用的模型QED运营商，现在实施的分子。结果表明，在分子和原子计算中包含QED效应是解决Dirac-Coulomb-Breit哈密顿量和实验中获得的理论值之间的差异的关键因素。与实验值的剩余偏差在几个meV之内。这比通常被认为是理论分子物理学中的指导线的“化学精度”（1 kcal/mol=43 meV）好一个数量级以上。
2021-05-25 physics.atom-ph physics.chem-ph
Modeling Chemical Exfoliation of Non-van der Waals Chromium Sulfides by Machine Learning Interatomic Potentials and Monte Carlo Simulations
本研究提出基于神经网络势的通用框架，结合模拟退火与蒙特卡洛模拟，揭示非范德华硫化铬剥离的结构相变与应变调控机制，为其高效剥离提供新路径。
2023-12-10 cond-mat.dis-nn cond-mat.mtrl-sci physics.app-ph
Quantum Monte Carlo tunneling from quantum chemistry to quantum annealing
量子隧穿在不同的领域无处不在，从量子化学反应、磁性材料到量子模拟器和量子计算机。虽然模拟隧穿的实时量子动力学对于高维系统是不可行的，但量子隧穿也出现在量子蒙特卡罗（QMC）模拟中，这些模拟与系统大小成多项式关系。本文推广了量子自旋模型的一个新结果。{ \bf 117}，180402（2016）]}，并研究质子转移反应的高维连续变量模型。我们表明，QMC模拟有效地恢复基态隧穿率由于存在的瞬子路径，它总是连接反应物状态与产品。我们在量子化学反应和量子退火的背景下讨论了我们的结果的影响，其中量子隧道预计将成为解决组合优化问题的宝贵资源。
2017-03-23 cond-mat.mtrl-sci physics.chem-ph physics.comp-ph
A comparison between quantum chemistry and quantum Monte Carlo techniques for the adsorption of water on the (001) LiH surface
我们提出了一个全面的基准研究一个单一的水分子在（001）LiH表面上的吸附能使用周期性耦合簇和量子蒙特卡罗理论。我们基准和比较不同的实现量子化学波函数为基础的理论，以验证预测的吸附能和所采用的近似的可靠性。此外，我们比较预测的吸附能得到广泛使用的范德瓦尔斯密度泛函。我们的研究结果表明，量子化学方法正在成为凝聚相电子结构计算的强大而可靠的工具，提供了一个额外的工具，也可以帮助潜在地改善目前可用的范德华密度泛函。
2017-05-09 physics.chem-ph
Polynomially efficient quantum enabled variational Monte Carlo for training neural-network quantum states for physico-chemical applications
本文提出一种量子增强的变分蒙特卡洛方法，用于高效训练神经网络量子态，可线性扩展并适用于相位和振幅场，在自旋模型和电子结构哈密顿量上验证了有效性，展示了近量子设备的应用潜力。
2024-12-16 cond-mat.str-el physics.chem-ph quant-ph
Scaling methods for accelerating kinetic Monte Carlo simulations of chemical reaction networks
各种动力学蒙特卡罗算法变得低效时，在一个系统中的一些群体的大小是大的，这会引起大量的反应事件，每单位时间。在这里，我们提出了一个新的加速算法的基础上自适应和异构缩放的反应速率和化学计量系数。该算法在概念上涉及到常用的想法加速随机模拟，通过考虑一个子体积$λΩ$（$0<λ<1$）内的系统的利益，这减少了反应事件的数量，每单位时间发生在模拟的一个因素$1/λ$在成本更大的错误，在无偏估计的第一时刻和偏高估的第二时刻。我们的新方法提供了两个独特的好处。首先，扩展是自适应的和异构的，这消除了过度扩展的陷阱。第二，不需要将群体分类为离散或连续的\emph{a priori}（如在混合方法中），当化学物质的离散性在模拟期间改变时，这是有问题的。该方法只需要指定一个单一的算法参数，$N_c$，一个全球性的关键人口规模以上的人口有效地缩小，以提高模拟效率。该方法，我们称之为部分缩放，在开源BioNetGen软件包中实现。我们证明，部分缩放可以显着加快模拟，而不会显着损失的准确性，几个已发表的生物系统模型。这些模型表征了丝裂原活化蛋白激酶ERK、朊病毒蛋白聚集和T细胞受体信号传导的活化。
2019-05-10 physics.chem-ph q-bio.MN q-bio.QM
On Achieving High Accuracy in Quantum Chemical Calculations of 3d Transition Metal Systems: A Comparison of Auxiliary-Field Quantum Monte Carlo with Coupled Cluster, Density Functional Theory, and Experiment for Diatomic Molecules
采用无相位相干场量子Monte Carlo（ph-AFQMC）方法，利用相关采样技术计算了44个含过渡金属的3d双光子晶体的键离解能.我们研究了具有H，N，O，F，Cl和S配体的分子，包括由Truhlar及其同事首次编制的3dMLBE 20数据库中的分子，这些数据库中的计算值和实验值已被各个小组修订。为了直接比较我们的ph-AFQMC计算的准确性与先前发表的结果从10 DFT泛函，CCSD（T），和icMR-CCSD（T），我们建立了一个客观的选择协议，利用最新的实验结果，除了少数情况下，指定的差异。对于剩余的41个分子，我们发现ph-AFQMC与实验的一致性优于所有其他方法，平均绝对误差（MAE）为1.4（4）kcal/mol，最大误差为3（3）kcal/mol（括号说明了报告的实验不确定性和我们的ph-AFQMC计算的统计误差）。相比之下，CCSD（T）和B 97，这里考虑的性能最好的DFT泛函，MAE分别为2.8和3.7 kcal/mol，两种方法的最大误差超过17 kcal/mol。虽然需要更大和更多样化的数据集来证明ph-AFQMC确实是过渡金属体系的基准方法，但我们的结果表明，该方法具有巨大的潜力，与其他近似量子化学方法相比，表现出前所未有的一致性和准确性。
2019-01-27 cond-mat.str-el physics.chem-ph
Molecular packing and chemical association in liquid water simulated using ab initio hybrid Monte Carlo and different exchange-correlation functionals
在溶质水合的自由能中，化学贡献由将水分子从配位球中排出所需的自由能给出，而填充贡献由在本体水中产生无溶质配位球（观察体积）所需的自由能给出。与SPC/E水模型作为参考，我们研究了化学和包装的贡献，在水的自由能模拟使用不同的电子密度泛函。将密度固定在对应于SPC/E水在1巴压力下的密度的值。化学贡献表明，在300 K下用BLYP模拟的水比在300 K下用revPBE官能或在350 K下用BLYP和BLYP-D官能模拟的水更紧密地结合。研究了不同半径观测体积的填充贡献。在观察体积中水分子的分布预期为高斯分布的尺寸范围内，预期填充贡献与观察球体的体积成比例。在300 K下用revPBE和在350 K下用BLYP-D或BLYP模拟的水符合这一预期，但结果表明，BLYP 350 K和revPBE 300 K系统中的系统尺寸效应比BLYP-D 350 K或SPC/E中观察到的系统尺寸效应更早开始。恒压模拟的影响，这一观察表明。对于在300 K下用BLYP模拟的水，在预期占据的高斯分布的尺寸范围内，我们反而发现非高斯行为，并且填充贡献与观察体积的表面积成比例，表明系统中存在非均匀性。
2010-04-19 physics.bio-ph physics.chem-ph
Ab-initio molecular dynamics simulation of liquid water by Quantum Monte Carlo
虽然液态水在地球生命和气候的化学反应中无处不在，但通过高水平从头计算分子动力学模拟预测其性质仍然是量子化学的一项艰巨任务。在本文中，我们提出了一个室温模拟液态水的基础上的势能面由多体波函数通过量子蒙特卡罗（QMC）方法。模拟的属性是在最近的中子散射和X射线实验，特别是关于径向分布函数中的氧-氧峰的位置，在以前的密度泛函理论的尝试的变化，在很好的协议。鉴于QMC在大型超级计算机上的出色性能，这项工作为复杂化学系统的预测性和可靠的从头算模拟开辟了新的视角。
2015-04-21 physics.chem-ph physics.comp-ph quant-ph
Quantum Monte Carlo with reoptimized perturbatively selected configuration-interaction wave functions
我们探讨了使用在量子蒙特卡罗（QMC）的审判波函数组成的Jastrow因子乘以截断组态相互作用（CI）展开斯莱特行列式从CI微扰选择迭代（CIPSI）计算。在CIPSI算法中，CI展开式通过利用扰动理论选择最佳行列式来迭代地扩大，这提供了一种构造接近完全CI极限的截断CI展开式的最佳和自动的方式。我们进行了系统的研究变分Monte Carlo（VMC）和固定节点扩散Monte Carlo（DMC）的总能量的第一行原子从B到Ne的参数（Jastrow参数，系数的决定因素，和轨道参数）在这些审判波函数的不同水平的优化。结果表明，VMC中行列式系数的重新优化（加上Jastrow因子）导致VMC和DMC总能量的显著降低，并导致它们随行列式个数的单调收敛.此外，我们表明，重新优化的轨道也是重要的VMC和DMC的Be原子时，使用一个大的基组。这些重新优化的Jastrow-CIPSI波函数出现作为有前途的，系统地可改进的试验波函数的QMC计算。
2016-01-22 physics.chem-ph 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
Shortcut to Chemically Accurate Quantum Computing via Density-based Basis-set Correction
本文提出将基于密度的基组校正（DBBSC）与量子计算拟设结合，通过实时定制基组逼近完备基组极限，在有限量子比特资源下实现化学精度量子计算，并可兼作量子硬件的经典后验能量校正。
2024-10-05 physics.chem-ph quant-ph
Auxiliary Field Quantum Monte Carlo for Electron-Photon Correlation
本文提出QED-AFQMC方法，用于准确计算极化激元基态，研究电子-光子关联，并通过与QED-CC和QED-FCI对比，验证其精度及可扩展性。
2025-05-21 physics.chem-ph quant-ph
Excited-state diffusion Monte Carlo calculations: a simple and efficient two-determinant ansatz
我们使用一个简单而有效的波函数模拟器进行激发态变分蒙特卡罗和扩散蒙特卡罗计算。该模型遵循最近的响应后变分形式主义，准确地近似配置相互作用单波函数的总和只有两个非正交的斯莱特行列式，并进一步包括重要的轨道松弛。该模型用于进行扩散蒙特卡罗计算与大型增广基集，比较基准从近精确的量子化学方法。论证了轨道优化在激发态扩散蒙特卡罗中的重要性，并详细讨论了激发态优化的具体步骤。除了甲醛亚胺和苯甲腈分子外，还研究了水和甲醛中的扩散激发态。
2018-12-10 cond-mat.str-el physics.chem-ph
Towards Quantum Simulation of Chemical Dynamics with Prethreshold Superconducting Qubits
研究了双原子分子碰撞复合物的单激发子空间（SES）普适量子模拟方法。假设一个系统的$n$可调耦合，和全连接的超导量子比特，计算中进行的$n$维SES直接映射到一个$n$通道碰撞问题内的非绝热分子波函数表示。在这里，我们概述了在经典计算机上求解$n$维分子基础上的含时薛定谔方程的方法--所谓的半经典分子轨道密耦（SCMOCC）方法--并将处理扩展到直线、等速近似之外，该近似仅限于大动能（$\gtrsim 0.1$ keV/u）。我们探索各种多通道的潜在的平均计划和Escherifest对称化的方法，允许应用的SCMOCC方法，以更低的碰撞能量（接近1 eV/u）。此外，各种传播的计算效率的研究进行加速经典计算机上的计算。这些计算重复的SES方法的模拟，假设典型的参数为现实pretheshold超导量子计算硬件。简要讨论了未来SES处理器应用于大分子碰撞系统量子动力学研究的可行性。
2016-01-30 physics.chem-ph quant-ph
Enabling ab initio geometry optimization of strongly correlated systems with transferable deep quantum Monte Carlo
FU Berlin, Department of Mathematics and Computer Science（柏林自由大学数学与计算机科学系）；Microsoft Research AI4Science（微软研究院AI4Science）；FU Berlin, Department of Physics（柏林自由大学物理系）；Rice University, Department of Chemistry（莱斯大学化学系）
本文提出结合可转移深度学习VMC与高效能估计方法，实现复杂PES的高精度探索，适用于结构弛豫、过渡态搜索和最小能量路径等研究。
2026-03-26 cs.LG physics.chem-ph physics.comp-ph
Highly accurate ab-initio thermochemistry via real-space quantum Monte Carlo: Benzene
采用实空间量子蒙特卡罗方法计算了苯的原子化总能量。与量子化学中常见的轨道空间方法相反，实空间方法允许在接近完整基组极限的情况下立即获得结果，所有这些都以与系统大小的四次方成比例的计算成本进行计算。我们使用中等大小的苯分子证明了这一实用性，获得的能量与实验和以前的结果一致，从高度精确的复合方法，包括热和W2。由于这些算法的低尺度，它开辟了解决量子化学方法无法触及的系统的可能性。
2021-07-19 cond-mat.str-el physics.chem-ph
Efficient and Stochastic Multireference Perturbation Theory for Large Active Spaces within a Full Configuration Interaction Quantum Monte Carlo Framework
全组态相互作用量子蒙特卡罗（FCIQMC）已被有效地应用于非常大的组态相互作用（CI）的问题，最近被改编为使用作为一个积极的空间求解器，并结合轨道优化。在这项工作中，我们详细介绍了FCIQMC内的方法，允许有效的采样完全内部收缩的多参考扰动理论在同一随机框架内。计划描述，以允许在活动空间内的有效的更高的身体中间体的随机采样的分辨率的密切控制。据发现，虽然CASPT2似乎不太适合随机重新制定，NEVPT2是更稳定，需要类似数量的步行者收敛NEVPT2的期望值收敛的基本CI问题。我们证明了应用随机方法计算NEVPT2内的（24，24）活性空间中的生物相关的系统，并表明，少量的步行者是足够的NEVPT2能量的化学准确性的忠实采样，尽管活性空间已经超过了传统方法的实用性的限制。这提出了一个有效的随机求解器的前景，需要大的活性空间的多参考化学问题，与外部轨道的准确治疗。
2019-11-25 cond-mat.str-el physics.chem-ph physics.comp-ph
Finite Temperature Auxiliary Field Quantum Monte Carlo in the Canonical Ensemble
基于有限温度辅助场的量子Monte Carlo方法，包括行列式量子Monte Carlo（DQMC）和辅助场量子Monte Carlo（AFQMC），在历史上承担了各种多维晶格模型和材料的有限温度相图的研究中的关键作用。然而，尽管它们的实用性，这些技术通常是在巨正则系综中制定的，这使得它们难以应用于超流体等凝聚体，并且难以与正则系综中制定的替代方法进行基准测试。在巨正则系综中工作还伴随着与必须确定产生所需填充物的化学势相关的增加的开销。在这种背景下，在这项工作中，我们提出了一种新的递归方法进行AFQMC模拟的规范合奏，不需要化学势的知识。为了得到这种方法，我们利用方便的事实，AFQMC解决了多体问题的解耦多体传播到一体化的问题，非相互作用的理论可以应用到积分。我们基准的说明玻色和费米哈伯德模型的技术的准确性，并证明它可以更快地收敛到基态比巨正则AFQMC模拟。我们相信，我们的新的使用HS变换算子来实现最初为非相互作用系统导出的算法将激励各种其他方法的发展，并预计我们的技术将使直接性能比较对其他多体方法制定的规范合奏。
2020-10-19 cond-mat.str-el physics.chem-ph quant-ph
