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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。

Rights:

• Creative Commons BY Attribution 4.0 International
  

Keyword: 第一原理量子モンテカルロ法, 拡散量子モンテカルロ法

Date published: 2024-06-11

Publisher: American Chemical Society (ACS)

Journal:

• Journal of Chemical Theory and Computation (ISSN: 15499618) vol. 20 issue. 11 p. 4591-4604

Funding:

• Leverhulme Trust RPG-2020-038
• European Commission 20222FXZ33
• European Commission P2022MC742
• Japan Society for the Promotion of Science JP21K03400
• Japan Society for the Promotion of Science JP21K17752
• Japan Society for the Promotion of Science JPMXS0320220025

Manuscript type: Publisher's version (Version of record)

MDR DOI:

First published URL: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.4c00139

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Updated at: 2024-08-27 08:30:13 +0900

Published on MDR: 2024-08-27 08:30:14 +0900