Kousuke Nakano
(National Institute for Materials Science)
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Sandro Sorella
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Dario Alfè
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Andrea Zen
説明:
(abstract)本論文では、拡散モンテカルロ(DMC)計算における固定ノード誤差を軽減するために、分子軌道を用いた反対称化ジェミナル型波動関数(AGP)について再考した。本研究の根底にある考え方は、制約条件付きのAGP型波動関数を、DMCによって(近似的に)計算された勾配を用いて、節を変分最適化することである。本論文では、制約条件付きのAGP波動関数を利用することにより、変分パラメタの数を低減させることができ、C60フラーレンのような大きな系にもDMCに基づく節の変分最適化を適用することができることを示した。我々の提案するスキームは、平均場によって作られた節を使う従来のDMCを超えるスキームである。このスキームは、DMCによるバイアスのない力の計算や、さらに進んで、その力を利用した機械学習力場の作成などにも応用できる。
権利情報:
キーワード: 第一原理量子モンテカルロ法, 拡散量子モンテカルロ法
刊行年月日: 2024-06-11
出版者: American Chemical Society (ACS)
掲載誌:
研究助成金:
原稿種別: 出版者版 (Version of record)
MDR DOI:
公開URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.4c00139
関連資料:
その他の識別子:
連絡先:
更新時刻: 2024-08-27 08:30:13 +0900
MDRでの公開時刻: 2024-08-27 08:30:14 +0900
| ファイル名 | サイズ | |||
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| ファイル名 |
nakano-et-al-2024-beyond-single-reference-fixed-node-approximation-in-ab-initio-diffusion-monte-carlo-using.pdf
(サムネイル)
application/pdf |
サイズ | 3.11MB | 詳細 |